Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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2017.05a
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pp.357-391
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2017
In this study, we suggest a new perspective on the linkage between alliance portfolio diversity and innovation performance based on a contingency approach. Using a longitudinal data set on alliance portfolios and patents of 182 firms in the U.S. manufacturing industries, we examined that alliance portfolio diversity has a U-shaped relationship with firm-level innovation. Internal value creation capabilities in terms of routine and ability are found to moderate the relationship between alliance portfolio diversity and innovation performance: Organizational search routine strengthens the relationship of alliance portfolio diversity and innovation performance while technological capabilities weaken and flip the relationship.
IT portfolio, meaning the ratio of investment with four different purposes of IT, is widely used for evaluating the adequacy of investment and its performance within firms. Despite of such a useful framework looking at investment on IT, IT portfolio in agriculture industry seems to be differentiated from other industries. In this study, we compared IT portfolios of farms: grain, field fruit and vegetable, greenhouse fruit, greenhouse vegetable, beef cattle and pig. We classified farms by their return on equity (ROE) in order to analyze the relationship between IT portfolio of each crop and performance. Then, we found patterns of IT portfolios of top-performance farms compared to all farms for each agricultural product. Lastly, peculiarities of each crop are interpreted and discussed to find out top-performance farms' IT investment patterns. From our study, it could be inferred that monotonous IT investments may not be as effective.
In several industries, including the agriculture industry, information and communication technology (ICT) expenditure has been gradually increasing. This study explores the ICT investment of Korean agricultural corporations, and examines the effect of ICT investment on their profitability using an IT portfolio framework. As the organizational capabilities and environment in which ICT is used is critical in examining its impact, the IT-savvy level is used as a moderator. An increase in ICT investment size results in a significantly positive effect on profitability in organizations with higher IT-savvy levels, whereas there is no effect in organizations with lower IT-savvy levels. This study shows the necessity of understanding the structure of ICT investments in the agriculture industry, and suggests the importance of organizational capabilities and environment in making best use of ICT.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.10a
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pp.95-97
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2011
The portfolios of students are archives where the studies of the students are recorded during the dates attended and very important data for the employment and the self-management. In the past, the portfolios are written on the papers and managed. However, the papers are easy to be lost and damaged. In this paper, we propose the design of portfolio framework to store and manage the data of portfolio efficiently. The proposed framework is capable of storing and managing students's portfolios using wired or wireless networks. The industries and professors are also easy to search appropriate talented students according to the requirements using the proposed framework.
The most useful method for financial market risk management may be Value at Risk (VaR) which estimates the maximum loss amount statistically. The VaR is used as a risk measure for one industry. Many real cases estimate VaRs for many industries or nationwide industries; consequently, it is necessary to estimate the VaR for multivariate distributions when a specific portfolio is established. In this paper, the multivariate quantile vector is proposed to estimate VaR for multivariate distribution, and the Vector at Risk for multivariate space is defined based on the quantile vector. When a weight vector for a specific portfolio is given, one point among Vector at Risk could be found as the best VaR which is called as an alternative VaR. The alternative VaR proposed in this work is compared with the VaR of Morgan with bivariate and trivariate examples; in addition, some properties of the alternative VaR are also explored.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.6
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pp.1453-1463
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2016
The most useful financial risk measure may be VaR (Value at Risk) which estimates the maximum loss amount statistically. The VaR tends to be estimated in many industries by using transformed univariate risk including variance-covariance matrix and a specific portfolio. Hong et al. (2016) are defined the Vector at Risk based on the multivariate quantile vector. When a specific portfolio is given, one point among Vector at Risk is founded as the best VaR which is called as an alternative VaR (AVaR). In this work, AVaRs have been investigated for multivariate normal distributions with many kinds of variance-covariance matrix and various portfolio weight vectors, and compared with VaRs. It has been found that the AVaR has smaller values than VaR. Some properties of AVaR are derived and discussed with these characteristics.
