• 재무관리연구
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• 제26권4호
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• pp.165-189
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• 2009

본 연구는 지분공시와 같은 증권시장의 제도가 투자자의 행태에 미치는 영향에 대하여 분석하였다. 자본시장통합법 개정 이전의 공시규정에 따르면 내부자는 본인의 거래를 공시하는데 있어 매매시점과 공시시점 사이에 공시시차를 가질 수 있다. 따라서 정보거래자는 공시시차를 이용하여 분할매매를 통해 본인의 거래를 은닉할 수 있으며, 분할매매를 용이하게 하기 위해 가능한 공시시차를 길게 가져갈 유인을 갖게 된다. 본 연구에서는 일차적으로 공시시차를 이용한 정보거래자의 전략적 행동이 국내시장에 존재하는가를 살펴보았다. 다음으로 이들의 전략적 행동이 공시일 이후의 초과수익에 미친 영향을 분석하여 이들의 은닉전략이 성공했는가를 분석하였다. 또한 추종거래의 존재를 가정하여 추종거래의 주가 영향력에 대하여도 살펴보았다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 즉시공시 의무가 없는 주요주주의 경우 공시시차를 최대한 길게 가져갈 수 있는 월초에 매매를 시작하는 빈도가 다른 시점에 비하여 유의하게 높게 나타났다. 이러한 결과는 정보거래자들이 공시시차를 이용하여 전략적으로 행동한다는 직접적인 증거를 제시해주고 있다. 또한 중규모정보에 있어서 전략변수가 가장 높은 값을 갖는 것으로 나타났다. 그러나 이들이 전략적인 매매를 통하여 초과수익을 실현했다는 실증적 근거는 나타나지 않았다. 한편 매도거래의 경우 매매일 시점에 주가가 과민반응하였으며, 공시일 이후 과도하게 하락한 부분이 회복되는 것으로 나타나 추종거래의 개연성도 있는 것으로 추정된다.

• 예술경영연구
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• 제58호
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• pp.179-204
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• 2021

코로나 19 이후 변화한 소비 트렌드와 저금리 기조가 맞물려 재테크에 대한 관심이 높아지면서 미술을 재테크의 수단으로 보는 '아트테크'가 주요 관심사로 떠올랐다. 최근 2~3년간 급격히 떠오른 아트테크는 온라인을 중심으로 2030 젊은 세대가 참여하며 하나의 예술작품의 가치를 조각으로 나누어 여러 사람이 공동으로 소유하는 분할소유의 형태를 띤다는 특징이 있다. 본 연구는 국내 분할소유 미술시장 플랫폼인 아트투게더, 아트앤가이드, 테사, 피카프로젝트를 대상으로 고객집단, 가치제안, 채널, 고객관계, 수익구조, 핵심자원, 핵심활동, 핵심파트너, 비용구조 등 9개의 핵심요소를 시각화한 비즈니스 모델 캔버스에 입각하여 살펴본다. 분석결과 분할소유 미술시장 플랫폼은 유사한 비즈니스 모델을 가지고 있으나 수익구조에서 차이를 보이며 핵심적인 수익원은 작품의 매매차익과 매매수수료이다. 작품의 매매차익을 최대화하는 것이 수익구조의 핵심이며, 따라서 수익률이 높은 작품을 선별하고 구입하는 것이 중요한 요소가 된다. 분할소유 플랫폼이 장기적으로 운영되기 위해서는 다음의 사항이 보완되어야 한다. 첫째, 아트테크를 자산의 포트폴리오를 다변화할 수 있는 장기투자로 접근해야 한다. 둘째, 기업 신뢰도를 높여 충성도 높은 고객을 확보해야 한다. 셋째, 플랫폼 운영자의 전문성이 강화되어야 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.111-113
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• 2002

