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A Knowledge Integration Model for Corporate Dividend Prediction
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- 통권
- 2008년 춘계학술대회 (2008.06)바로가기
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- 페이지
- pp.129-134
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A91790
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원문정보
초록
- 영어
- Dividend is one of essential factors determining the value of a firm. According to the valuation theory in finance, discounted cash flow (DCF) is the most popular and widely used method for the valuation of any asset. Since dividends play a key role in the pricing of a firm value by DCF, it is natural that the accurate prediction of future dividends should be most important work in the valuation. Although the dividend forecasting is of importance in the real world for the purpose of investment and financing decision, it is not easy for us to find good theoretical models which can
predict future dividends accurately except Marsh and Merton (1987) model. Thus, if we can develop a better method than Marsh and Merton in the prediction of future dividends, it can contribute significantly to the enhancement of a firm value. Therefore, the most important
goal of this study is to develop a better method than Marsh and Merton model by applying artificial intelligence techniques.
키워드
Dividend Policy; Marsh and Merton; Artificial Intelligence; Knowledge Integration저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
- 설립연도
- 1989
- 분야
- 사회과학>경영학
- 소개
- 이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.
간행물
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- 간행물명
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 1990~2025
- 십진분류
- KDC 325 DDC 658
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