Purpose The study aims to develop a data-based decision model for private bankers when recommending hedge funds to their customers in financial institutions. Design/methodology/approach The independent variables are set in two groups. The ind...
http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
https://www.riss.kr/link?id=A106509793
2019
Korean
KCI등재
학술저널
333-358(26쪽)
0
0
상세조회0
다운로드다국어 초록 (Multilingual Abstract)
Purpose The study aims to develop a data-based decision model for private bankers when recommending hedge funds to their customers in financial institutions. Design/methodology/approach The independent variables are set in two groups. The ind...
Purpose The study aims to develop a data-based decision model for private bankers when recommending hedge funds to their customers in financial institutions.
Design/methodology/approach The independent variables are set in two groups. The independent variables of the first group are aggressive investors, active investors, and risk-neutral type investors. In the second group, variables considered by private bankers include customer propensity to invest, reliability, product subscription experience, professionalism, intimacy, and product understanding. A decision-making variable for a private banker is in recommending a first-rate general private fund composed of foreign and domestic FinTech products. These contain dependent variables that include target return rate(%), fund period (months), safeguard existence, underlying asset, and hedge fund name.
Findings Based on the research results, there is a 94.4% accuracy in decision-making when the independent variables (customer rating, reliability, intimacy, product subscription experience, professionalism and product understanding) are used according to the following order of relevant dependent variables: step 1 on safeguard existence, step 2 on target return rate, step 3 on fund period, and step 4 on hedge fund name. Next, a 93.7% accuracy is expected when decision-making uses the following order of dependent variables: step 1 on safeguard existence, step 2 on target return rate, step 3 on underlying asset, and step 4 on fund period. In conclusion, a private banker conducts a decision making stage when recommending hedge funds to their customers. When examining a private banker's recommendations of hedge funds to a customer, independent variables influencing dependent variables are intimacy, product comprehension, and product subscription experience according to a categorical regression model and artificial neural network analysis model.
참고문헌 (Reference)
1 원연식, "프라이빗뱅킹 고객의 충성도 결정요인에 대한 실증연구" 숭실대학교 대학원 2010
2 김기서, "프라이빗 뱅킹" 한국금융연수원 2008
3 박나영, "펀드투자자의 로보어드바이저(Robo-Advisor) 이용의도에 미치는 영향 요인 연구: 확장된 기술수용모델을 중심으로" 한국FP학회 10 (10): 147-171, 2017
4 장부연, "펀드 위험감소행동과 선택속성이 펀드투자행동에 미치는 영향" 한국벤처창업학회 10 (10): 161-170, 2015
5 한상린, "판매원의 기업 동일시에 대한 선·후행 변수의 구조적 관계" 한국마케팅관리학회 18 (18): 145-160, 2013
6 반주일, "투자자특성, 금융이해력, 펀드투자행태에 관한 연구 : 펀드투자자 설문조사를 통한 검증" 한국재무관리학회 30 (30): 1-37, 2013
7 신재영, "증권회사 PB의 개별 특성이 영업행동에 미치는 영향과 조직의 지원의 조절 효과에 관한 연구" 한국콘텐츠학회 13 (13): 355-368, 2013
8 이희숙, "자본시장법 시행 전후 펀드투자자 만족도 비교와 영향요인" 한국소비자원 (42) : 27-45, 2012
9 신경식, "유비쿼터스 환경에서 개인자산관리 서비스를 위한 지능형 에이전트의 설계" 한국지능정보시스템학회 15 (15): 65-78, 2009