We test the hypothesis that the gradual diffusion of information across asset markets leads to cross-asset return predictability in Korea. And, the aim of this paper is related to forecast the stock market, business cycle index and industrial production by various indicators of economic activities in Korea. For this, our paper sets models and focuses on empirical test. The stock market on this month correlate with industries in Korea. The stock market doesn't lead to industries. The industries and macroeconomic variables have high correlation. We test that gradual diffusion of industrial information will predict stock market in Korea. For this, we analysis on possibility of Granger cause by VAR models between industries and stock market. As a result, 21 portfolios cause to Kospi statistically significance at 5%. Especially, the Beverage portfolio has bilateral Granger causality to Kospi. In case of Internet and Cosmetics portfolio, Kospi has unilateral Granger causality to it. The predictability of specific industries has a relation to Macroeconomic variables. What industrial portfolios predict to Business Coincidence Index? The only 6 industrial portfolios of 36 portfolios have a statistically significance at 10%. And, 9 portfolios have a statistically significance at 5%.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.4
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pp.2085-2092
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2014
This study aims at finding the effects, problems and implication of the regional economic growth led by regional strategic industries in the Chungnam Province. It identifies the contribution of regional strategic industries in the regional economic growth even though there is somewhat difference between the sub-sectors of the industries. It also finds out some problems with the selection and implementation processes. In order to improve the regional industrial policy, it need to apply portfolio type of regional industrial development strategy on according to the typology of the industrial growth stages.
Asian countries, ranging from China and Japan to Korea and Taiwan, differ in their industrial development stages to support the aerospace industry, and market access conditions. Despite these differences, all these countries target the aerospace industry as one of their future industries. The phenomenon challenges the conventional view that entry into the aerospace sector follows a gradual path from simple hanger repairs to license production, and to international collaboration. This paper reviews current status of the Asian aerospace with a dichotomy of the conventional promotion and Fast-Track promotion strategies. Analysis revealed that multiple entry points, in terms of technological level, exist in the aerospace industry, while the conventional thinking still holds validity. Then the paper presents potential obstacles and challenges these Asian countries would face in the promotion of the industry.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.27
no.2
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pp.452-466
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2015
The study analyzed the result of a survey on educational programs after the provision of professional development education in textile-based industries, with the aim of suggesting a method of evaluating professional development education, by shedding new light on the educational contents and environment required by industries and on the components required to strengthen competence based on an evaluation of the outcomes of such educational programs. Methods of analysis included frequency & average analysis, ANOVA and portfolio analysis, and a questionnaire containing seven questions on satisfaction with 'educational contents,' six questions on satisfaction with 'educational environment,' three questions on educational effect and questions on overall satisfaction with education was used as an analysis tool. Data used in the analysis was obtained through a survey of the attendants of lectures given from January 2014 to September 2014, and the respondents included 30 persons enrolled in CEO courses, 167 persons enrolled in employment courses and 101 persons enrolled in employment & start-up business courses. The results of the research are as follows. 1. Looking at frequency distribution by educational course, it was shown, from highest to lowest, to be Incumbent Courses (167 persons, 56%), Employment & Start-up Courses (101 persons, 33.9%) and CEO Courses (30 persons, 10.1%). Looking at average analysis by question, the value of most questions on Employment & Start-up Courses turned out to be lower than Employment Courses and CEO Courses. 2. Through a variance analysis on questions related to educational courses (Employment & Start-up Course, Incumbent Course & CEO Course) and post-verification, it turned out that Employment Course is in the same group as the CEO Course in most questions, and that Employment & Start-up Course was a separate group. 3. Overall satisfaction with education turned out to be as high, at 4.1 out of 5. 4. Through a portfolio analysis on educational courses, it was found that 'Overall Satisfaction with Educational Contents,' 'Usefulness of Educational Contents,' 'Overall Satisfaction with Educational Environment' and 'Quality and Ability of Instructors' were included in areas of recommendation.
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