The financial performance over the twenty four-year period (1968-1991) was analyzed with respect to six performance measures : current ratio, net sales to working capital for liquidity, total liabilities to net worth for solvency, asset turnover for activity, return on assets for profitability, and cost of operations for operating. Interesting enough, small size hotel companies have enjoyed great profitability while relatively big hotel companies have fallen under the average. Further, after a certain level of firm size, the costs of operations increase, not decrease, as plant size increase. This results lead to a conclusion that getting bigger is not always good financial decision.
This paper aims to investigate the time-varying systematic risk of the stocks of Korean logistics firms. For this purpose, the period from January 1991 to October 2016 was examined with respect to 21 logistics companies that are listed on the Korea Exchange. The systematic risk of the logistics stocks is measured in terms of the Capital Asset Pricing Model (CAPM) beta for which the sensitivity of a stock is compared to the return changes of the whole market. Overall, the betas of the stocks of the Korean logistics companies are significantly lower than those of the market unity; however, it was revealed that the logistics betas are not constant, but are actually time-varying according to different economic regimes, which is consistent with the previous empirical findings. This finding is robust across different measurements of the logistics betas. In addition, the impact of macroeconomic factors on the logistics betas was examined. The present study shows that the logistics betas are positively associated with foreign exchange-rate changes.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제23권4호
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pp.25-39
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2016
Asset prices decline sharply and stock markets collapse when financial crisis happens. Recently we have encountered more frequent financial crises than ever. 1998 currency crisis and 2008 global financial crisis triggered academic researches on early warning systems that aim to detect the symptom of financial crisis in advance. This study proposes a risk recovery index for detection of good opportunities from financial market instability. We use SVM classifier algorithms to separate recovery period from unstable financial market data. Input variables are KOSPI index and V-KOSPI200 index. Our SVM algorithms show highly accurate forecasting results on testing data as well as training data. Risk recovery index is derived from our SVM-trained outputs. We develop a trading system that utilizes the suggested risk recovery index. The trading result records very high profit, that is, its annual return runs to 121%.
This work is concerned with an optimal selling rule for a large position of stock in a market. Selling a large block of stock in a short period typically depresses the market, which would result in a poor filling price. In addition, the large selling intensity makes the regime more likely to be poor state in the market. In this paper, regime switching and depressing terms associated with selling intensity are considered on a set of geometric Brownian models to capture movements of underlying asset. We also consider the liquidation strategy to sell much smaller number of shares in a long period. The goal is to maximize the overall return under state constraints. The corresponding value function with the selling strategy is shown to be a unique viscosity solution to the associated HJB equations. Optimal liquidation rules are characterized by a finite difference method. A numerical example is given to illustrate the result.
The previous studies regarding the stock returns have advocated that industry effects exist over entire industry. As the industry categories are more rigid, the demand for predicting the industry sectors is rapidly increasing. The advances in Artificial Intelligence and Neural Networks suggest the feasibility of a valuable computational model for stock returns prediction. We propose a sector-factor model for predicting the return on industry stock index using neural networks. As a substitute for the traditional models, neural network model may be more accurate and effective alternative when the dynamics between the underlying industry features are not well known or when the industry specific asset pricing equation cannot be solved analytically. To assess the potential value of neural network model, we simulate the resulting network and show that the proposed model can be used successfully for banks and general construction industry. For comparison, we estimate models using traditional statistical method of multiple regression. To illustrate the practical relevance of neural network model, we apply it to the predictions of two industry stock indexes from 1980 to 1995.
The theory of option pricing has undergone rapid advances in recent years. Simultaneously, organized option markets have developed in the United States and Europe. The closed form solution for pricing options has only recently been developed, but its potential for application to problems in finance is tremendous. Almost all financial assets are really contingent claims. Especially, Black and Scholes(1973) suggest that the equity in a levered firm can be thought of as a call option. When shareholders issue bonds, it is equivalent to selling the assets of the firm to the bond holders in return for cash (the proceeds of the bond issues) and a call option. This paper takes the insight provided by Black and Scholes and shows how it may be applied to many of the traditional issues in corporate finance such as dividend policy, acquisitions and divestitures and capital structure. In this paper a combined capital asset pricing model (CAPM) and option pricing model (OPM) is considered and then applied to the derivation of equity value and its systematic risk. Essentially, this paper is an attempt to gain a clearer focus theoretically on the question of corporate stock risk and how the OPM adds to its understanding.
Purpose: The purpose of this study was to analyze the factors influencing the housing satisfaction of the new middle-aged who returned to farming to derive the implications of real estate policies to resolve regional imbalances. Research design, data and methodology: As a result, this study used secondary data, housing survey data, and identified factors influencing housing satisfaction through multiple regression analysis as well as basic analysis such as exploratory factor analysis, reliability analysis, technical statistics analysis, and correlation analysis. Previous studies, in particular, mainly focused on aging, retirement, economic activity, and retirement preparation, but this study was able to derive predictive factors that can increase the persistence of living after returning to farming by analyzing housing satisfaction for the new middle-aged, and as a result, suggest implications for resolving regional imbalances. Results: As a result of the analysis, it was found that housing structure status had the greatest influence among the three factors of housing-related predictors: housing structure status, facility accessibility, and surrounding environment, suggesting that policy alternatives that can improve the quality of the housing structure itself should be prepared rather than facility accessibility and the surrounding environment. Conclusions: Based on these results, we discussed implications for improving the housing structure to increase the continuity of living for the new middle-aged after returning to farming, and presented follow-up research directions on the need for complementary research in addition to individual analysis of influencing factors, limitations of secondary data, and the lighting of research on the new middle-aged and other generations who did not return to farming.
