• 기술혁신연구
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• 제24권1호
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• pp.1-24
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• 2016

본 연구는 2005년과 2007년에 시행한 중소기업기술통계조사에 모두 응한 중소기업 중 전자부품, 영상, 음향, 통신 장비 업체(KSIC 32) 142개사를 대상으로 외부 자원 활용과 흡수능력이 2년 후 경영성과와 혁신성과에 어떠한 영향을 미치는지, 또한 흡수능력이 이들 관계를 어떻게 조절하는지를 실증 분석하였다. 분석 결과, 공동기술개발 여부와 정부지원액으로 측정한 외부 자원 활용은 성과에 유의미한 영향을 미치지 않았고, 매출액에 대해서만 R&D투자비는 정(+)의, R&D인력비는 부(-)의 영향을 끼쳤다. 그리고 흡수능력의 조절효과는 측정방식과 독립변수에 따라 다르게 나타났다. 즉, 공동기술개발을 수행할 때의 성과는 R&D투자비가 증가할수록 향상했지만, R&D인력비는 반대로 작용했다. 그리고 정부의 자금지원이 늘어날수록 성과가 향상하는 기업은 R&D투자비가 낮거나 R&D인력비가 높은 기업이었다. 이러한 연구 결과는 중소기업의 외부 자원 활용이 내부 역량을 대체하지 못하며 오히려 흡수능력을 축적하여 외부 자원 활용의 효과를 극대화 할 필요가 있음을 보여준다. 또한, 공동기술개발을 수행할 때에는 중소기업의 적극적인 R&D투자가 필요하며 정부의 자금지원은 R&D인력을 보유하고 있으나 자금을 확보하지 못해 독자적인 기술개발이 어려운 기업에 더욱 효과적이다. 본 연구는 제한된 산업과 표본에서 이루어진 한계가 있지만, 종단적 자료를 통해 인과관계를 규명함으로써 기존 연구들의 한계를 극복하였다.

• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.19-32
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• 2010

학계와 금융파생상품 가격결정이나 변동성매매와 같은 실무영역 모두에서 주식시장의 변동성은 중요한 역할을 한다. 본 연구는 GARCH 모형에 기초하여 한국주식시장의 변동성을 정확히 예측함으로써 변동성매매시스템의 성과를 높일 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 여러 연구 자료에서 밝혀지고 있는 변동성 비대칭성개념을 도입하였다. 최근 새로 개발된 한국주식시장 변동성 지수인 VKOSPI를 변동성 대용값으로 사용한다. VKOSPI는 KOSPI 200 지수옵션의 가격을 이용하여 계산된 값으로서 옵션딜러들의 변동성 예측치를 반영하고 있다. KOSPI 200 옵션시장은 1997년 시작되었으며, 발전을 거듭하여 현재 하루 거래량이 1,000만 계약을 넘어서면서 세계 최고의 지수옵션시장으로 발전하였다. 이러한 옵션시장에 반영된 변동성을 분석하는 것은 투자자들에게 좋은 투자정보를 제공하게 될 것이다. 특히, 변동성 대용값으로 VKOSPI를 사용하면 다른 변동성 대용치를 사용할 때 발생하는 통계적 추정의 문제를 피해 갈 수 있다. 본 연구는 2003년부터 2006년의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 최우도추정방법(MLE)을 이용하여 GARCH 모형을 추정한다. 비대칭 GARCH 모형으로는 Glosten, Jagannathan, Runke의 GJR-GARCH 모형, Nelson의 EGARCH 모형, 그리고 Ding, Granger, Engle의 PARCH모형을 포함하며 대칭 GARCH 모형은 (1, 1) GARCH 모형을 이용한다. 2007년부터 2009년까지의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 반복적 계산과정을 통해 내일의 변동성 예측값과 오르고 내리는 변화방향을 예측하였다. 분석 결과 시장변동성과 예기치 않은 주가변동 사이에는 음의 상관관계가 존재하며, 음의 주가변동은 동일한 크기의 양의 주가변동보다 훨씬 더 큰 변동성의 증가를 가져옴을 알 수 있다. 즉, 한국 주식시장에도 변동성 비대칭성이 존재함을 보여주었다. GARCH 모형을 이용하여 내일의 VKOSPI의 등락방향을 예측하고 이를 이용하여 변동성 매매시스템을 개발하였다. 내일의 변동성이 상승할 것으로 예측되면 스트래들매수전략을 이용하고 반대로 변동성이 하락할 것으로 예측되면 스트래들 매도전략을 이용한다. 변동성의 변화방향성을 맞춘 경우에는 VKOSPI 변동분을 더하고 틀린 경우에는 변동분을 뺀 누적합을 이용하여 변동성매매전략의 총수익을 계산한다. 모형추정용 자료구간의 경우 통계적 기준인 MSPE 기준으로는 PARCH 모형의 적합도가 가장 높고, 예측방향의 적중도를 재는 MCP 기준으로는 EGARCH 모형이 가장 높은 값을 보여주었다. 테스트용 자료구간의 경우에는 PARCH 모형이 모형적합도와 내일의 변동성 등락방향 예측에서 가장 좋은 결과를 보여주었다. 모형추정용 자료구간의 경우 GARCH 모형 전체에서 매매이익을 기록하고 있고 테스트용 자료구간의 경우에는 EGARCH 모형을 제외한 GARCH 모형들이 매매이익을 보여주었다. 본 연구에서 나타난 변동성의 군집과 비대칭성 현상으로부터 변동성에 비선형성이 존재함을 알 수 있었으며, 비선형성에서 좋은 결과를 보이고 있는 인공지능시스템과 비대칭 GARCH 모형을 결합한다면 제안된 변동성매매시스템의 성과를 많이 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.195-220
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• 2018

