본 논문에서 한국선물시장의 변동성과 수익률에 대한 장기기억의 경험적 근거를 보이기 위해 일별 수익률과 변동성에 대하여 장기기억성의 추정과 검정을 실시하였다. Geweke and Porter-Hudak(1983)의 반비모수적 추정법을 이용하여 장기기억모수를 추정하였으며 추정결과 수익률은 장기기억효과가 없었으며, 변동성에서 장기기억효과가 유의한 것으로 나타났다.
최근 금융 분야에서는 빅 데이터를 이용하여 주가예측 모형을 만들어내고 있으며, 특히 금융 시계열 자료의 변동성 집중 현상을 금융 빅 데이터를 이용하여 분석함으로써 세계 주식시장의 동조화 현상을 분석하고 있다. 본 논문에서는 한국과 중국의 일별 주가지수수익률과 일중 주가지수수익률을 이용하여 이들 2개 국가의 대표적인 주가지수 시계열 데이터에 변동성 집중 현상이 존재하는지를 보다 세밀하게 추적하여 양국 주식시장의 동조화 현상을 분석한다. 분석 결과, 한국의 KOSPI와 중국의 Shanghai 종합주가지수의 지수수익률 시계열 자료는 단위근이 존재하지 않으며, 변동성 집중 현상을 보이는 것으로 나타났다. 또한 한국보다는 중국 주식시장의 변동성 집중현상이 보다 강하게 나타나며, 이러한 현상은 일중 주가지수수익률 시계열 자료에서 보다 두드러지게 나타났다.
본 논문에서 제안한 종합주가지수 "왼쪽어깨" 패턴 검출은 자기 연상 학습 신경망을 사용하였다. 종합주가 지수 데이터에서 머리어깨모형 중 왼쪽 어깨에 해당하는 데이터로 신경망을 학습시킨 후 이를 이용하여 현재 혹은 테스트 데이터를 입력으로 주어 성능을 평가하였다. 결과는 비교적 우수하였다. 패턴 검출에 의한 투자를 하였을 경우 17개월간의 누적 수익률이 132% 였다. 이 기간동안 buy and hold 전략을 사용했을 경우의 수익률은 39% 였다.률은 39% 였다.
본 논문은 주식 투자 포트폴리오를 구성하기 위해 클러스터링 기법을 이용하는 방법을 제안한다. 클러스터링 기법은 패턴 공간 상의 특징 벡터로 표현된 패턴 데이터를 몇 개의 부분집합으로 나누는 작업을 의미한다. 본 연구에서는 주식시장 네트워크에 클러스터링 기법을 적용하여 안정성과 수익률이 높은 포트폴리오를 구성하는 방법을 제안한다. 그리고 추천 클러스터의 투자 적합여부를 데이터를 통해 확인한다. 2007년 주식 데이터를 대상으로 실험한 결과, 추천 클러스터의 수익률이 전체 수익률을 상회함을 확인할 수 있었다.
우리는 정부의 재정지출이 주가와 콜금리 및 회사채, 산업생산 등에 미치는 영향에 대하여 분기별 데이터를 사용하여 분석하였다. 선행연구들을 살펴보면, 미국의 경우 1960년부터 2000년 기간사이에서 GDP에서 차지하는 조세징수액의 1% 표준편차 (standard deviation) 상승이 분기별로는 4% 그리고 연간 9%의 기대수익률(연율 기준) 을 낮추는 영향을 미쳤음을 알 수 있다. 한국의 경우 미국의 선행연구에서와 비슷하게 재정정책과 통화정책의 변수를 동시에 사용하였을 경우 재정정책과 통화정책변수 모 두 코스피수익률보다는 회사채수익률과의 연관성이 더 높음을 알 수 있다.
