• 통상정보연구
• /
• 제15권2호
• /
• pp.345-364
• /
• 2013

본 논문에서는 DDA 환경상품 무역자유화 협상에 대비하여 세계 주요국과 우리나라의 환경산업 제품에 대한 무역구조를 분석하였다. OECD에서 제안한 161종의 환경상품 리스트를 기반으로 2002년부터 2011년까지 10년간 전 세계 환경상품의 무역 통계를 조사하였다. 환경산업의 세계 무역규모는 2002년 4,639억 달러에서 2011년 1조4,778억 달러로 3배 이상 증가하였다. 우리나라의 2011년 환경상품의 세계시장 점유율은 3.2%이며, 무역특화지수는 -0.128, 현시비교우위지수는 1.002이며 세계시장에서 일본과 수출경합도가 가장 높은 것으로 나타났다. 본 논문에서 우리나라의 환경상품의 국제경쟁력은 무역규모에 비해 국제경쟁력이 상대적으로 약한 것으로 조사되었다. 따라서 향후 지속될 DDA 환경상품 자유화 협상에서 우리나라는 환경상품의 유예기간 설정 등 단계별 무역자유화 추진과 국내 산업의 경쟁력 향상을 위해 노력해야 할 것이다.

• 한국항만경제학회지
• /
• 제39권4호
• /
• pp.223-242
• /
• 2023

본 연구는 상품시장과 해상운임시장 간의 수익률 및 변동성 전이효과를 다양한 주파수 영역(단기, 중기, 장기)에서 분석하였다. 본 연구의 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 수익률 관점에서는 단기적으로 상품시장과 해상운임시장 간에 높은 연계성이 나타나며, 금속 상품시장은 특히 이러한 정보전이효과에서 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 둘째, 변동성 관점에서는 총 연계성이 단기에서 장기로 갈수록 증가하는 것이 관찰되며, 특히 BDI, BDTI, 농산물 및 에너지 상품 시장에서의 장기 위험 전이효과가 큰 것으로 나타났다. 특히, 주요 글로벌 사건 예를 들어 미·중 무역전쟁, COVID-19, 러시아-우크라이나 전쟁 기간에 에너지 상품시장의 위험 전이효과가 급격히 증가하는 것이 확인되었다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제8권11호
• /
• pp.383-391
• /
• 2017

본 연구는 2003~2014년 기간 동안 원유, 동, 그리고 밀 선물시장에서 투기거래자들의 투자심리와 가격 움직임 간의 관계를 그랜저(Granger) 인과관계검정을 사용하여 분석하였다. 분석 결과, 대체적으로 각 선물시장에서 투기거래 포지션은 수익률을 예측하는데 도움이 되지 못했으며, 역으로 시장수익률이 투자자들의 투자심리에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 가격상승기와 재상승 후 완만한 하락기에서 더욱 두드러진 경향을 보였다. 한편, 원유 및 동 선물시장의 가격하락기에서는 투자심리지수 변화가 양(+)의 방향으로 수익률을 예측하는 것으로 나타났는데, 이는 가격하락기에는 투자심리가 악화됨에 따라 가격의 하락폭이 더욱 확대되는 현상에 부합하는 결과이다. 투기거래 포지션이 시장가격에 미치는 영향은 뚜렷하지 않으므로 선물시장의 투기거래에 대한 정책당국의 과도한 규제는 바람직하지 않으나, 가격하락기에는 투기거래자들의 매도거래나 지수거래자들의 포지션 청산이 가격하락을 더욱 부추길 수도 있으므로 포지션 제한을 강화하는 등의 적절한 대책이 강구될 필요가 있다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
• /
• 대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
• /
• pp.730-733
• /
• 2004

본 연구에서는 넉아웃 옵션(Knock-out option)이 내재된 주가연계상품(ELS)의 성과를 시뮬레이션을 이용하여 추정한다. 옵션과 기초자산을 결합하여 구성되는 ELS는 상품개발 시점에서 그 수익구조가 결정되며, 실현수익률은 미래의 시장흐름에 의하여 결정된다. 현재 ELS는 옵션가격의 결정, 수익구조의 결정, 그리고 수익률 추정이라는 개별 과정이 각각 옵션발행자, 상품개발자, 고객관리자 등에 의하여 별도로 이루어지고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이러한 개별 과정을 통합한 시뮬레이션 모형을 구축한 후, 이 모형의 결과(옵션가격, 수익구조, 실현수익률)를 기존 관행의 결과와 비교하여 본 연구에서 제안한 시뮬레이션 모형의 유용성을 제안한다. 분석 대상은 국내 장외파생상품 및 ELS의 기준이 되는 KOSPI 200 지수로 1990년 1월 3일부터 2002년 12월 30일까지의 1일 자료를 이용한다.

