• The Korean Journal of Financial Management
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• v.14 no.2
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• pp.21-55
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• 1997

본 연구는 기업규모, 장부가치/시장가치 비율, 순이익/주가 비율, 현금흐름/주가 비율, 레버리지 등 기본적 변수를 사용하여 주식수익률에 유의적인 변수를 확인하고, 또한 Fama and French(1993) 등에 의해서 제시된 다요인모형(multi-factor model)이 한국주식시장에서 적용가능한 지를 살펴보았다. 이를 위하여 본 연구에서는 Fama and MacBeth(1973)의 횡단면회귀모형과 Black, Jensen, and Scholes (1972)의 시계열모형을 사용하였으며, 실증분석결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 횡단면분석결과에 의하면, 장부가치/시장가치 비율(BE/ME), 현금흐름/주가 비율(C/P) 등이 주식수익률의 횡단면적 차이를 설명할 수 있는 유의적인 변수로 나타났다. 그리고 통계적 의미에서는 1월효과가 존재한다고 보기 어려우나, 경제적 의미에서 1월효과가 존재하는 것으로 생각된다. 시계열분석결과에 의하면, 시장요인, 기업규모요인, 장부가치/시장가치요인(또는 현금흐름/주가요인) 등의 3요인에 의해서 국내 주식수익률의 공통적 변동을 잘 설명할 수 있다. 즉 국내 증권시장에서도 Fama and French(1993)의 3요인모형이 성립될 수 있는 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2008.10a
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• pp.262-262
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• 2008

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.10 no.1
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• pp.145-170
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• 2004

Roll의 비판 이후 실행된 많은 국내외 연구결과 CAPM으로 설명이 되지 않는 이례 현상(Anomaly)들이 발견되고 있다. 이례 현상들은 다 요인 모형(multi-factor model)과 같은 추가 위험 요인이론, 표본차이이론, 과잉반응 및 특성이론들로 설명되고 있고 이러한 이례 현상들은 재무관리의 지속적인 관심사인 미래의 주가수익률 예측과 밀접한 관계에 있다. 본 연구에서는 이례 현상들이 주가수익률에 미치는 영향을 알아보기 써하여 Haugen and Baker(1996)의 다 요인 및 수익률 추정 방법론을 국내 증권시장에 적용한 다 요인 모형과 $\beta$, 기업규모, PBR, 과거 1년 주가 수익률에 의한 단일 요인 모형을 이용하여 개별 기업의 포트폴리오 구성기준을 결정하고 이 기준에 의거하여 월별로 편입 주식들을 재조정한 포트폴리오들의 년간 누적 실제수익률 예측력을 비교 분석한 결과 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 다 요인모형의 경우 기대수익률이 높은 주식으로 구성된 포트폴리오가 기대수익률이 낮은 주식으로 구성된 포트폴리오보다 실제 년간 수익률이 높게 나타난 반면, $\beta$, 기업규모, PBR, 과거 1년 주가 수익률의 요인에 의한 단일 모형을 적용한 포트폴리오는 이들 순위와 실제 수익률간에는 상관성이 높지 않게 나타나 다요인 모형이 주가 수익률 예측력에 있어서 단일요인 모형보다 우수한 것으로 판단된다. 단일모형 중에서는 PBR을 이용한 포트폴리오가 $\beta$ 단일모형보다 좋은 주가수익률 예측력을 보여 주었다. 둘째, 주가 수익률을 결정하는 유의성있는 요인들은 당기순이익의 증감, 당해연도의 당기순이익의 분포, 자산증가율, 매매 유동성, 매출액 변동, 거래량 추세, 기업크기(시가총액), 과거 1개월간의 주가수익률, 자기자본증가율등으로 나타났다.

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.32 no.4
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• pp.366-376
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• 2023

This study was conducted to develop a model for predicting the growth of kimchi cabbage using image data and environmental data. Kimchi cabbages of the 'Cheongmyeong Gaual' variety were planted three times on July 11th, July 19th, and July 27th at a test field located at Pyeongchang-gun, Gangwon-do (37°37' N 128°32' E, 510 elevation), and data on growth, images, and environmental conditions were collected until September 12th. To select key factors for the kimchi cabbage growth prediction model, a correlation analysis was conducted using the collected growth data and meteorological data. The correlation coefficient between fresh weight and growth degree days (GDD) and between fresh weight and integrated solar radiation showed a high correlation coefficient of 0.88. Additionally, fresh weight had significant correlations with height and leaf area of kimchi cabbages, with correlation coefficients of 0.78 and 0.79, respectively. Canopy coverage was selected from the image data and GDD was selected from the environmental data based on references from previous researches. A prediction model for kimchi cabbage of biomass, leaf count, and leaf area was developed by combining GDD, canopy coverage and growth data. Single-factor models, including quadratic, sigmoid, and logistic models, were created and the sigmoid prediction model showed the best explanatory power according to the evaluation results. Developing a multi-factor growth prediction model by combining GDD and canopy coverage resulted in improved determination coefficients of 0.9, 0.95, and 0.89 for biomass, leaf count, and leaf area, respectively, compared to single-factor prediction models. To validate the developed model, validation was conducted and the determination coefficient between measured and predicted fresh weight was 0.91, with an RMSE of 134.2 g, indicating high prediction accuracy. In the past, kimchi cabbage growth prediction was often based on meteorological or image data, which resulted in low predictive accuracy due to the inability to reflect on-site conditions or the heading up of kimchi cabbage. Combining these two prediction methods is expected to enhance the accuracy of crop yield predictions by compensating for the weaknesses of each observation method.

