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행동대리인 이론관점에서 가족기업 특성이 승계에 미치는 영향 (The Effects of The Distinction in Family Business on CEO Succession Types: A Behavioral Agency Theory Perspective)

  • 김기형;문철우;김상균;이병희
    • 중소기업연구
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    • 제39권1호
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    • pp.1-39
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    • 2017
  • 1960~1970년대 창업했던 경영 1세대들이 평생을 바쳐 일군 기업을 다음세대에 승계해야 하는 중요한 시기를 맞이하여 가업 승계에 대한 고민이 증가하고 있는 상황이다. 가업승계 대상을 선정하는 과정에서 가족이나 내부직원에게 가업을 승계하는 형태, 매각 또는 외부 전문가 영입 등 다양한 승계형태를 고려하는 것이 필요하다. 해외에서는 가족기업의 가업승계에 대한 중요성을 인식하고 가업승계에 미치는 영향요인, 가업승계의 특성, 유형 등 다각화된 연구를 진행하고 그 결과를 바탕으로 관련 정책 개발 및 가업승계 지원에 활용하고 있다. 하지만, 국내에서는 아직까지 가족기업의 가업승계와 관련된 연구가 많이 이루어지지 않았고, 일반적인 기업승계 형태에 대한 연구가 주를 이루고 있다. 국내 경제에서 차지하는 비중 및 영향력을 감안하였을 때, 가족기업에 대한 체계적인 연구를 통해 가족기업의 가업승계에 대한 이슈를 해결해 줄 수 있는 가이드라인 및 정책개발이 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 국내 가족기업의 가업승계에 대한 현황을 파악하기 위해 국내 540개 중소가족기업체 자료를 이용하여 Gomez-Mejia와 동료들(2007)이 주장하는 행동대리 이론(Behavioral Agency Theory)관점에서 사회 정서적 가치(SEW) 5영역을 중심으로 가족기업의 주요한 특성이 승계유형에 미치는 영향을 분석하였다. 실증분석 결과, 비 재무적 특성인 기업업력, 사회 공헌의 변수는 가족승계 > 내부승계 > 외부승계 순서로, 지식자산은 내부승계 > 가족승계 > 외부승계 순서로, 가족의 경영참여는 가족승계 > 외부승계 순서로 승계유형 선택에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 사회 공헌 특성이 승계유형 선택에 가장 많은 영향을 미쳤다. 재무적인 요인인 경영성과나 R&D 투자 변수는 승계 유형 선택에 유의한 영향을 미치지 못하였다. 연립경영의 경우 가족승계 확률이 높았고, 연립경영은 R&D 투자, 사회공헌, 기업업력 변수가 가족기업으로 선택하는 것을 강화하는 조절효과가 있었다. 본 연구에서 사용된 행동대리인 이론이 가업승계에 설명력이 높은 것으로 확인되었다. 가족기업은 사회 정서적 가치(SEW)를 유지하려는 성향이 크며, 일반적인 상장 대기업의 경우와는 달리 중소가족기업에서는 성과 등 재무적인 요인이 아니라 오랜 업력을 바탕으로 축적된 노하우, 사회 공헌 등 비재무적인 요인이 승계에 많은 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 기업가의 가업승계에 실무적인 도움이 될 것으로 기대하며, 정부의 정책 개발에 가이드라인을 제시할 수 있을 것으로 예상된다.

초분, 한국 이중장제의 분석심리학적 고찰 : 부패와 뼈로의 환원을 중심으로 (CHOBUN, Understanding the Double Burial Custom in Korea from a Jungian Perspective : Focusing on Putrefaction and Reduction to Bones)

