본 논문은 2001년부터 2010년의 표본기간 동안 상장된 제조업을 대상으로 Shyam-Sunder and Myers(1999) 그리고 Frank and Goyal(2003)의 목표조정모델과 자본조달순위모델에 기초하여 Chirinko and Singha(2000)의 비판적인 관점이 반영된 실증분석 논문이다. Shyam-Sunder and Myers(1999)의 모형을 통해 분석한 결과, 목표 조정계수는 0과 1 사이에 값을 가지며 설명력이 높고 유의한 변수인 반면에 자금 부족분 계수는 0에 가까워 자본조달이론을 지지 하기에는 작은 값을 가졌다. 또한 Frank and Goyal(2003)의 방법론을 사용하여 실증분석한 결과 자본조달순위이론은 지지되지 않았다.
현재 산업의 고도상장과 함께 주기적으로 고장을 진단하여야 하는 기기의 수와 종류도 급속도로 증가하고 있다. 이에 따라 여러 산업 분야에서 고장진단 시스템의 이용이 늘고 있는 추세이다. 이러한 고장진단 시스템은 경험적 고장진단 방식과 모델기반 고장 진단 방식으로 크게 나눌 수 있다. 경험적 고장진단 방식은 전문가가 경험한 사실의 범주에서는 신속하게 고장의 원인을 진단할 수 있지만 전문가가 경험하지 못했던 상황에 대해서는 융통성 있게 진단하지 못한다. 한편 기기의 물리적 기능적 지식을 기반으로 하는 모델기반 고장진단 방식을 변화하는 상황에 적절하게 대처하여 고장의 원인을 진단할 수 있다. 그러나 모델기반 고장진단 방식을 기기의 구조로부터 증상들을 추론하여 원인을 파악하므로 탐색 범위가 넓어 진단속도가 늦다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 경험적 고장진단 방식과 기기의 모델기반 고장진단 방식의 장점을 결합하여 신속하고 정확하게 고장진단을 할 수 있는 통합방식 고장진단 시스템을 제시한다. 통합방식 고장진단 시스템은 대상 기기의 진단 상태에 따라서 동적으로 적절한 진단 방식을 선택하기 위해서 블랙보드 추론기관을 이용한다. 또한 각 진단방식이 생성하는 가설 및 사실들을 효과적으로 통합하여 추론하기 위해서 제어지식을 정의하여 적용한다. 그리고 사용자와 진단 시스템간에 원활한 의사소통을 위해서 멀티미디어 기반 인터페이스를 채용하여 통합방식 진단 시스템을 구축한다.
최근 IT 기술의 발전과 더불어 금융 시장에서의 불확실성이 증대되는 상황에서 기업 신용등급 평가의 중요성을 인식하고, 이를 개선하기 위한 새로운 접근 방식으로 딥러닝 모델인 TabNet을 제안한다. 이에 본 연구에서는 TabNet을 활용하여 기업 신용등급을 예측하고, 이의 예측 성능을 기존 머신러닝 방법론과 상세하게 비교한다. 한국의 주요 증권시장에 상장된 기업들의 재무 데이터를 기반으로 TabNet 알고리즘을 적용하여 신용등급 예측 모델을 구축하고, 다양한 머신러닝 모델과의 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과, TabNet 모델은 Precision 0.884, F1이 0.895로 기존의 머신러닝 모델들보다 우수한 성능을 보였으며, 고위험 기업을 저위험 기업으로 잘못 분류하는 경우가 다른 머신러닝 모델보다 적어 TabNet의 우수성을 확인하였다. 이는 TabNet이 기업 신용등급 예측에 있어 효과적인 도구로 활용될 수 있으며, 금융기관의 신용 위험 관리 및 의사 결정 과정을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 국내 자본시장에서 지금까지 상대적으로 낮은 관심을 받아왔던 KOSDAQ 상장기업들의 재무적 특성 분석(자본구조 포함에 관한 실증적인 연구이다. 본 연구에서는 KOSDAQ 기업들(우량기업부와 벤처기업부 소속)에 대한 상대적으로 포괄적인 가설검정을 실행하였다. 첫 번째 가설은 동 상장회사들의 자본구조(부채) 결정에 영향을 미칠 수 있는 설명변수의 통계학적인 분석이다. 다중 회귀식을 이용한 결과, 장부가 기준의 종속변수에 대한 영향력과의 관계에서, 자산크기, 성장성, 시가-장부가 비율, 변동성, 시가총액, 그리고 KOSDAQ 내의 소속부에 대한 더미변수 들이 통계학적인 유의성을 보였고, 시장가 기준의 종속변수에 대한 설명변수들의 영향력은 자산크기, 성장성, 시가총액, 체계적 위험의 대용치인 베타계수, 그리고 소속부 더미변수에서 나타났다. 두 번째 가설검정은 로지스틱 모델을 이용한 소속부 분류 기준상, 해당 기업들의 재무적인 특성분석 검정이었으며, 마지막 분석은 해당 기업들의 산업별 평균 부채비율로서의 '회귀성'관련 검정이었다. 로지스틱 회귀식 결과와 관련하여 기업들의 재무특성 중, 수익성, 자산크기, 시가대비 장부가 비율, 그리고, 외국인 지분률이 각각 높을수록 벤처기업부 대비, 우량기업부로 분류될 확률이 높음을 알 수 있었으며, Fisher exact 확률검정을 이용한 해당 기업들의 부채회귀성 가설에 대한 검정 결과, 산술평균치와 중앙값 각각을 기준으로 매 5년 주기로 평균 부채비율로의 회귀성이 통계적으로 판명되었다. 이는 Bowen et al.(1982)의 미국 기업들 대상의 검정결과와 일치하며, 평균부채 회귀성의 자본선진국의 일반 경향이 본 연구대상인 KOSDAQ 기업 대상의 연구에서도 발견될 수 있었다는 점에도 기여도가 있다고 판단한다.
