기업자산에 있어서 기업부동산비율이 자산을 구성하는 구성요소 중 상당한 비중을 차지 하고 있음에도 불구하고, 국내에서는 이러한 연구가 부족하고, 부동산을 효율적으로 활용하는 정책이 제대로 갖춰져 있지 않은 실정이다. 특히, IFRS 도입 후, 자산이 재평가되면서 기업부동산자산을 유용하게 활용할 필요성이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 2010년~1016년 사이의 재무데이터를 바탕으로 기업지배구조와 기업부동산 보유정책 및 기업가치간의 관련성을 분석하였다. 회귀분석 결과, 기업지배구조가 독재적 지배구조일수록 기업부동산 보유비중이 높은 것으로 나타났다. 다음으로 기업부동산 보유비중이 높을수록 기업가치는 오히려 낮아지는 결과를 보였다. 이러한 결과를 통해 기업부동산비중을 적절히 가져감으로써 기업가치를 높이는 정책이 필요함을 시사한다. 향후에는 기업부동산 보유정책의 매개적 효과를 검증함으로써 기업부동산 보유정책이 기업지배구조와 더불어 기업가치에 상당한 영향을 미치는 중요한 자산임을 보여주는 연구를 진행하고자 한다.
This paper for real time object tracking in this treatise detect histogram analysis that is accumulation value of binary conversion density and edge information and body that move by real time use of difference Image techniques and proposed method to object tracking. Firstly, we extract edge that can reduce quantity of data keeping information about form of input image in object detection. Object is extracted by performing difference image and binarization in edge image. Area of detected object is determined by threshold value that divide sum of horizontal accumulation value about binary conversion density by value that add horizontalityㆍverticality maximum accumulation value. Object is tracked by comparing similarity with object that is detected in previous frame and present frame. As experiment result, proposed algorithm could improve the object detection speed, and could track object by real time and could track local movement.
Real option valuation considers the managerial flexibility to make ongoing decisions regarding implementation of investment projects and deployment of real assets. The appeal of the framework is natural given the high degree of uncertainty that firms face in their technology investment decisions. This paper suggests an algorithm for estimating volatility of logarithmic cash flow returns of real asset based on Monte Carlo simulation. This research uses a binomial model to obtain point estimate of real option value with embedded expansion option case and provides also an array of numerical results to show the interval estimation of option value using Monte Carlo simulation.
Self-concept is a multi-dimensional characteristic including self-image and self-evaluation. Self-image is the descriptive side of self-concept and is composed of the real self-image and the ideal self-image. Self-evaluation is the appraisable side self-concept and is composed of the internal self-concept, external self-concept and total score of self-concept. The purposes of this study were to determine the correlation of self-image and self-evaluation and to identify the effects of self-image and self-evaluation on consumption value. The data were collected from 237 college women residing in Gwangju using a questionnaire to investigate real/ideal self-image, self-evaluation and consumption value. The results were analyzed with factor analysis, Pearson's correlation and multiple regression analysis using statistical program SPSS 10.0. The results of this research were as follows. 1. The real self-image and ideal self-image had a significant correlation with internal self-concept, external self-concept and total score of self-concept. It was ensured that self-image and self-evaluation are one side of the multidimensional self-concept. 2. The real/ideal self-image and internal/external self-evaluation had a significant influence on consumption value. The real self-image and external self-evaluation were the most important variables explaining the consumption value.