  • 조자현
    • 심성연구
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    • 제31권2호
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    • pp.113-150
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    • 2016
  • 초분은 살이 다 썩어 없어질 때까지 관에 넣은 시신을 짚으로 싸두는 초가 형태의 임시 무덤을 말한다. 모든 살이 다 없어지고 나면, 초분은 해체되고, 뼈만 추려 다시 묻는다. 이러한 방식의 초분은 따라서 처음 시신의 살을 처리하기 위한 임시 매장과 이후 남은 부분(뼈나 재)을 영구히 매장 하는 이중장제에 속한다. 초분은 사람이 잘 가지 않고, 집에서도 떨어져 있지만, 유족이 가서 돌볼 수 있는 곳을 택해 만들어지는데, 심리학적으로 이것은 지속적인 관심을 쏟을 수 있으면서도 고요히 격리될 수 있는 곳, 다시 말해 심리적인 재생이 일어나는 장소이다. 초분을 두는 기간, 일차장의 기간을 정하는데 가장 중요한 점은 뼈만 남길 때까지 기다려야 하는 기간이 얼마나 되는지, 그리하여 초분을 해체하였을 때 완전한 뼈 상태를 확인할 수 있는지와 관련된 것이다. 여기서 초분이 부패와 뼈로의 환원을 목표로 하고 있음을 알 수 있다. 부패와 새로운 생명의 탄생은 연금술 문헌에서 보듯 동시에 일어난다. 부패의 최종 목적은 육신을 영적 상태로 만들고, 그리하여 죽은 자를 다른 삶으로 들어갈 수 있게 만들어 주는 것이다. 그러기 위해서는 아주 불안정한 상태에서, 부패를 견뎌내고, 썩는 냄새가 모두 사라지는 것을 기다려야 한다. 썩히는 것은 그리하여 육화된 세계, 몸을 용해시켜 없애고, 그 핵심, 열매만을 남기는 것을 목표로 한다. 부패의 과정은 자기 스스로의 오염되고 끔찍한 측면을 받아들이는 태도이며, 무력하고 수동적인 자세를 취함으로써, 새로운 생명이 오게하는 것이다. 원형적인 세계, 무의식은 우리가 접근하려 할 때, 종종 위협적이고 공격적인, 더러운 무엇으로 경험된다. 개성화 과정에서, 우리가 우리 정신의 이 끔찍하고 오염된 부분들을 볼 수 있는 용기를 낼 때만이, 무의식은 우리에게 새로운 영적 각성과 새로운 삶의 감각이라는 축복을 주는데, 이것이 부패가 의미하는 것이다. 뼈와 골격은 생명의 부술 수 없는, 소멸되지 않는 본질적인 요소를 상징한다. 뼈는 재생을 위한 최소 단위이자, 재생의 바탕이 되며, 여기서 새로운 생명이 자라나게 된다. 뼈의 상태로 환원은 생명의 바로 그 원천으로 돌아감을, 자궁으로 다시 들어가 심리적으로 자신의 자아중심성을 버리고, 자기가 개성화의 전 과정을 이끌도록 허용하는 것이다. 앞으로의 발달을 위해, 골격 상태로의 환원의 어려운 과정을 겪는 것은, 자아의 죽음의 선언이며, 그 목적은 자신을 썩기 쉽고 덧없는 살과 피, 육신에서 해방시키고, 전체로서의 영적인 갱신, 생명의 불멸의 요소를 얻기 위함이다. 초분은 또한 식물의 순환에서 해마다 보이는 부패와 생명의 부활을 보여준다. 초분에서는 이러한 식물의 순환의 상징이 다른 일반적인 한국 전통 상장례에서보다 명확하고 강하게 드러나는데, 죽음에도 살아남는 생명의 부분을 식물의 상징을 통해 경험하게 한다. 초분과 관련된 식물은 죽음 후의 생명의 지속성, 심리적으로 말해, 자기의 존재를 말한다. 초분에서 드러나는 풍부한 식물의 이미지들은, 모든 것이 사라진 죽음의 상태 너머에 존재하는 생명의 존재와 관련되어 있으며, 심리학적으로 우리의 삶에 정신에 끝없는 에너지를 공급하는 영원히 존재하며 의식을 다시 태어나게 하고 새롭게 하는 자기의 존재를 이야기한다.

