시장기반의 주파수정책이 도입되면서 주파수의 경제적 가치에 관심이 증가하고 있다. 특히 주파수의 할당대가, 주파수경매의 유보가격 및 입찰가격, 주파수 회수대가 등의 구체적 가격결정의 기반이 되는 주파수의 경제적 가치의 산정을 위한 방법론과 그 결정요인에 대한 연구와 실무적 적용이 활발히 전개되고 있다. 본 연구에서는 가치산정의 기본적인 방법론에 입각하여 주파수가치 산정방법론을 분석하여 가치산정에 영향을 미치는 변동요인들을 도출하고 개선된 적용방안을 제안하고자 한다. 주파수가치를 기술적 가치, 상업적 가치 전략적 가치로 구분하는 모형에서 추가적으로 고려하여야 할 변동요인과 그 변동요인의 적용방안을 제시한다.
Purpose: This study aims to uncover the mechanism of how initial fees are determined in the restaurant franchise business. Since the initial fees can be considered as a price of utilizing business models and operational knowledge of a certain franchise brand, it is critical to understand the fee decision-making process based on the strategic pricing theories. Therefore, this study investigates the influence of operational value on the determination of initial franchise fees grounded on a value-based pricing strategy. The Operational value is specifically categorized into profitability, growth, and stability of the franchise system. Research design, data, and methodology: The data used were collected through franchise disclosure documents and brand equity index provided by Korea Management Association Consulting. Data from 44 franchise restaurants during 2018 to 2021 are included in the sample. The panel dataset was analyzed by using generalized least squares estimation with R-Studio. Results: Profitability and stability positively influence initial franchise fees. However, growth did not influence initial franchise fees. Conclusions: The results of the study demonstrate that the operational value plays a critical role in determining the franchise fees. Specifically, franchisees recognize how much revenue a franchise system generates for them (i.e., profitability) and how stable the entire system is for operating business (i.e., stability) when they make purchasing decisions for franchise. The findings extend the pricing literature by applying pricing theories in the franchise fee context. Also, the study contributes to franchising and restaurant management literature by providing knowledge of how franchise fees are determined.
최근 주요 IT 업체의 마케팅 전략은 하드웨어적인 성능 및 가격 위주의 시장전략에서 제품 및 서비스에 대한 사용자의 편의성과 만족도를 극대화시키는 감성 UI(User Interface)/UX(User eXperience)에 바탕을 둔 소비자 감성 지향형 전략으로 이동해 가고 있다. 스마트 시대의 핵심은 감성과 기술의 소통이며, 미래의 정보 서비스는 보고 듣는 것에서 만지고, 느끼고, 기기와 소통하게 함으로써 제품과 서비스의 가치가 결정되는 감성 기반의 서비스가 될 것이다. 감성정보 서비스 기술은 사용자와 기기가 교감하는 디지털 인터페이스를 통해 새로운 형태의 의사 소통 방식과 감성전달 메커니즘으로 소비자의 현재 정서를 인지하고 감정의 정화/승화/억제를 보조하여 보다 사실적이고 실감적인 미디어 소비를 지원할 것이다. 본고에서는 미래 감성 ICT 생태계의 기반이 되는 감성 UX에 대하여 방송 통신망을 바탕으로 한 감성정보 서비스의 현재 모습과 기술동향에 대해 기술한다.
건설교통분야의 국가R&D사업 투자비중은 지속적으로 증가 추세이고, R&D 규모측면에서도 100억원 이상의 중대형 규모의 연구개발사업들이 많이 나타나고 있다. 그러나 국내에서는 지속적인 연구개발투자에도 불구하고 개발된 기술의 사업화가 추진되지 않는 기술 휴면화 현상이 대두되고 있고, 기술개발에 한정되어 있는 R&D사업 범위 확대를 통해 R&D성과를 사업화와 연계시킬 수 있는 방안 마련이 필요하다. 따라서 본 연구는 수익접근법을 이용한 기술가치 평가를 현재 진행 중인 연구사업에 대하여 기술가치 평가를 수행하여, 특허기술의 가치를 금액으로 산정하여 기술실시계약시 합리적이고 객관적인 기술거래 기준가격과 사업화 전략 등을 제시하였다. 해당 기술수명 기간 동안 창출 가능한 잉여현금흐름(FCF) 합계액(사업가치)은 할인율 16.34%를 반영하여 현재가치로 환산할 경우 512백만 원이 산출되었고, 해당 사업가치에 산업기술 요소법을 통해 구해진 기술기여도 44.39%를 적용한 결과 기술가치는 227백만 원으로 도출되었다. 이렇게 도출 기술가치 평가를 기반으로 기술의 사업화 및 상용화 전략수립이 필요하고, 이에 대한 사업화 요건과 마케팅 전략 등의 연구가 추후 추진될 필요가 있다.
