This study is an exploratory investigation on how national R&D investments decisions are made in Korea. For developing system dynamic model, we are interested in locating three structural dilemma, occurring with the Korean NIS. In so doing, we intend to devise the ways of ameliorating problems within the NIS investment decision-making process by providing policy implications. We identify delays and side effects during transition periods between different stages of technology innovation by perceiving the switching pattern dynamically, in which form of technologies shifts from one to another stage like paradigm shift, when the R&D investment reaches a certain stock. It is also suggested that the development of strategies is necessary in order to enhance efficiency of technological development process.
지식 네트워크 (knowledge network) 구축은 지식의 재사용을 통하여 조식의 효율성을 개선시키고 지식 레버리지를 통하여 혁신을 촉진한다는 점에서 지식관리의 핵심적 요소이다. 본 연구는 (1) 개인이 집단 내 외에서 맺고 있는 지식 네트워크가 팀의 객관적, 주관적 성과에 미치는 영향을 고찰하고, (2) IT 활용이 지식 네트워크의 효과성을 어떻게 조절하는 가에 대해서 실증 함으로써, (3) 지식 네트워크 구축, IT 활용, 그리고 팀 성과 간의 관계에 대하여 학문적, 실무적 시사점을 제시하고자 한다. 먼저 사회 네트워크 이론을 바탕으로 지식 네트워크의 집단 내부 결속과 외부 매개성을 통합하는 이론적 프레임워크를 개발하고 국내 5개 컨설팅 업체의 172명의 컨설턴트와 42개 프로젝트 팀을 대상으로 사회 네트워크 분석 (Social Network Analysis)을 실시하였다. 분석 결과는 지식 네트워크의 내부 결속(네트워크의 밀도)과 팀 성과의 선형적인 관계를 지지하였으며, 외부 매개성은 직접적으로 팀 성과에 영향을 미치지 않았으나 팀 수준의 IT 활용 (공동체적인 컴퓨터 매체의 활용)과 상호작용을 통해서 팀의 성과를 실질적으로 향상시키는 것으로 나타났다.
지식 네트워크 (knowledge network) 구축은 지식의 재사용을 통하여 조식의 효율성을 개선시키고 지식 레버리지를 통하여 혁신을 촉진한다는 점에서 지식관리의 핵심적 요소이다. 본 연구는 (1) 개인이 집단 내 외에서 맺고 있는 지식 네트워크가 팀의 객관적, 주관적 성과에 미치는 영향을 고찰하고, (2) IT 활용이 지식 네트워크의 효과성을 어떻게 조절하는 가에 대해서 실증함으로써, (3) 지식 네트워크 구축, IT 활용, 그리고 팀 성과 간의 관계에 대하여 학문적, 실무적 시사점을 제시하고자 한다. 먼저 사회 네트워크 이론을 바탕으로 지식 네트워크의 집단 내부 결속과 외부 매개성을 통합하는 이론적 프레임워크를 개발하고 국내 5개 컨설팅 업체의 172명의 컨설턴트와 42개 프로젝트 팀을 대상으로 사회 네트워크 분석 (Social Network Analysis)을 실시하였다. 분석 결과는 지식 네트워크의 내부 결속(네트워크의 밀도)과 팀 성과의 선형적인 관계를 지지하였으며, 외부 매개성은 직접적으로 팀 성과에 영향을 미치지 않았으나 팀 수준의 IT 활용 (공동체적인 컴퓨터 매체의 활용)과 상호작용을 통해서 팀의 성과를 실질적으로 향상시키는 것으로 나타났다.
1988년 초부터 1994년 5월 1일까지 합병된 135개 등록 및 상장기업중 충분한 자료가 확보되어 있는 83개 기업을 표본으로 하여 합병기업의 재무적 특성과 이를 바탕으로 하여 합병대상기업에 대한 예측력을 검증하였다. 피합병기업의 재무적 특성 중 통계적인 유의성이 뒷받침된 것들은 다음과 같았다. 피합병기업은 상대적으로 비효율적으로 운영되고 있었으며, 레버리지가 높고, 장기 채무지급능력이 낮았으며, 기업의 성장성과 자원간의 불균형이 있는 것으로 나타났다. 예측력검증은 선형판별식을 이용하여 예측에 이용될 재무비율을 선정하였으며, 3개의 모형에 적용한 결과 최저 42.4%에서 최고 62.4%까지의 분류정확도를 얻을 수 있었다.
본 연구는 KOSPI자산 포트폴리오에 대한 VaR를 다양한 ARCH류 모형을 사용하여 추정하고 이들의 예측능력을 평가하였다. 활용된 모형은 우선 기본적인 GARCH(1,1)모형과 레버리지 효과를 감안한 TGARCH모형, 다양한 ARCH모형을 포괄할 수 있는 PGARCH모형, 변동성의 영속성을 고려한 IGARCH모형이 포함되었다. 모형 상호간의 성과비교에 추가하여 ARCH류 모형에서 수익률예측오차의 분포에 따라서 VaR의 예측성과가 얼마나 차이가 발생하는가를 확인하기 위하여 정규분포와 Student-t분포의 성과를 비교하였다. 마지막으로 VaR 추정시에 조건부평균을 무시하는 관례가 어느정도 타당성이 있는지를 확인하기 위하여 1시차 자기회귀과정에 입각한 조건부 평균을 감안한 결과를 검토하였다. ARCH류 모형에서 모형 설명력은 보다 정교한 모형인 TGARCH모형이나 PGARCH모형이 우월하게 나타났지만, VaR의 예측능력 우월성으로 이어지지는 않았다. Student-t분포를 가정한 경우 VaR모형 사후검증성과는 정규분포를 가정한 경우보다 모든 신뢰수준에서 개선되었으며, 조건부평균의 제거는 Student-t분포 가정하에서는 적합하지 않은 것으로 나타났다. ARCH류 모형에서 가장 단순한 형태인 IGARCH모형의 예측성과가 다른 모형들에 비하여 뒤떨어지지 않으며, 더욱 제약된 형태인 RiskMetrics의 EWMA모형이 사후검증에서 우수한 성과를 보여 단순한 모형의 유용성을 확인시켜주고 있다.