Purpose - This study investigates the effects of earnings management, related party transactions between chaebol affiliates on earnings management and ESG score on their profitability using return on assets (ROA). Design/Methodology/Approach - We use data including ESG (Environmental, Social, and Corporate Governance) score of the Korea Corporate Governance Service(KCGS), and financial data of 10,145 firm-year observations from the Total Solution 2000 (TS 2000) and Korea Companies-Information Service (KOKOInfo), and apply the finite lagged models to investigate the long-term effects of related party transactions between chaebol affiliates of earnings management on ESG scores and corporate performance. Furthermore, to take into consideration the simultaneous mutual effects on each other of main variables, we introduce finite distributed lags of five years. Findings - First, ESG-rated firms have a higher total asset return than non-ESG-rated firms. Second, chaebol firms have a higher profitability than non-chaebol firms. Third, profit management of related party transactions between affiliates within a chaebol has a positive effect on the short-term profitability and a negative effect on the long-term profitability. Fourth, chaebol ESG firms have a lower impact on profitability due to rating up (down) than non-chaebol ESG firms. Research Implications or Originality - Based on the above results, it can be concluded that firms used related party transactions for earnings management, the effects of related party transactions change over time, and chaebol firms manipulate earnings through related party transactions and ESG scores.
외국인 투자자가 한국 시장에 투자를 하는 경우 외국인 투자자는 투자자산에 내재된 환위험과 함께 수익을 환산하는 과정에서의 환위험에 노출된다. 외국인 투자자의 이러한 상황은 투자자산에 내재된 환위험만을 고려하면 되는 국내 투자자와는 구분되는 상황이다. 이러한 차이는 외국인 투자자가 환위험에 대해 국내 투자자와는 다르게 반응하는 원인이 될 수 있다. 환위험에 관한 국내의 기존 연구는 한국 기업들이 환위험에 노출되어 있고 이에 대한 관리가 필요하다는 점을 잘 보여주었다. 또한 동일한 시장이라 하더라도 시장 참여자의 특성에 따라 시장이 분할 될 수 있다는 증거들이 보고되었다. 이러한 기존 연구 결과는 환위험이 시장을 분할하는 요인이 될 수 있음을 지지하는 것이다. 이 연구는 한국유가증권시장에서 외국인 투자자들의 환위험에 대한 반응을 거래량 자료와 주문량 자료를 이용하여 분석하였다. 분석 결과 외국인 투자자는 환위험을 나타내는 공분산이 음수인 경우 매도거래를 증가시킨다. 이는 환율이 상승하면서 주식수익률이 하락하는 환위험을 적극적으로 관리하기 위한 거래의 결과로 해석할 수 있다. 주문자료에 대한 분석 결과도 이러한 해석을 뒷받침한다. 한편, 외국인 투자자는 공분산이 음수인 경우 매입거래도 증가시키는 것으로 분석되었는데 이는 환율이 하락하면서 주식수익률이 상승하고 투자수익의 환산이익도 함께 증가하는 관계를 적극적으로 활용하기 위한 거래의 결과로 해석할 수 있다. 그러나 외국인 투자자의 매입주문비율 분석 결과는 거래자료 분석 결과와는 달리 유의적인 결과가 나타나지 않았다. 이 연구의 분석 결과는 외국인 투자자는 국내 자산에 내재된 환위험에 대해서 국내 투자자와는 다른 반응을 보인다는 가설을 지지한다. 외국인 투자자는 환율이 상승(하락)하는 경우 기업가치가 상승(하락)하는 방향의 환위험에서는 국내 투자자와 차별적인 반응을 보이지 않는다. 그러나 환율이 상승(하락)하면 기업 가치가 하락(상승)하는 방향의 환위험에서는 국내투자에 비해 거래를 증가시키는 차별적인 특성을 보인다. 이러한 결과는 한국유가증권시장에서 외국인투자자는 환위험에 대하여 국내 투자자와는 다른 평가를 하고 있으며 이러한 차이는 투자자산의 평가에 반영되고 있음을 나타낸다.
Purposes: We analyzed the profitability determinants of regional public hospitals during the entire period between 2010 and 2020 and the period before and after COVID-19. We intended to provide fundamental data for developing publicness evaluation index and task of establishing and expanding regional public hospitals. Methodology: The financial and non-financial information of the regional public hospitals were used as the main analysis data; The financial data was established by the Center for Public Healthcare Policy of National Medical Center, and the non-financial data by the Health Insurance Review and Assessment Service. T-test and regression analysis were used. Findings: The results can be summarized in two. First, the main determinants of profitability of the regional public hospitals were appeared to be the total asset turnover rate and the labor cost rate. Second, during the COVID-19 pandemic in the regional public hospitals, the number of sickbeds, the number of isolation rooms, the total asset turnover rate and the labor cost rate appeared to be the factor worsening the profitability. Practical Implication: The results of this study suggests that the management of the regional public hospitals is not aiming for the profit making, but it performs the functions as the community healthcare safety net such as controlling infectious diseases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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