• Management & Information Systems Review
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• v.29 no.2
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• pp.1-25
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• 2010

This study attempted to empirically test the determinants of stock returns in Korean stock market applying multi-factor model proposed by Haugen and Baker(1996). Regression models were developed using 16 variables related to liquidity, risk, historical price, price level, and profitability as independent variables and 690 stock monthly returns as dependent variable. For the statistical analysis, the data were collected from the Kis Value database and the tests of forecasting power in this study minimized various possible bias discussed in the literature as possible. The statistical results indicated that: 1) Liquidity, one-month excess return, three-month excess return, PER, ROE, and volatility of total return affect stock returns simultaneously. 2) Liquidity, one-month excess return, three-month excess return, six-month excess return, PSR, PBR, ROE, and EPS have an antecedent influence on stock returns. Meanwhile, realized returns of decile portfolios increase in proportion to predicted returns. This results supported previous study by Haugen and Baker(1996) and indicated that firm-characteristic model can better predict stock returns than CAPM. 3) The firm-characteristic model has better predictive power than Fama-French three-factor model, which indicates that a portfolio constructed based on this model can achieve excess return. This study found that expected return factor models are accurate, which is consistent with other countries' results. There exists a surprising degree of commonality in the factors that are most important in determining the expected returns among different stocks.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2009.06a
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• pp.204-207
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• 2009

수소를 기반으로 하는 신재생에너지의 생산, 관리 및 이용 시스템을 연계하여 운전하는 Green City 실증단지 구현을 위한 국내 도서 선정은 지자체별 이해관계와 지역발전계획에 따라 첨예한 논란을 수반할 소지가 있다. 입지 선정 절차상에서 예비후보지 선정과정이 형식적이거나 입지선정기준이 없어 입지선정을 위한 평가항목, 평가기준, 항목별 배점 등이 분석자의 의도에 따라 조정될 수 있는 문제점이 있다. 또한 각 지역에 대한 입지선정을 위한 기준이 있다 하더라도 추상적이거나 객관적이지 않은 기준이 많아 입지선정에 직접 적용하기 어렵고, 자연환경, 사회경제, 법제, 입지조건, 부하특성, 지자체 호응 등 인자들의 평가의 형평성이 결여될 수 있다. 이를 해결하기 위해 의사결정도구로 이용되는 계층분석법(AHP)을 입지선정절차에 적용하였다. 객관적인 정보가 제공 가능한 평가항목을 설정하고, 관련 전문가들의 설문조사를 통하여 주관적인 중요도 결과를 취합하였다. 이 결과를 계층분석법을 활용하여 평가항목별 가치를 측정하여 가중치를 부여하였고, Green City 실증단지 구현을 위한 후보도서의 순위를 제시하였다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.16 no.2
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• pp.179-213
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• 1999

본 연구에서는 국내 주식시장에서 주식수익률의 횡단면 차이에 유의적인 설명력을 가지는 것으로 나타난 기본적 변수가 시장지수 베타에서는 측정되지 않은 또 다른 가격화된 위험에 대해 유용한 대용변수인지를 규명하였다. 기본적 변수들 중에서 기업규모와 장부/시장가치 비율은 주식수익률의 횡단면 차이를 설명함에 있어 독립적인 효과를 갖는 가장 유의적인 변수였다. 주식수익률의 횡단면 차이에 매우 유의적인 설명력을 가지는 깃으로 나타난 거시경제요인의 요인민감도는 기업규모, 장부/시장가치 비율을 포함시 더 이상 유의적인 설명력을 가지지 못하였다. 소규모, 높은 장부/시장가치 기업은 매우 지속적인 수익성 악화를 겪고 있는 곤경기업이며, 역시 배당감소위험, 레버리지위험 및 미래 현금흐름의 불확실성으로 측정된 기업특성적 위험이 보다 큰 곤경기업이었다. 따라서 이러한 실증결과는 소규모, 높은 장부/시장가치 주식이 대규모, 낮은 장부/시장가치 주식에 비해 높은 수익률을 보이는 원인이 보다 높은 위험에 따른 보상의 결과이며, 규모변수와 장부/시장 가치 비율은 이들 위험에 대한 유용한 대용치라는 '위험에 기초한 가설'을 지지하는 증거로 주장될 수 있다. 기업규모와 장부/시장가치 비율이 시장베타로는 측정되지 않는 주식가격결정에 있어 가격화 된 또 다른 위험을 대리한다면 수익률에 나타난 SIZE, B/M효과는 합리적 가격결정하 APT나 ICAPM과 같은 확장된 CAPM과 모순되지 않는 하나의 증거로 볼 수 있으며, 비록 이들 변수들이 관찰 불가능한 진정한 시장베타에 대한 보다 나은 대용치라고 할지라도 이들 두 변수와 관련된 요인을 포함한 다요인 가격결정모델이 시장지수만을 포함한 단일요인모델에 비해 보다 유용한 모형임을 기대할 수 있다.