• 재무관리연구
• /
• 제25권2호
• /
• pp.165-190
• /
• 2008

선물 및 옵션의 만기결제와 관련된 정보비대칭 상황은 각 투자자 집단의 거래활동에 가시적인 영향을 줄 수 있다. 이러한 가능성을 조사하기 위해서 본 연구는 만기일을 제외한 파생상품의 life cycle을 시간의 경과에 따라 3개의 구간으로 설정한 후, 각 투자자 유형의 거래활동이 각 구간별로 보이는 변화 패턴을 조사하였다. 조사된 KOSPI200 지수 파생상품시장의 투자자 유형별 거래행태는 Foster and Viswanathan(1990)의 전략적 유동성 거래자 모형을 통해서 해석되었다. 한편, 투자자 유형별로 KOSPI200 지수 파생상품의 만기결제와 관련된 정보우위성을 측정 및 비교함으로써 정보비대칭 정도 및 정보거래자의 확인(identification) 문제에 조금 더 접근할 수 있었다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같이 요약된다. 첫째, 투자자 집단의 거래활동은 KOSPI200 지수 파생상품의 life cycle에 따라 3가지 유형(ㄱ자형, L자형, U자형)의 패턴으로 요약된다. ㄱ자형은 만기일 이전 1주일 동안 거래활동을 축소하는 패턴이고, L자형은 만기일 이후 1주일 동안 거래활동을 확대하는 패턴이고, U자형은 만기일 이전 1주일과 만기일 이후 1주일 동안 거래활동을 확대하는 패턴이다. 둘째, 개인투자자는 파생상품 life cycle과 관련하여 대형주 종목군을 대상으로 ㄱ자형 거래패턴(선물만기 기준)과 U자형 거래패턴(옵션 단독만기 기준)을 보인다. 이러한 거래패턴은 Foster and Viswanathan(1990)의 전략적 유동성 거래자 모형의 예상과 일치하였다. 셋째, 파생상품 life cycle과 관련하여 외국인투자자의 거래행태는 부분적으로 전략적 유동성 거래자 모형의 예상과 일치하였으나, 기관투자자의 거래행태는 전략적 유동성 거래자 모형의 예상과 무관하였다. 우리나라 주식시장의 전체 거래규모에서 가장 큰 비중을 차지하는 개인투자자가 파생상품의 만기와 관련하여 전략적으로 유동성 거래를 수행한다는 점은 파생상품의 life cycle이 주식시장에 주기적으로 영향을 주는 중요한 경로임을 의미한다. 본 연구는 이러한 경로를 새로이 규명하였다는 점에서 의미를 가진다.

• KDI북한경제리뷰
• /
• 제22권4호
• /
• pp.23-38
• /
• 2020

본 자료에서는 1998년과 2017년의 수출유사도지수 변화를 파악함으로써 북한의 수출상품이 어떠한 소득수준의 국가와 유사한지 알아보았다. 1998년 수출유사도지수는 한국, 홍콩, 태국, 중국, 일본 순으로 높았으며 2017년에는 미얀마, 모로코, 튀니지, 방글라데시, 스리랑카 순으로 높은 것으로 나타났다. 단편적인 비교일 수 있으나, 1998년 북한의 수출 품목은 한국과 2017년에는 미얀마와 가장 유사하다고 해석 가능하다. 이어서 1998년과 2017년 북한의 수출품목의 비중변화를 관찰한 결과 광물성연료(HS 27)의 수출비중이 가장 크게 증가하였으며, 의류(HS 62), 광·슬래그·회(HS 26), 과실(HS 08), 의류(HS 61)가 뒤를 이었다. 반대로 2017년 1998년에 비해 수출비중이 가장 크게 감소한 품목으로는 전기기기(HS 85), 원자로·기계류(HS 84), 식물(HS 12), 플라스틱과 제품(HS 39), 인조스테이플 섬유(HS 55)이다. 비교분석을 위해 북한과 수출유사도지수가 가장 높은 10개 국가의 수출품목 비중 변화 역시 살펴보았는데, 자세한 품목의 비중변화는 부록의 <부표 1~10>에서 확인할 수 있다. 1998년과 2017년 각각 수출유사도지수가 가장 높았던 한국과 미얀마의 수출품목 변화는 특히 주목할 만하다. 전기기기(HS 85)의 수출이 한국에서는 가장 크게 증가한 반면, 북한에서는 가장 크게 수출이 감소한 상품이었으며, 미얀마의 경우 광물성연료(HS 27), 의류(HS 62), 광·슬래그(HS 26)의 수출이 증가한 것으로 드러난다.