혁신형 중소기업의 재무적 제약과 배당스무딩간의 관계 (The Relations between Financial Constraints and Dividend Smoothing of Innovative Small and Medium Sized Enterprises)

  • 신민식;김수은
    • 중소기업연구
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    • 제31권4호
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    • pp.67-93
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    • 2009
  • 본 연구는 1999년 1월 1일부터 2007년 12월 31일까지 한국거래소의 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 혁신형 중소기업을 대상으로 재무적 제약과 배당스무딩간의 관계를 실증분석 하였으며, 주요한 분석결과는 다음과 같다. 기업들은 목표 배당성향을 가지고 있으며, 실제 배당성향이 목표 배당성향에서 이탈하면 다시 배당지급을 부분적으로 조정한다. 배당조정속도는 Lintner(1956)의 배당조정모형의 핵심변수인 전기 주당배당과 당기 주당이익을 사용하여 거의 대부분 측정할 수 있으며, 잔여배당이론과 그 이후에 등장한 배당신호이론, 대리인이론, 케이터링 이론 및 거래비용이론에 관한 대용변수들은 배당조정속도에 부분적으로 영향을 미친다. 그리고 전기 주당배당은 당기 주당이익보다 배당조정속도에 더 큰 영향을 미치는데, 이는 기업들이 특별한 이유가 없는 한 전기 주당배당 수준을 장기적으로 유지하는 안정적인 배당정책을 선호한다는 증거가 된다. 혁신형 중소기업은 비혁신형 중소기업보다 배당조정속도가 더 빠르다. 혁신형 중소기업은 R&D 투자에 따른 미래의 성장성과 수익성을 담보로 하여 장기적으로 안정적인 배당정책을 유지할 수 있다. 다시 말해, 혁신형 중소기업은 배당지급이 목표 배당성향에서 이탈하더라도, R&D 투자에 따른 미래의 성장성과 수익성을 담보로 하여 목표 배당성향을 향하여 배당지급을 신속하게 조정하여 배당스무딩을 효과적으로 달성할 수 있다. 그리고 혁신형 중소기업 중에서도 재무적 비제약 기업은 재무적 제약 기업보다 배당조정속도가 더 빠르다. 이는 재무적 비제약 기업일수록 자본시장을 통한 외부 자금조달이 용이하기 때문에 주당배당을 신속하게 조정한다는 증거가 된다. 따라서 자본시장 접근성이 용이하여 재무적 제약을 적게 받는 기업일수록 외부 자금조달이 용이하기 때문에 배당지급을 더 신속하게 조정함으로써 배당스무딩을 더 효과적으로 달성할 수 있다. 그리고 중소기업청이 정책적 목적으로 분류한 혁신형 중소기업(벤처기업, 이노비즈기업, 경영혁신형기업)은 비혁신형 중소기업보다 배당조정속도가 더 빠르다. 중소기업청에서 정책적 목적으로 분류한 혁신형 중소기업은 신용보증지원, 정책자금지원, 조세혜택, 공공입찰 우선권 부여 등과 같은 다양한 정책적 혜택으로 인해 재무적 제약을 적게 받기 때문에 배당지급을 더 신속하게 조정할 수 있다. 결론적으로, 한국거래소의 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 혁신형 중소기업은 비혁신형 중소기업보다 배당조정속도가 더 빠르고, 혁신형 중소기업 중에서도 재무적 비제약 기업은 재무적 제약 기업보다 배당조정 속도가 더 빠르다. 다시 말해, 중소기업 중에서도 R&D 집중도가 높은 혁신형 중소기업은 R&D 투자에 따른 미래의 성장성과 수익성을 담보로 하여 배당스무딩을 신속하게 할 수 있고, 혁신형 중소기업 중에서도 자본시장 접근성이 좋은 기업은 재무적 제약을 적게 받기 때문에 배당스무딩을 더 신속하게 할 수 있다. 따라서 중소기업 경영자는 R&D 집중도를 증가시키고 자본시장 접근성을 높여 재무적 제약을 회피함으로써 신속한 배당스무딩을 통해 장기적으로 안정적인 배당정책을 유지할 수 있다고 생각한다. 그리고 중소기업청이 정책적 목적으로 분류한 혁신형 중소기업(벤처기업, 이노비즈기업, 경영혁신형기업)의 경우에도 배당조정속도가 비혁신형 중소기업보다 더 빠르게 나왔다. 이러한 결과는 배당정책의 측면에서 중소기업청의 혁신형 중소기업 정책을 지지하는 실증적인 증거가 된다.