전자가격라벨(ESL)은 상품진열대에 부착되어 있는 종이가격라벨의 대체재로서 오프라인 소매매장의 혁신을 선도할 유통 IoT 인프라로 주목받고 있다. 일반적으로 대체재 성격의 제품도입 시 기업은 기존 제품 대비 투자비용의 효율성이나 운영비용 절감 등의 재무적 요인을 우선적으로 고려하는 경향이 있다. 그러나 의사결정과정에서 재무적 요인만 고려할 경우 기업전략과 연결된 다양한 가치와 이해관계자들의 요구사항을 제대로 반영하지 못할 수 있다. 본 연구에서는 전자가격라벨과 같은 IoT 인프라의 도입 의사결정과정에서 고려해야 할 평가요인들에 관해 BSC의 4대 관점(재무, 고객, 프로세스, 성장)을 기반으로 8개 평가항목(투자비용, 운영비용, 품질수준, 고객관리, 업무효율성, 유지보수, 기능확장성, 매장이미지)을 선정하고, AHP(분석적 계층 프로세스)를 사용하여 국내 중소형 슈퍼마켓의 직원들을 대상으로 평가항목의 우선도를 측정하였다. 연구의 결과로 가격라벨의 대안 채택을 위한 평가항목 중에서 고객, 학습과 성장, 내부 비즈니스 프로세스, 재무관점 순으로 우선도가 산출되었고, 전자가격라벨이 종이가격라벨보다 높은 중요도로 지지되었다. 대부분의 선행연구에서 재무관점의 평가항목들의 우선도가 높았던 것과 달리 학습과 성장, 고객관점의 평가항목들이 상대적으로 높게 나타났고, 특히 직군별, 가격라벨 교체업무 연관 여부에 의해 구분된 응답자 그룹들 간에 8개 세부평가 항목들의 우선도가 다르게 나타났다. 이러한 결과는 ESL의 도입을 고려하는 기업(유통매장)과 ESL을 공급하는 기업(제조사 및 서비스 사업자) 모두에게 시사점을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대된다.
최근 정부는 온실가스감축 문제를 해결할 방안으로 신재생에너지 개발 및 보급 확대를 위한 다양한 정책을 펼치는 등의 노력을 지속하고 있다. 그러나 신재생에너지 사업은 초기 대규모 자금투자, 장기간에 따른 높은 불확실성, 입지의 적정성 등의 다양한 장애요인으로 합리적 투자의사결정에 어려움이 있어 개발 및 보급의 확대에 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 국내 신재생에너지투자 및 점진적 보급 확대를 도모하는 방안으로써 공기업 관리시설물의 유휴공간을 활용한 신재생에너지사업의 투자가치를 분석하고 효율적 국토개발과 정부 시책을 지원하는 전략적 의사결정 프레임워크를 제시하였다. 사례분석 결과 1000kw용량의 초기투자의 경우 순 현재가치(NPV: Net Present Value, 이하 NPV)가 약 2억8천6백만원으로 산출되었으나, 최대 3000kw용량까지의 확장투자를 고려하였을 경우 -1억3천만원의 가치가 산출되어 사업추진 의사결정의 종합적 판단에 어려움이 있다. 하지만, 계통한계가격(SMP: System Marginal Price, 이하 SMP)불확실성과 확장, 포기옵션을 고려한 실물옵션 가치는 약 4억4천4백만원으로 산출되어 기존 NPV 분석과는 다른 의사결정을 제공할 수 있다. 본 연구결과는 정부시책 지원을 위한 신재생에너지 개발 및 점진적 보급 확대를 위한 의사결정방안을 제공하고, 한국의 신재생에너지 사업 특성을 고려한 적정 부지를 제시한다는 의의가 있다.