경영전략수립에 있어서 자본비용 평가는 중요한 의미를 갖는다. 이는 자본비용은 기업가치 평가 및 새로운 Project 심사에 매우 중요한 위치를 차지하고 있기 때문이다. 상장기업의 경우 자본비용은 일반적으로 자본자산가 격결정모형(capital asset pricing model : CAPM)에서 주식시장을 이용한 베타($\beta$)를 구함으로서 쉽게 구할 수 있다. 그러나 비상장기업은 주가를 이용할 수 없다. 따라서 비상장기업의 경우 주가에 가장큰 영향을 미치는 회계정보가 주가를 대신하여 자본비용 계산시 유용한 베타를 구할 수 있는지에 대한 많은 연구가 계속하여 이루어지고 있다. 이러한 사실에 비추어 본 연구는 재무정보와 시장의 체계적 위험(또는 시장베타)과 어떤 관련성이 있는가를 분석하는데 초점을 두고 있으며 특히 순수접근기법(Uure-play technique)과 회계정보에 의한 기본적접근방법(fundamental approach)을 이용하여 베타가 어떻게 추정되는지를 분석했다. 그리고 캐나다 자본시장에서 재무정보와 주가의 상호관련성을 실증 분석한 Patterson의 베타예측모형을 추가적으로 검토했다. 한편 향후 이 논문은 Patterson의 베타예측모델을 가지고 우리 나라에 적용 재무정보와 체계적위험간의 관계를 실증분석하기 위한 선행연구라는 점을 밝히고 싶다.
B2B EC 플랫폼에서의 구매 프로세스를 지원하기 위한 구매자 쇼핑카트는 위치에 따라 판매자쪽의 s-cart, 중개자쪽의 i-cart, 구매자쪽의 b-cart로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 B2B EC에서의 구매자 쇼핑카트의 요구기능을 사용자 식별, 상품정보수집, 물품정보제거, 주문처리, 지불처리, 진행사항 추적, 구매기록, 구매의사결정지원, 전자구매시스템에 구매기록 전송 등 9 가지로 제시하고, 이러한 관점에서 각 구매자 쇼핑카트에 대한 정성적인 비교 분석을 시도한다. 그리고 효율평가모델 제시를 통한 정량적인 분석과 상장기업 30개사의 구매직원에 대한 인터뷰를 통한 변수값 설정을 통해서 B2B EC환경에서의 구매자 쇼핑카트의 효율성 평가를 시도한다. 본 논문을 통해서 B2B EC환경에서는 b-cart 방식의 구매자쇼핑카트 방법이 효율적인 플랫폼임을 제시한다.
본 연구는 주가지수옵션의 도입이 주식시장의 주가변동성 및 정보적 시장효율성에 미치는 영향에 대해 실증적으로 분석하였다. 주가지수옵션의 도입이 주식시장의 변동성에 어떠한 영향을 미치는 가를 보기위해 각국별로 동일한 가중치를 둔(equally weighted) 국제 포트폴리오를 구성함으로써 주가지수옵션 도입이라는 요인외의 다른 요인들을 통제하였다. 이 포트폴리오를 이용한 분석결과에 의하면, 주가지수옵션의 거래는 단기간에 걸쳐서는 주식시장의 주가변동성에 별 영향을 주지 않았으나 다소 긴 기간인 1년 정도의 기간에서는 주가변동성을 증가시켰다. 또한 본 연구는 GARCH 형태의 모델을 이용하여 주가지수옵션시장의 개설이후로 주식시장의 시간에 따라 변하는 주가변동성(time-varying volatility)에 어떤 구조적 변화가 있었느냐를 분석함으로써, 주가지수옵션의 거래가 정보적 시장효율성(informational market efficiency)에 어떠한 영향을 미치는가를 알아보았다. 우리의 실증분석 결과는 지수옵션 도입 이후로 정보의 이산적 패킷(discrete packets)인 여러 변동성 충격(volatility shock)이 주식시장에 더욱 더 빨리 흡수된다는 것을 보여주었다. 이는 주가지수옵션의 도입은 주식시장의 효율성 증대에 도움을 준다는 것을 의미한다.