10 이희춘, "사용자 기반 추천시스템에서 근접 이웃 알고리즘과 수정 알고리즘의 예측 정확도에 관한 연구" 한국자료분석학회 8 (8): 1893-1904, 2006
1 원연식, "프라이빗뱅킹 고객의 충성도 결정요인에 대한 실증연구" 숭실대학교 대학원 2010
2 김기서, "프라이빗 뱅킹" 한국금융연수원 2008
3 박나영, "펀드투자자의 로보어드바이저(Robo-Advisor) 이용의도에 미치는 영향 요인 연구: 확장된 기술수용모델을 중심으로" 한국FP학회 10 (10): 147-171, 2017
4 장부연, "펀드 위험감소행동과 선택속성이 펀드투자행동에 미치는 영향" 한국벤처창업학회 10 (10): 161-170, 2015
5 한상린, "판매원의 기업 동일시에 대한 선·후행 변수의 구조적 관계" 한국마케팅관리학회 18 (18): 145-160, 2013
6 반주일, "투자자특성, 금융이해력, 펀드투자행태에 관한 연구 : 펀드투자자 설문조사를 통한 검증" 한국재무관리학회 30 (30): 1-37, 2013
7 신재영, "증권회사 PB의 개별 특성이 영업행동에 미치는 영향과 조직의 지원의 조절 효과에 관한 연구" 한국콘텐츠학회 13 (13): 355-368, 2013
8 이희숙, "자본시장법 시행 전후 펀드투자자 만족도 비교와 영향요인" 한국소비자원 (42) : 27-45, 2012
9 신경식, "유비쿼터스 환경에서 개인자산관리 서비스를 위한 지능형 에이전트의 설계" 한국지능정보시스템학회 15 (15): 65-78, 2009
10 이희춘, "사용자 기반 추천시스템에서 근접 이웃 알고리즘과 수정 알고리즘의 예측 정확도에 관한 연구" 한국자료분석학회 8 (8): 1893-1904, 2006
11 박재연, "로보어드바이저를 이용한 포트폴리오 관리" 한국엔터프라이즈아키텍처학회 13 (13): 467-476, 2016
12 서보익, "로보-어드바이저가 이끌 자산관리시장의 변화" 2016
13 손위창, "로보-어드바이저, WM 서비스 대중화에 도전장" 현대증권 2015
14 김범준, "로보-어드바이저(Robo-Adviser)의 활용과 금융투자자 보호 -미국의 규제체계가 주는 함의를 중심으로-" 한국법학회 17 (17): 71-98, 2017
15 배한희, "로보 어드바이저를 활용한 B2C 투자자문 서비스 연구: 앤드비욘드 투자자문 사례" 한국지식경영학회 19 (19): 79-95, 2018
16 이연정, "다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템" 한국지능정보시스템학회 19 (19): 39-54, 2013
17 이계웅, "금융투자상품 투자행동에 영향을 미치는 요인에 관한 연구 : 투자상담서비스의 조절효과를 중심으로" 한국벤처창업학회 9 (9): 53-68, 2014
18 허정옥, "금융상품 선택에 영향을 미치는 프로모션 요인과 관계감정의 구조적 관계 연구" 한국자료분석학회 16 (16): 2065-2080, 2014
19 임용택, "금융기관 서비스품질과 고객만족에 관한 연구" 한국산업경제학회 20 (20): 2485-2508, 2007
20 한국은행, "국내은행의 프라이빗뱅킹 현황 및 과제"
21 김영예, "관계마케팅 활동에서 관계감정의 역할에 관한 연구 : 사회문화적 성의 차이를 중심으로" 부산대학교 대학원 2011
22 김숙희, "고객 접점에서의 커뮤니케이션이 감정적 반응과 점포 충성도에 미치는 영향 - 판매원 신뢰성과 매력성의 조절효과를 중심으로 -" 대한경영정보학회 32 (32): 289-314, 2013
23 강현철, "개인화를 위한 추천시스템 알고리즘에 관한 연구" 한국자료분석학회 6 (6): 1043-1049, 2004
24 DeCarlo, T. E., "The Effects of Sales Message and Suspicion of Ulterior Motives on Salesperson Evaluation" 15 (15): 238-249, 2005
25 Roszkowski, M., "Risk perception and risk tolerance changes attributable to the 2008 economic crisis : A subtle but critical difference" 64 (64): 42-53, 2010
26 Son, S. H., "Future Tasks of Korean Financial Investment Industry" Korea Institute of Finance 91-92, 2014
27 Jose Marti, "Determinants of Private Equity Fundraising in Western Europe" 2001
28 Campbell, M. C., "Consumers' Use of persuasion Knowledge : The Effects of Accessibility and Cognitive Capacity on Perception of an Influence Agent" 27 (27): 69-83, 2000
29 Bain & Company, "Asia-Pacific Private Equity Report" 2018
30 Rajaobelina, L., "Antecedents & Consequences of Buyer-seller Relationship Quality in the Financial Services Industry" 27 (27): 359-380, 2009
SCO Framework을 적용한 조직과 조직원의 정보보안 준수 관계 연구
시간-자원 트레이드오프 프로젝트 스케줄링 문제 해결을 위한 시뮬레이티드 어닐링 기반 휴리스틱 알고리즘 개발
스마트관광을 위한 IT서비스 개발의 우선순위 도출을 위한 AHP 분석모델
학술지 이력
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | |
2013-01-01 | 평가 | 등재 1차 FAIL (등재유지) | |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | |
2004-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) |
학술지 인용정보
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.19 | 1.19 | 1.28 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.31 | 1.21 | 1.379 | 0.5 |