경매는 자원을 가장 필요로 하는 이용자에게 합리적으로 배분하도록 고안된 제도이며, 여러 국가에서는 최근 주파수 자원의 배분에 도입하고 있다. 본 고에서는 주파수 경매가 가장 활발한 미국의 경우에 대해 설명한다. 미국의 경우, 여러 주파수 면허를 동시에 다중 라운드로 경매함으로써 경쟁자가 이전 라운드에 입찰한 가격에 대한 정보를 얻을 수 있게 하는 제도인 '동시 다중 라운드 경매'를 특징으로 한다. 이 제도하의 입찰 참여자는 이전 라운드의 정보를 기초로 유연하게 전략수정이 가능하며, 여러 주파수 면허들 간에 치적의 시너지 가치를 입찰자 각자가 결정할 수 있다. 이러한 제도적 특징으로 입찰이 활성화될 수 있었고 담합은 최소한으로 억제될 수 있었다. 이러한 동시 다중 라운드 방식은 미국의 성공을 기반으로 유럽의 3G 주파수 경매에서도 보편적으로 사용되어 가장 일반화된 주파수 경매 방식으로 받아들여지고 있다.
주식시장에서 트레이딩 시스템(trading system)은 투자 위험을 줄이면서 수익을 극대화하기 위해 일정한 규칙을 컴퓨터에 적용하여 기계적으로 거래를 실행하는 자동매매시스템이다. 그러나 단일 자산을 거래 대상으로 하는 트레이딩 시스템 개발은 그 자산의 움직임에 의해 수익 구조가 결정되는 문제점을 가지고 있기 때문에 위험을 초래할 우려가 존재한다. 따라서 두 자산 간 상대적 가치를 활용하여 한 자산의 위험 발생 시 다른 자산의 거래를 통해 안정적인 수익을 창출할 수 있는 트레이딩 시스템 개발에 대해 주목할 필요가 있다. 본 연구에서는 두 개의 주가지수 선물 간의 상대적 가치를 이용한 규칙기반 트레이딩 시스템을 개발하는 것이 목적이다. 이를 위해 차익거래 전략 시 활용되는 두 자산의 가격비율을 기반으로 기술적 지표(technical indicator)들을 생성하고, 데이터 마이닝 기법인 러프 집합 분석을 이용하여 거래규칙을 생성하였다. 생성된 거래규칙의 유용성을 확인하기 위해 슬라이딩 윈도우(sliding window) 방법을 사용하여 거래 시뮬레이션을 적용하였으며, KOSPI 200 지수선물과 S&P 500 지수선물을 분석 대상으로 선정하여 성과를 측정하였다. 실험 결과, 제안한 시스템이 시장의 흐름과 상관없이 절대적인 수익을 발생하는 것을 확인 할 수 있었다.
공급사슬관리(SCM)는 공급사슬의 가치를 높이고 변화하는 환경에 더 민첩하게 적응할 수 있는 전략적인 접근방식이다. 공급사슬 파트너 간에 중단 없는 파트너쉽과 가치 창출을 위해서는 정보와 지식의 공유 및 적절한 파트너 선정기준이 적용되어야 한다. 따라서 파트너 선정 기준은 제품의 품질과 신뢰도를 유지하기 위해서 아주 중요하다. 제품의 각 부품은 적절한 공급 파트너를 통해서 공급된다. 파트너를 선정하는 기준은 기술적 능력, 품질, 가격, 지속성 등 여러 요인이 있다. 실제로 파트너 선정기준은 구성부품의 특성에 따라서 변화할 수 있다. 그 부품이 핵심 구성품이면 품질이 가격에 비해서 최고 우선순위가 된다. 표준부품은 낮은 가격이 우선순위를 가진다. 간혹 긴급 주문과 같은 예기치 못한 상황이 발생하면 우선순위가 변하게 된다. 따라서 SCM 파트너 선정 기준은 구성부품의 특성과 상황에 따라서 동적으로 결정 되어진다. 이 연구의 목적은 상황과 부품의 특성에 따라서 공급사슬 파트너쉽을 위한 온톨로지 모델을 제시하고자 하는 것이다. 변수의 불확실성은 퍼지이론을 이용하여 나타내고자 하였다. 부품별 우선순위와 상황변수는 웹 온톨로지 언어(OWL : Web Ontology Language)를 이용하여 모델링 하였다. 부품의 우선순위는 퍼지로직을 이용한 퍼지소속함수로 변환 되어진다. 온톨로지의 추론을 위해서 SWRL(Semantic Web Rule Language)을 이용하였다. 제안된 모델의 구현을 위해서 자동차 구성품인 스타트모터 부품을 대상으로 온톨로지를 구축하고 구성 부품별 우선순위에 따른 공급 파트너를 선정하는 과정을 제시하였다.
주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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