This research analyzed on the future energy society of Korea in 2030 using system thinking approach. Key uncertainty factors determining the future energy society were analyzed in a multi disciplinary view point such as politics, economy, society, ecology and technology. Three causal loop diagrams for the future energy system in Korea and related policy leverages were shown as well. 'Global economic trends', 'change of industrial structure' and 'energy price' were identified as key uncertainty factors determining the Korean energy future. Three causal loop diagrams named as 'rate of energy self-sufficiency and alternative energy production', 'economic activity and energy demand' and 'Excavation of new growth engines' were developed. We integrated those causal loop diagrams into one to understand the entire energy system of the future, proposed three strategic scenarios(optimistic, pessimistic and most likely) and discussed implications and limits of this research.
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.
본 연구는 기업의 부채만기와 결정요인의 관련성에 대한 이론적 논거를 제시하고 우리나라 상장제조기업을 대상으로 대기업과 중소기업으로 구분하여 기업규모별 부채만기 결정요인을 다중회귀분석으로 실증적으로 규명하고자 하였다. 실증적 분석 대상기간은 1995년부터 2000년까지 6개년으로 분석기간 동안 신용평가 전문기관으로부터 회사채 신용등급을 평가받은 제조기업 204개 기업을 표본으로 선정하여 분석하였다. 연구결과를 종합하면 우리나라 상장제조기업으로 대기업과 중소기업 모두 기업규모가 크고 레버리지가 높고 자산의 만기가 긴 고정자산을 많이 보유하고 있는 기업일수록 부채만기구조에서 장기부채를 많이 이용하고 있는 것으로 입증되었다. 성장옵션과 법인세율은 부채만기결정에 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났으며 기업의 우량성과 유동성위험을 나타내는 수익증가율과 채권등급은 대기업의 주요 부채만기 결정요인으로 나타났다. 수익증가율이 크고 채권신용등급이 높은 우량대기업일수록 단기부채를 많이 이용하는 것으로 확인되었으며 중소기업은 기업의 우량성과 신용등급이 부채만기에 유의적인 영향을 미치지 않았다.
본 연구는 기업규모, 장부가치/시장가치 비율, 순이익/주가 비율, 현금흐름/주가 비율, 레버리지 등 기본적 변수를 사용하여 주식수익률에 유의적인 변수를 확인하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 횡단면 자료와 시계열 자료를 결합한 패널자료(panel data)를 이용하여 패널자료분석방법으로 연구모형을 실증적으로 분석하였다. 일반적으로 패널자료를 사용하면 Hsiao(2003)가 지적한 바와 같이 표본의 크기를 확대시켜 자유도를 증가시키고 이론적으로 설명변수간 다중공선성(muti-collinearity) 문제를 완화할 수 있다. 실증분석결과에 의하면 기업규모(SIZ), 장부가치/시장가치 비율(B/M), 순이익/주가 비율(E/P), 현금흐름/주가 비율(C/P) 등이 주식수익률의 횡단면적 차이를 설명할 수 있는 유의적인 변수라 할 수 있다.
자본주의의 꽃이라 할 수 있는 주식시장은 기업의 정량화된 가치를 매매하는 곳이다. 또한 파생거래는 주식시장의 위험회피 목적으로 만들어졌다. 파생시장이 투기적인 목적으로 악용되기도 하지만 기관투자가에게는 헤지거래의 중요한 수단임은 명백한 사실이다. 파생거래에서 옵션 거래는 투기적인 성향의 개인 거래자와 시장을 선도하는 기관 거래자 간의 치열한 대결로 볼 수 있다. 옵션은 상품별로 시시각각 변하는 이론가와 실거래가가 존재한다. 이론가를 기준으로 한 이격도 매매는 레버리지가 큰 옵션 거래에서 효과적인 위험회피 방법이다. 하지만 이론가는 현실적인 시장가와 괴리가 있을 수밖에 없다. 보다 현실적인 평균값을 구하기 위해서는 실제 옵션가의 통계만이 확실한 방법이다. 이를 위해서 옵션 만기일에 상품별로 차트정보를 수집하여 데이터베이스화하면 효과적이다. 이는 매우 반복적인 작업으로 이를 효과적으로 수행할 수 있는 에 이전트를 개발하였다. 이를 이용하면 실거래가를 기본으로 하는 평균값을 추출할 수 있으며, 지수차이와 잔여일에 따른 옵션 평균값에 근거하여 이격도 매매에 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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