OECD 국가들은 인구고령화로 인해 공적연금의 재정안정성이 위협받자 공적연금의 노후소득보장 기능을 축소하는 대신 사적연금을 활성화해 왔으며, 세계에서 가장 급속한 인구고령화를 경험하고 있는 한국 역시 주요국의 정책을 답습하고 있다. 하지만 주요국과 달리 한국은 가구 자산의 대부분이 부동산 자산으로 구성되어 있다는 특징이 있다. 전체 자산에서 부동산 자산이 차지하는 경제사회적 중요성으로 인해 부동산의 자산효과는 거시경제정책의 주요 도구로 활용되어 왔다. 본 연구는 부동산의 가격변화가 사적연금(개인연금+퇴직연금)의 납입액에 미치는 영향을 분석하였다. 재정패널조사 자료를 활용해 이원고정효과모형(Two-Way Fixed Effect Model)으로 분석한 결과, 부동산 가격이 1% 증가할 때 사적연금 납입액은 0.171% 증가하는 것으로 나타났다. 즉 부동산의 가격변화가 사적연금을 통한 노후준비에도 긍정적인 것으로 분석되어졌다. 이러한 결과는 향후 부동산 시장이 위축될 경우 소비감소뿐만 아니라 국민들의 노후준비에도 부정적일 수 있다는 것을 시사한다.
본 연구는 기술혁신에 관한 산업유형별 연구개발투자와 실물옵션가치, 기업가치와 시장가치를 사후적(ex post) 측면에서 실증 분석하여 기계소재 산업의 연구개발투자에 따른 개별 산업의 실물옵션가치, 기업가치 및 시장가치에 미치는 영향을 계량적 성과로서 살펴보고자 하였으며 분석 결과 연구개발투자에 따른 실물옵션법에 의해 도출된 기업가치의 평가가 시장가치를 잘 반영하고 밀접한 상관관계를 보이고 있으며 일반적으로 기업의 성장 동력으로 연구개발투자가 시장가치에 미치는 영향이 크다는 기존 이론과 일치하는 실증분석 결과를 도출하였다.
In traditional financial theory, the discount cash flow model(DCF or NPV) operates as the basic framework for most analyses. In doing valuation analysis, the conventional view is that the net present value(NPV) of a project is the measure of the present value of expected net cash flows. Thus, investing in a positive(negative) NPV project will increase(decrease) firm value. Recently, this framework has come under some fire for failing to consider the options of the managerial flexibilities. Real option valuation(ROV) considers the managerial flexibility to make ongoing decisions regarding the implementation of investment projects and the deployment of real assets. The appeal of the framework is natural given the high degree of uncertainty that firms face in their technology investment decisions. This paper suggests an algorithm for estimating volatility of logarithmic cash flow returns of real assets based on the Black-Sholes option pricing model, the binomial option pricing model, and the Monte Carlo simulation. This paper uses those models to obtain point estimates of real option value with the G7- HSR350X(high-speed train).
Among a variety of models proposed by so far to calculate the real options value when the investment decision about the underlying project may be delayed, the Black-Scholes and the binomial lattice models have been widely used and discussed by academics and practitioners. However these two models do not provide us with intuition into how it is constructed and what it does really mean. In this paper, we will therefore explore its components and practically more intuitive meaning. With the components explored, we developed the mathematical model to calculate the real options value and thus strategic net present value, based on the opportunity cost concept, for which the investment decision about the underlying project is postponed by one year. We will finally present a short illustrative example for readers better understanding on the model proposed in the paper.
The mathematical model has a different response character with the real system because this mathematical model has the modeling errors and the imprecise value of system's parameters. Therefore to find the value of system parameters as possible as near by real value in the model is necessary to design the controlled system. This study concern about the identification method to estimate the parameter for the magnetic bearing system with RCGA(Real Coded Genetic Algorithm). Firstly, we will get the mathematical model from the current amplifier circuit and the magnetic bearing system. Secondly we will get the step response data in this circuit and system. Finally, we will estimate the unknown parameter's value from the data.
When evaluating the economic value of technology or business project, we need to consider the period and cost for commercialization. Since the discounted cash flow (DCF) method has limitations in that it can not consider consecutive investment or does not reflect the probabilistic property of commercialization cost, we often take it desirable to apply the concept of real options with key metrics of underlying asset value, commercialization cost, and volatility, while regarding the value of technology and investment as the opportunity value. We at this moment provide more elaborated real options model with the effective region of volatility, which reflects the uncertainty in the option pricing model (OPM).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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