본 연구는 개인투자자들의 투자의사결정에 도움을 주고자, 증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용해 공모주의 상장 5거래일 이후 주식 가격 등락을 예측하는 모델을 제시한다. 연구 표본은 2009년 6월부터 2020년 12월 사이에 신규 상장된 691개의 국내 IPO 종목이다. 기업, 공모, 시장과 관련된 다양한 재무적 및 비재무적 IPO 관련 변수와 증권신고서의 어조를 분석하여 예측했고, 증권신고서의 어조 분석을 위해서 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)에 기반한 텍스트 분석을 이용해 신고서의 투자위험요소란의 텍스트를 긍정적 어조, 중립적 어조, 부정적 어조로 분류하였다. 가격 등락 예측에는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트벡터머신(Support Vector Machine), 인공신경망(Artificial Neural Network) 기법을 사용하였고, 예측 결과 IPO 관련 변수와 증권신고서 어조 변수를 함께 사용한 모델이 IPO 관련 변수만을 사용한 모델보다 높은 예측 정확도를 보였다. 랜덤 포레스트 모형은 1.45%p 높아진 예측 정확도를 보였으며, 인공신공망 모형과 서포트벡터머신 모형은 각각 4.34%p, 5.07%p 향상을 보였다. 추가적으로 모형간 차이를 맥니마 검정을 통해 통계적으로 검증한 결과, 어조 변수의 유무에 따른 예측 모형의 성과 차이가 유의확률 1% 수준에서 유의했다. 이를 통해, 증권신고서에 표현된 어조가 공모주의 가격 등락 예측에 영향을 미치는 요인이라는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 국내에서 아직 활성화가 되지 않고 있는 IFA 제도에 대한 분석과 핀테크 기술을 활용한 독립투자자문업 활성화 방안을 제안한다. 국내 IFA 제도는 2017년 법안이 마련되었지만 다양한 이유로 인해 현재까지도 크게 활성화가 되지 못하고 있다. 기존 연구에서 다양한 방식으로 해결 방안을 제안하고 있음에도 아직 뚜렷한 방안이 없는 실정이다. 본 논문에서는 최근 주목받고 있는 신탁 제도를 활용한 핀테크 기술을 통해 새로운 방식의 IFA 활성화 방안을 제안한다. 블록체인 분산원장 기술을 활용한 디지털 수익증권 핀테크 기술은 부동산과 음악 저작권 시장의 새로운 가능성을 제시하고 있으며 국내에 관련 핀테크 벤처 기업들이 계속 나타나고 있다. 이러한 디지털 수익증권 핀테크 기술과 상장지수펀드의 업무 프로세스를 결합하여 IFA가 자신만의 금융상품을 가질 수 있도록 하는 방법을 도출하였다. 제안 모델은 기존 금융상품 유통구조보다 탈중앙적 성격이 강하며 기존 금융 질서를 준수하면서도 프라이빗 블록체인에 가까운 구조를 통해 프로토콜 경제의 가능성을 제시한다. 본 논문은 서로 다른 두 개의 시장에 대한 정보 융합적 관점으로 독립투자자문업의 새로운 해결 방안을 제시한 부분에 의의가 있으며, 앞으로도 다양한 관점을 융합하는 지식경영 활동을 통해 더 많은 비즈니스 솔루션이 나오기를 기대한다.
창업은 국가경쟁력 강화와 일자리 창출에 핵심적인 역할을 하지만, 위험한 선택으로 인식되고 있다. 창업의 실패는 개인의 재산 손실 뿐만 아니라 국가의 경쟁력 악화와 같은 광범위한 부정적 효과를 초래할 수 있다. 본 연구는 코스닥 상장 요건의 수익성·매출액 최소기준 이상의 성과를 달성하여 지속가능한 성장의 수준에 도달하거나, 매각 또는 상장으로 EXIT을 달성한 창업기업을 성공한 창업기업으로 보고 23명의 성공한 창업가들의 실질적인 경험과 지각을 기반으로 계층화 분석(Analytic Hierarchy Process, AHP)을 통해 창업 성공요인의 중요도와 우선순위를 도출하고, 인터뷰를 실시하였다. 특히, ERIS 모델을 활용하여 창업가, 자원, 산업, 전략의 4개 요소를 통합적으로 고려, 창업의 다양한 변수들을 종합적으로 분석하고, 창업의 성장단계별 특성에 따른 성공요인의 변화와 중요도를 살펴보는 것을 목표로 하여 각 단계별로 창업가들이 직면하는 도전과 기회를 구체적으로 파악하였다. 연구 결과, 창업기 성공요인의 상위요인의 중요도 순서는 창업가, 자원, 산업, 전략 순으로 나타났으며, 특히 창업가의 창업가정신과 특수 역량, 일반역량 그리고 인적자원의 중요성이 강조되었다. 성장기 성공요인의 상위요인의 중요도 순서는 창업가, 자원, 산업, 전략 순으로 나타났으며, 특히 일반역량과 창업가정신, 그리고 인적자원과 조직자원의 중요성이 강조되었다. 본 연구는 성공한 창업가의 관점에서 창업 성공요인을 분석하여, 창업자들과 정책 입안자들에게 유용한 통찰과 방향성을 제시한다는 점에서 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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