경영분석지표와 의사결정나무기법을 이용한 유상증자 예측모형 개발 (Development of Predictive Models for Rights Issues Using Financial Analysis Indices and Decision Tree Technique)

  • 김명균;조윤호
    • 지능정보연구
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    • 제18권4호
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    • pp.59-77
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    • 2012
  • 기업의 성장성, 수익성, 안정성, 활동성, 생산성 등에 대한 다양한 분석이 은행, 신용평가기관, 투자자 등 많은 이해관계자에 의해 실시되고 있고, 이에 대한 다양한 경영분석 지표들 또한 정기적으로 발표되고 있다. 본 연구에서는 이러한 경영분석 지표를 이용하여 어떤 기업이 가까운 미래에 유상증자를 실시하는지를 데이터마이닝을 통해 예측하고자 한다. 본 연구를 통해 어떠한 지표가 유상증자 여부를 예측하는데 도움이 되는가를 살펴 볼 것이며, 그 지표들을 이용하여 예측할 경우 그 예측의 정확도가 어느 정도인지를 분석하고자 한다. 특히 1997년 IMF 금융위기 전후로 유상증자를 결정하는 변수들이 변화하는지, 그리고 예측의 정확성에 분명한 차이가 존재하는지 분석한다. 또한 유상증자 실시 시기를 경영분석 지표 발표 후 1년 내, 1~2년 내, 2~3년 내로 나누어 예측 시기에 따라 예측의 정확성과 결정 변수들의 차이가 존재하는지도 분석한다. 658개의 유가증권상장법인의 경영분석 데이터를 이용하여 실증 분석한 결과, IMF 이후의 유상증자 예측모형이 IMF 이전의 예측모형에 비해 예측 정확도가 높았고, 학습용 데이터의 예측 정확도와 검증용 데이터의 예측 정확도 차이도 IMF 이후가 낮게 나타났다. 이러한 결과는 IMF 이후 재무자료의 정확도가 높아졌고, 기업에게 유상증자의 목적이 더욱 명확해졌다고 해석될 수 있다. 또한 예측기간이 단기인 경우 경영분석 지표 중 안전성에 관련된 지표들의 중요성이 부각되었고, 장기인 경우에는 수익성과 안전성뿐만 아니라 활동성과 생산성 관련지표도 유상증자를 예측하는 데 중요한 것으로 파악되었다. 그리고 모든 예측모형에서 산업코드가 유상증자를 예측하는 중요변수로 포함되었는데 이는 산업별로 서로 다른 유상증자 유형이 존재한다는 점을 시사한다. 본 연구는 투자자나 재무담당자가 유상증자 여부를 장단기 시점에서 예측하고자 할 때 어떠한 경영분석지표를 고려하여 분석하는 것이 바람직한지에 대한 지침을 제공하는데 그 의의가 있다.

수유 종류 및 수유 후 자세에 따른 위 배출 시간의 초음파적 연구 (Ultrasonic Assessment of Gastric Emptying According to Feeding Types and Postprandial Postures)