본 연구는 비트코인 가격 변화량에 영향을 미치는 요인에 대한 실증 분석을 수행하였다. 기존 연구들은 암호화폐와 관련해 블록체인 시스템의 보안성, 암호화폐가 불러일으키는 경제적 파급효과 및 법적 시사점, 소비자 수용 및 사용 의도와 사회현상을 중심으로 이루어졌다. 그러나 암호화폐 가격 변화가 급등과 급락을 반복하면서 많은 사회적 문제를 야기했음에도 불구하고 암호화폐의 가격 변화에 영향을 미치는 요인에 대한 실증적 연구는 부족하다. 때문에 본 연구에서 암호화폐 가격 변화에 미치는 영향 요인을 도출하기 위해 암호화폐 중 가장 대표적인 비트코인을 중심으로 분석을 진행하였다. 분석을 위해 소비자, 산업, 거시경제 세 가지 차원에서 가설을 수립, 각 차원의 변수에 대한 시계열 데이터를 수집하였다. 단위근 검정을 통해 시계열 데이터에 대한 가성 회귀를 제거하고 안정성을 검증한 후, 비트코인 가격 변화량에 영향을 미칠 수 있는 요인들에 대한 회귀 분석을 실시하였다. 분석 결과 비트코인 가격 변화량은 비트코인 거래 금지에 대한 검색 트래픽, 미국 달러지수 변화량과는 음의 상관관계를, GPU 벤더의 주가 변화량, 원유 가격 변화량과는 양의 상관관계를 갖는 것을 확인했다. 그 이유로는 비트코인 거래 금지는 비트코인 존폐와 관련해 투자심리에 부정적 영향을 미친 것으로 판단되며, GPU 벤더 주가는 비트코인 생산 단가 증가와 관련해 비트코인 가격에 영향을 미친 것으로 해석된다. 미국 달러지수와는 반대로 움직임으로서 비트코인이 금의 성격을 갖고 있음을 확인하였으며, 원유 가격과의 관계를 통해 원자재와 같은 투자 자산의 역할도 갖고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통해 비트코인이 가진 성격을 규명하였으며, 비트코인 가격 변화 요인에 대한 실증 검증을 통해, 그 동안 부족했던 비트코인 가격 변화 요인을 규명하였고, 해당 요인들을 통해 실무적으로 소비자나 금융기관, 정부 기관에 대해 비트코인에 대한 전략적인 접근방법에 대한 가이드를 제공할 수 있다는 점에서 의의가 있다.