• 한국항만경제학회지
• /
• 제38권2호
• /
• pp.49-67
• /
• 2022

본 연구는 Diebold and Yilmaz (2012, 2014, 2016)의 분석방법을 적용하여 2007년 7월 19일부터 2022년 3월 31일까지 해상운임지수(BDI, BDTI, BCTI)에너지(원유, 천연가스, 석탄), 곡물(대두, 옥수수, 밀)을 대상으로 연계성을 분석하였다. 본 논문의 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 네트워크 분석 결과에 따르면 전체 분석기간의 경우 총 연계성은 20.43%로 측정되어, 해상운임지수와 상품가격 사이에 상호 연관성이 낮은 것으로 나타났다. 또한, 방향 연계성 결과를 살펴보면, 영향력이 가장 큰 변수는 옥수수로 나타났으며, 그 반대로 BDI가 가장 낮은 변수로 나타났다. 마지막으로 시기별로 구분하였을 때, COVID-19 기간에만 BCTI가 주도적인 역할을 하는 것으로 나타났다. 둘째, 표본이동분석결과에 따르면, 총 연계성이 금융위기, 무역전쟁, COVID-19 등과 같이 경제 상황의 변화와 특정 사건이 발생할 때 서로 간의 상호 연관성이 높은 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.417-424
• /
• 2013

본 연구는 거시경제변수가 호텔 기업의 수익성에 미치는 영향을 분석하여 경영자들에게 유용한 정보를 제공하는데 그 목적이 있으며 이를 위해 전체 호텔 기업을 대상으로 분석을 실시하였다. 거시경제변수가 총자산순이익률에 미치는 영향에 관한 회귀분석 결과 산업생산지수와 원/달러환율은 정(+)의, 국제원유가격, 소비자물가지수, 실업률은 부(-)의 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났으나 통화량과 무역수지는 유의적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 그리고 거시경제변수가 자기자본순이익률에 미치는 영향에 관한 회귀분석 결과 소비자물가지수와 실업률은 부(-)의, 원/달러환율은 정(+)의 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났으나 산업생산지수, 국제원유가격, 통화량, 무역수지는 유의적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 분석 결과를 종합해 보면 총자산순이익률과 자기자본순이익률 모두에 영향을 미치는 변수는 원/달러환율과 실업률인 것으로 나타났다. 분석 결과를 종합해 보면 총자산순이익률과 자기자본순이익률 모두에 영향을 미치는 변수는 원/달러환율과 실업률인 것으로 나타났다. 따라서 호텔 경영자들은 환율이 높아질수록 국내 호텔 상품이 가격적인 면에서 매력성이 있다는 것을 강조하는 마케팅전략뿐만 아니라 외래 관광객들이 호텔에 투숙하는 동안 즐길 수 있는 다양한 상품과 서비스를 제공함으로서 수익성을 증대시키도록 노력해야 할 것이다. 또한 실업률이 높은 경기 불황기에는 고가의 상품뿐만 아니라 중저가 패키지 상품 등을 함께 제공함으로 보다 많은 고객들을 유인하려고 노력해야 할 것이다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.99-122
• /
• 2007

규칙 기반 시스템은 업무 담당자의 비즈니스 노하우 및 전문 지식에 대한 처리는 물론, 기업의 비즈니스 로직까지 처리하여 새로운 비즈니스 모델 변화와 개선요구에 대해 즉각적으로 대응할 수 있는 규칙 기반 추론 엔진으로, 최근 다양한 산업으로의 적용이 시도되고 있다. 이에 이 논문에서는 규칙 기반 시스템 적용 사례의 일환으로, 다양한 소비자 니즈, 수많은 종류의 상품, 그리고 시시각각 변하는 대내외 환경에 민감하게 영향을 받는 보험 산업에서의 효율적인 보험 상품 추천과 설계를 위한 규칙 기반의 보험 상품 추천 및 설계 시스템을 설계하고 구현하고자 한다. 개발된 시스템은 퍼지추론 과정을 통해 고객의 개인정보와 기존 가입고객의 가입정보를 이용하여 보험상품 설계를 원하는 고객에게 맞춤형 보험상품을 추천하고 설계하고자 한다. 이러한 시도는 향후 보험 산업에 있어서 상품에 대한 다양한 고객들의 니즈를 즉각적으로 판단하고 대응하여 보다 정확하고, 고객 개개인의 욕구에 맞는 맞춤형 상품추천 및 설계를 위한 핵심 기술로서 자리 잡을 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
• /
• pp.525-526
• /
• 2021

최근 금리 인하로 주식을 비롯한 다양한 금융상품에 대한 투자가 급증하고 있다. 주식 시장에서 가격은 시장의 모든 정보들이 반영된 결과로서 주식의 가격 변동을 이용하여 가격 패턴을 찾아낸 후 다양한 분석기법으로 주가 지수를 예측하는 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 주식 시장은 기업의 내·외부 요인들의 상호관계가 주가 형성에 많은 영향을 주는 가격 결정 메카니즘으로 인해 주가의 변동을 설명할 수 없는 경우가 자주 발생하고 있다. 따라서 주식 시장 예측을 위해서는 시장 내부의 변화와 외부 사건들을 함께 반영할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 뉴스 기사들에 대한 감성 분석과 주가지수의 시계열 데이터를 딥러닝 예측 모델을 통해 주식 시장의 추세를 예측할 수 있는 주가지수 예측 프로그램을 제안한다.