  • 박재옥;김종복
    • Pediatric Gastroenterology, Hepatology & Nutrition
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    • 제2권1호
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    • pp.65-73
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    • 1999
  • 목 적 : 신생아의 식도 특히 하부 식도 괄약근의 발달은 해부학적으로 미숙하기 때문에 하부 식도 괄약근의 수축력이 낮아 신생아에서 역류와 구토가 잘 일어난다. 식도는 15개월이 되어야 성숙하게 되므로 그 동안 역류와 구토의 빈도가 적도록 돌보아 주어야 한다. 역류와 구토의 빈도를 줄이는 방안으로 섭취한 음식이 위에 머므르는 시간을 단축시킬수 있다면 도움이 될 것이므로 수유의 종류와 수유 후 자세에 따른 위 배출 시간의 영향을 알아 보기 위하여 본 연구를 시행하였다. 방 법: 신생아를 대상으로 초음파검사를 이용하여 수유 종류(모유 및 분유)에 따른 위 배출 시간을 비교하고, 수유 후 자세(앙와위 및 복와위)에 따른 위 배출 시간을 비교해 보았다. 수유 종류에 따른 비교에서 대상아는 모유수유아 15명, 분유수 유아 15명이었고 수유 후 자세는 앙와위를 취하였다. 수유 후 자세에 따른 비교에서는 분유 수유를 하였고 앙와위 15명, 복와위 18명을 대상으로 하였다. 위 전정부 면적은 상장간막 동맥과 대동맥이 지나는 위치에서 5 MHz 컨벡스 초음파 탐촉자로 종단스캔을 하여 초음파 기계에 내장된 컴퓨터에 의해 구하였다. 위 배출 시간은 금식 후 4시간에 위 전정부 면적의 기본 크기를 측정하고 수유 후 즉시, 그 후 30분마다 측정하여 기본 크기로 돌아올 때까지 추적하여 측정하였고 기본 크기로 두번 계속 측정되면 측정을 마쳤으며 처음 기본크기로 돌아온 시간을 위 배출 시간으로 정하였다. 결 과: 1) 수유 종류에 따른 위 전정부 면적 및 위 배출 시간의 비교; (1) 모유수유아를 앙와위로 누인 경우의 위 전정부 면적은 금식 시 $0.59{\pm}0.13\;cm^2$이었고 수유 후 즉시는 $0.70{\pm}0.17\;cm^2$이었으며 수유 후 30분에 최고치에 달하여 $0.82{\pm}0.19\;cm^2$이었고 금식 시 면적의 1.39배였다. 위 배출 시간은 $76.0{\pm}20.02$분이었다. (2) 분유수유아를 앙와위로 누인 경우의 위 전정부 면적은 금식 시 $0.52{\pm}0.08\;cm^2$이었고 수유 후 즉시는 $0.68{\pm}0.10\;cm^2$이었으며 수유 후 30분에 최고치에 달하여 $0.85{\pm}0.14\;cm^2$이었고 금식 시 면적의 1.63배였다. 위 배출 시간은 $96.0{\pm}20.28$분이었다. 3) 모유수유아 및 분유수유아를 앙와위로 누인 경우의 위 전정부 면적은 금식 시와 수유 후 경과시간에 따른 차이가 없었으나 위 배출 시간은 모유수유아가 분유수유아 보다 유의하게 빨랐다(p<0.05). 2) 수유 후 자세에 따른 위 전정부 면적 및 위배출 시간의 비교; (1) 분유수유아를 앙와위로 누인 경우의 위 전정부 면적은 금식 시 $0.52{\pm}0.08\;cm^2$이었고 수유 후 즉시는 $0.68{\pm}0.10\;cm^2$이었으며 수유 후 30분에 최고치에 달하여 $0.85{\pm}0.14\;cm^2$이었고 금식 시 면적의 1.63배였다. 위 배출 시간은 $96.0{\pm}20.28$분이었다. (2) 분유수유아를 복와위로 누인 경우의 위 전정부 면적은 금식 시 $0.54{\pm}0.06\;cm^2$이었고 수유 후 즉시는 $0.63{\pm}0.13\;cm^2$이었으며 수유 후 30분에 최고치에 달하여 $0.81{\pm}0.12\;cm^2$이었고 금식 시의 1.50배였다. 위 배출 시간은 $85.0{\pm}22.43$분이었다. (3) 분유수유아에서 수유 후 자세를 앙와위 및 복와위로 취한 경우 위전정부 면적은 금식 시와 수유 후 경과에 따른 차이는 없었으나 수유 후 30분에는 앙와위로 누인 경우 $0.85{\pm}0.14\;cm^2$이었고 복와위로 누인 경우 $0.81{\pm}0.12\;cm^2$로 앙와위인 경우가 컸다(p<0.01). 위 배출 시간은 두 군간에 유의한 차이가 없었다(p>0.05). 결 론: 식도의 기능이 미숙하고 위의 연동운동이 덜 발달된 미숙아나 신생아는 역류와 구토의 빈도를 줄이고 경구 영양을 잘 진행해 나가기 위해서 위 배출 시간이 빠른 모유수유를 적극 권장하는 것이 좋을 것으로 사료된다. 수유 후 자세는 위 배출 시간에 영향을 주지는 않으나 역류나 구토가 일어났을 때 흡인의 가능성이 적어 안전하고, 편안히 잠잘 수 있으며 전통적으로 선호하는 자세를 취하면 적절할 것으로 사료된다.