인터넷 게시판이나 트위터 같은 온라인 매체는 쉬운 접근성과 실시간 특성으로 어떤 사건에 대한 사용자들의 반응이 즉각적으로 나타난다. 또한, 실시간으로 엄청난 양의 데이터가 생성되고 있어 이 데이터를 잘 분석한다면 실제 사회에서 나타나는 다양한 현상들에 대해 파악할 수 있다. 최근 주식 시장에서도 이러한 온라인 데이터들을 분석하여 주가 변동이나 주식 시장 상황을 이해하려는 연구가 시도되고 있다. 이 논문에서는 주식 토론방의 게시물과 주가 사이에 어떤 상관관계가 있는지를 분석하고, 이를 이용한 주식 투자 종목 추천 시스템을 제안하고자 한다. 먼저 주가와 주식 토론방 게시물들 사이의 상관관계를 분석하기 위해서 KOSPI200에 속한 회사 중 55개의 회사를 대상으로 주가와 주식 토론방 게시물을 분석하였다. 2008년부터 2013년까지 6년 동안 각 회사의 주가와 게시물의 상관관계를 분석한 결과 개별 주가와 게시물 수 사이에는 특별한 상관관계가 나타나지 않았다. 하지만 주가와 게시물 수의 상관관계가 높을수록 주식 수익률이 높은 경향을 보였다. 이 논문에서는 주가와 게시물 수의 상관관계 정보를 이용한 투자 종목 추천 알고리즘을 제안하였고, 모의투자 실험을 통해 제안 방법의 효율성을 보였다. 2008년 1월부터 2013년 12월까지의 주가와 주식 토론방 데이터를 이용한 모의투자 실험에서 제안 방법으로 구성한 포트폴리오의 1개월 평균 수익률은 약 1.82%로, 주식 네트워크 특성을 이용한 기존 방법보다 약 0.64% 높은 수익률을 보였다. 또한, 마코위츠의 효율적 포트폴리오와 KOSPI200 수익률보다 각각 약 0.85%와 1.48% 높게 나타났다.
변동성지수는 옵션가격에 내재된 미래 기초자산의 변동성을 나타내는 지수이며, 투자자들이 예상하는 향후 주가 변동 가능성을 측정한 시장의 기댓값이다. 현재 한국거래소(KRX)에서 한국시장구조에 맞는 변동성지수를 개발하여 2009년 4월 13일부터 변동성지수(VKOSPI)를 발표하고 있다. 본 연구는 2002년부터 2008년까지 일별 데이터를 이용하여 기업규모, 시장기치 대 장부가치 비율 및 베타의 특징들로 그룹화된 포트폴리오의 미래 수익률에 대한 변동성지수의 예측력을 검증하였다. 그 결과 VKOSPI의 변화율은 미래수익률에 대해 강한 음(-)의 예측력을 갖고 있는 것으로 나타났으며, 이러한 결과는 Ang et al.[2]의 결과와 일치하고, 이는 VKOSPI가 수익률 결정요인이라 할 수 있다. 시장총변동성 추정치의 부호에 대해 Ang et al.은 시장 총변동성위험과 개별주식 수익률간의 음(-)의 관계로 설명하였다. 이는 시장 총변동성위험이 높아질 때, 시장변동성과 상관관계가 높은 주식은 시장위험에 대한 주식의 민감도, 즉 베타가 낮아져 개별주식 수익률이 하락한다는 것이다. 또한 포트폴리오를 그룹화하는데 베타가 포함되어진다면, 미래 수익률에 대한 VKOSPI의 예측력이 강하다는 것으로 나타났다.