본 논문에서는 경쟁적 전력시장에서 송전 계약에 관한 비용을 모선에서 한계비용 만감도를 이용해서 분할하는 방법을 제시하였다. 구조개편된 전력사장에서는 단순하면서도 분명한 전력 요금 시스템이 요구된다. Zonal pricing은 이런 면에서 좋은 pricing 시스템이 요구된다. 하지만, zone을 효과적으로 나누는 것은 상당히 어렵다. 기존의 방법에서는 오직 부하만을 고려하여 분류를 하였지만, 에너지 시장에서의 전력의 매매행위를 고려할 때, 시스템 내부의 모든 사업자에 대한 고려가 필요하다. 그래서, 본 논문에서는 한계비용 민감도를 이용해서 모든 에너지 시장 참여자를 고려하여, 네트워크를 분할하였다. 모든 노드에서의 민감도의 패턴이 분석되었고 동일한 패턴을 가진 노드들을 같은 zone으로 분류하였다. 6-모선 전력시스템을 이용해서 제안한 방법을 설명하였다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.77-97
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• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권9호
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• pp.419-430
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• 2023

대체 불가능 토큰 (NFT: non-fungible Token)은 분할할 수 없다는 고유한 특징을 가지고 있다. 현재 NFT는 디지털 콘텐츠에 대한 소유권 증명 이상의 용도가 명확하지 않고, 토큰의 유동성이 거의 없으며, 이로 인한 가격의 예측이 어렵다. 현실에서의 부동산은 대개 가격이 매우 높은 특징으로 인해 투자 진입장벽이 매우 높다. 현물 부동산을 NFT 화하고, FT (fungible token)으로 분할하면 유동성의 증가, 접근성의 증가에 따른 투자자 커뮤니티 볼륨의 증가를 기대할 수 있다. 본 논문은 일반 투자자들이 개별적으로 구매하기 어려운 현물 부동산을 대량의 FT로 분할하고 이를 Black Litterman 모델 기반의 Portfolio 투자 인터페이스를 통해 투자할 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다. 이를 위해, 현물 부동산을 담보로 페깅하고, 보안적으로 안전한 블록체인인 NFT로 발행한다. 상시 변경되는 부동산 가격을 모니터링하기 위한 오라클을 사용하여, 외부 부동산 정보를 블록체인에 반영할 수 있도록 하였다. 현물 부동산 가격을 그대로 유지하고 있는 NFT를 낮은 가격의 대량 FT로 분할함으로써, 큰 유동성을 제공하고 가격 변동성 제한을 두었다. 이를 통해, 높은 가격으로 인해 투자하기 어려웠던 일반 소액 투자자들이 쉽게 투자할 수 있도록 하였다. 또한 소액 투자로 여러 개의 복수 현물 부동산에 투자하기 위한 효과적인 포트폴리오 구성을 위한 자산 포트폴리오 인터페이스를 구현하였다. 이는 Black Litterman 모델을 활용하여, 다수의 현물 부동산 NFT에 대한 투자 비율을 최적화할 수 있는 목적을 가진다. 전체 시스템은 Solidity 언어로 작성한 smart contract, Flask 웹 프레임워크, 공공데이터포털의 "국토교통부_아파트매매 실거래자료 Open API"를 활용하였다.

• 아태비즈니스연구
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• 제11권4호
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• pp.317-332
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• 2020

Purpose - This study examines the information effect and trading behavior of investors for the 430 stock split data from January 2004 to June 2018 in the Korean stock market. Design/methodology/approach - The stock split samples are classified into two groups by split ratio as well as three groups by price level prior to split. We also investigate the trading behavior of investors categorized by institutional versus individual investors. Findings - First, we find a significantly positive information effect on the announcement day. In particular, the information effect is more distinct in the group of larger split ratio and higher price level of stocks. Second, we find a huge increase in turnover following the stock splits, which mainly results from the trading by individual investors. Also, the increase in turnover by individual investors is evident in the group of larger split ratio and higher price level of stocks. Third, the stock splits have a negative impact on the long-term stock performance. The negative buy-and-hold abnormal return(BHAR) makes no difference in the groups by split ratio as well as price level of stocks. Lastly, we find individual investors tend to buy splitted stocks, which exhibit the long-term under-performance. Research implications or Originality - The results in this paper suggest that the liquidity hypothesis is not supported in the Korean stock splits. In addition, we observe that individual investors are exposed to losses due to their unfavorable trading behavior following the stock split.