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고객 간 관계 네트워크가 조직성과에 미치는 영향: 페이스북 기업 팬페이지를 중심으로 (Effects of Customers' Relationship Networks on Organizational Performance: Focusing on Facebook Fan Page)

  • 전수현;곽기영
    • 지능정보연구
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    • 제22권2호
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    • pp.57-79
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    • 2016
  • 최근 소셜 네트워크 서비스는 소비자와의 관계 마케팅 확산 및 확장을 위한 중요한 채널로 인식되며 많은 관심을 받고 있다. 기업이 온라인 환경에서 성공하기 위해서는 기업과 고객 사이의 관계 구축뿐만 아니라 고객들 간의 관계에 초점을 맞출 필요가 있다. 본 연구에서는 페이스북 팬 페이지에 참여하는 사용자들 사이의 네트워크를 분석하여 기업의 비즈니스 성과에 고객 간 네트워크의 구조적 특성이 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 네트워크 데이터는 코스피 상장 기업 가운데 페이스북 팬 페이지에 100개 이상의 게시글을 올린 54개 기업으로부터 수집하였으며, 수집된 네트워크 데이터는 각 사용자를 노드로 하고 동일한 마케팅 활동에 대해 참여한 사용자간의 관계를 링크로 한 원모드 비방향 이진 네트워크(one-mode undirected binary network)이다. 본 연구에서는 이러한 네트워크 데이터를 핸들링하여 사용자들 간의 활동 관계를 분석할 수 있는 네트워크 지표(밀도, 글로벌 클러스터링 계수, 최단거리평균, 직경)를 도출하였으며, 이러한 고객 간 네트워크의 구조적 특징을 파악할 수 있는 지표와 기업의 과거실적(순이익), 그리고 미래 예측성과(토빈의 Q) 간의 관계를 분석하였다. 본 연구는 학문적 관점에서 소셜 미디어 채널을 비즈니스 관점에서 연구하려는 연구자들에게 소셜네트워크분석 방법을 통한 새로운 접근법을 제시한다. 실무적인 관점에서 본 연구는 소셜미디어를 통해 마케팅 활동을 수행하려는 기업의 관리자들에게 네트워크의 지표를 이용한 지능형 마케팅 서비스를 수행할 수 있는 토대를 제공할 것으로 기대한다.

딥러닝 시계열 알고리즘 적용한 기업부도예측모형 유용성 검증 (Corporate Default Prediction Model Using Deep Learning Time Series Algorithm, RNN and LSTM)

  • 차성재;강정석
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.1-32
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    • 2018
  • 본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

Support Vector Regression을 이용한 GARCH 모형의 추정과 투자전략의 성과분석 (Estimation of GARCH Models and Performance Analysis of Volatility Trading System using Support Vector Regression)

  • 김선웅;최흥식
    • 지능정보연구
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    • 제23권2호
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    • pp.107-122
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    • 2017
  • 주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.