우리 해외건설은 2009년 491억불의 수주 실적을 기록하며 500억불 시대를 눈앞에 둔 국가수출 주력산업으로서의 위상을 정립하였다. 하지만 해외건설시장에서 안정적인 수주 실적을 확보하기 위한 타국 업체와의 경쟁은 어느 때보다 치열해 지고 있으며 이와 더불어 우리 업체 간의 경쟁도 기술력과 가격 경쟁력의 향상으로 인해 매우 치열한 실정이다. 이러한 업체 간 경쟁은 무리한 저가입찰로도 이어져 수익성이 확보되지 않은 프로젝트를 수주하는 등의 결과를 낳기도 한다. 때문에 각 업체에게는 해외건설시장에서 우위를 점하고 기대수익률을 확보할 수 있는 프로젝트를 수주하기 위한 다양한 전략의 개발은 매우 중요한 과제이다. 이러한 중요성을 바탕으로 본 연구에서는 시장, 공종, 발주형태 및 발주기관 구분에 따라 상관관계분석을 이용한 통계적 분석을 통해 해외건설공사에서 국내 입찰업체 수에 따른 수주성공률과 수익률의 성관관계를 정립하고자 하였다. 이를 위해 입찰허가제가 폐지된 이후 우리 해외건설 수주실적을 조사하여 공공자금을 통한 해외건설공사와 국내하청공사를 제외하고 데이터를 구성하였다. 상관관계를 분석한 결과, 일반적으로 공종 지역 발주형태 발주기관에 따른 입찰업체 수가 증가할수록 수주성공률은 높아지는 반면에 수익률은 낮아지는 것으로 나타났다. 하지만 사업특성에 따른 입찰 업체 수와 수익률 그리고 수주성공률을 고려한 결과 일부 지역과 공종에서는 입찰 업체 수의 감소가 상대적으로 높은 수익률로 이어지지 않는 경향을 보였다. 이러한 사업특성별 구분에 따른 입찰업체 수와 수주 성공률과 수익률의 상관관계에 대한 이해는 해외건설시장에서 국내건설기업의 경쟁력 제고를 위한 특성별 전략 수립 시에 유용한 자료로 활용 될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 정보 이론 기반 지표의 힘을 활용하여 전체 그래프 임베딩 방법론의 한 가지인 GL2vec 을 사용하여 임베딩을 생성하고, 이를 바탕으로 상장지수펀드 (ETF, Exchange Traded Fund) 수익률을 예측하는 모형을 생성하고자 하였다. 본 연구는 그래프 구조에 금융 데이터를 내장하고 고급 신경망 기술을 적용하여 예측 정확도를 향상시키는 데에 기여할 수 있음을 확인하였다.
본고의 목적은 우리나라 기업의 연구개발투자의 특성을 파악하고 연구개발투자의 경제적 효과로 연구개발투자 수익률을 추정하는 것이다. 이를 위하여 695개 기업에 대한 8년간의 관측치가 존재하는 5,560개 표본으로 구성된 패널 데이터를 구축하였다. 패널 데이터를 이용하여 먼저 기업 연구개발투자의 특성을 파악하고자 하였다. 우리나라 기업의 연구개발투자의 특성은 선행 연구결과에서 정립된 이른바 정형화된 사실에서 벗어나지 않음을 확인할 수 있었다. 특히 강조할 점은 연구개발투자의 생산성 효과와 연구개발투자 자체의 생산성을 구별하여야 한다는 것이다. 즉, 연구개발투자를 많이 하는 기업이 생산성이 높은 것은 사실이지만 연구개발투자와 생산성 증가의 관련성은 높지 않으며, 연구개발투자에 있어서도 다른 실물투자와 마찬가지로 수익체증보다는 오히려 수익체감의 법칙이 작용한다는 점이다. Klette 모형을 이용하여 연구개발투자 수익률 및 지식스톡의 진부화율을 추정하였다. 실증분석결과에 의하면 이들 기업의 연구개발투자의 사적 수익률은 산업 전체로는 평균값 기준 7.7% 또는 중간값 기준 16.4% 수준으로, 제조업에 한정하면 평균값 기준 10.4% 또는 중간값 기준 16.4% 수준으로 추정되었다. 한편, 지식스톡의 진부화율은 산업 전체로는 32.9%로, 산업별로는 최하 11.6%(금속)에서 최대 49.5%(서비스) 범위로 추정되었다. 제조업 기업의 연구개발투자 수익률은 실질이자율의 두 배 정도로 추정할 수 있다. 자본시장이 효율적으로 작동한다면, 연구개발투자의 수익률은 자본의 기회비용에 추가하여 연구개발의 지대(rent)로 구성된다고 할 수 있다. 연구개발투자를 지속적으로 수행하는 우리나라 기업은 대체로 자본의 기회비용 이상의 초과 수익을 향유하고 있다는 결론이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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