본 연구는 다양한 머신러닝 기법을 통해 코스닥(KOSDAQ) 시장 내 관리종목 지정을 예측할 수 있는 모델에 대해 연구하였다. 증권시장 내 기업이 관리종목으로 지정이 되면 시장에서는 이를 부정적인 정보로 인식하여 해당 기업과 투자자에게 손실을 가져오게 된다. 본 연구를 통해 기업의 재무적 데이터를 바탕으로 조기에 관리종목 지정을 예측하고, 투자자들의 포트폴리오 리스크 관리에 도움을 주기 위한 머신러닝 접근이 타당한지 살펴본다. 본 연구를 위해 활용한 독립변수는 수익성, 안정성, 활동성, 성장성을 나타내는 21개의 재무비율을 활용하였으며, K-IFRS가 적용된 2011년부터 2020년까지 관리종목과 비관리종목의 기업의 재무 데이터를 표본으로 추출하였다. 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, LightGBM을 활용하여 관리종목 지정 예측 연구를 수행하였다. 연구결과는 분류 정확도가 82.73%인 LightGBM이 가장 우수한 예측 모형이었으며 분류 정확도가 가장 낮은 예측 모형은 정확도가 71.94%인 의사결정나무였다. 의사결정나무 기반 학습 모형의 변수 중요도의 상위 3개 변수를 확인한 결과 각 모형에서 공통적으로 나온 재무변수는 ROE(당기순이익), 자본금회전율(Capital stock turnover ratio)로 해당 재무변수가 관리종목 지정에 있어 상대적으로 중요한 변수임을 확인하였다. 대체적으로 앙상블을 이용한 학습 모형이 단일 학습 모형보다 예측 성능이 높은 것을 확인하였다. 기존 선행연구가 K-IFRS에 대한 고려를 하지 않았고, 다소 제한된 머신러닝에 의존하였다. 따라서 본 연구의 필요성과 함께 현실적 요구를 충족시키는 결과를 제시하였음을 알 수 있으며, 시장참여자들에게 있어 관리종목 지정에 대한 사전 예측을 확인할 수 있도록 기여했다고 볼 수 있다.
본 연구는 먼저 대중국 무역 환경변화와 중국진출 한국기업의 현황을 고찰하고 중국산업의 고도화 및 구조변화의 양상을 살펴본 다음 중국진출 한국기업의 당면과제와 이에 대한 대처방안을 모색해 보고자 하는 데 그 목적이 있다. 결론적으로 중국의 산업구조가 급속히 고도화되어 감에 따라 우리 기업들이 기존 사업영역을 침범당할 가능성은 상당히 높다. 그 경우 제 자리에 머무는 기업은 결국 도태될 수밖에 없을 것이다. 반면에 발 빠르게 대응하는 기업들의 경우에는 중국의 부상에 따른 거대한 수익기회를 누릴 수 있을 것으로 전망된다. 빠르게 변하는 중국의 사업환경을 미리 내다보고 이에 대한 철저한 준비와 구체적인 전략을 갖춘 기업만이 중국 시장의 잠재력을 활용할 수 있을 것이다.
1. 연구배경과 문제제기 - 보험시장의 환경변화 : 보험업법 개정, 방카슈랑스 도입, 고(高)보장성 생존급부(CI, LTC)상품의 등장, 통신판매 전문보험회사의 설립 허용 - 현행 언더라이팅 시스템의 문제점 : 위험난이도와 판매 채널별 특성이 고려되지 않고 언더라이터에 전건 배정 되어 업무의 효율성이 낮음 - 보험시장의 환경변화에 맞는 EUS(Expert Underwriting System) 도입으로 언더라이팅의 효율성을 증대하고자함 2. 국내/외 생보사 언더라이팅 시스템 현황 비교 및 개선방안 - 국내 언더라이팅 시스템 현황 : 청약서 입력/스캔 후 진단 및 적부 유무(有無)에 따라 자동으로 언더라이터에게 심사가 배정됨 - 미국 언더라이팅 시스템 현황 : EUS에 의한 1차 전산승낙여부 결정 후(後)언더라이터에게 심사가 배정됨 - 위험난이도의 고저(高低)와 관계없이 언더라이터에 배정되는 심사시스템의 문제점을 극복하고 체계적인 위험평가를 위해 EUS도입이 필요함 3. EUS 선행요건 - 고객정보의 확보 - 국내 생보사의 고객정보 수집원 : 청약서, 모집인 보고서, 건강진단서,적부조사, 보험사고정보조회시스템 (ICPS), 고액보험 및 상해보험 중복가입자에 대한 정보 교환제도 - 북미 생보사의 고객정보 수집원 : 청약서, 모집인 보고서, 의사소견서 및 진료기록서, 건강검진, 적부조사, 정보교환제도( 북미보험사간 의료정보 공유-MIB) - 정확한 고객정보의 확보방안 : 법률/제도의 정비, 청약서 질문 내용의 세분화, 의료정보교환제도의 구축 4. EUS 개요 및 현황 - EUS의 정의: 고객의 정보를 입력하여 청약부터 보험증권 발행 단계까지 One-Stop 서비스를 제공하는 것으로 언더라이터가 청약서를 가지고 언더라이팅 하는 것과 동일한 업무를 할 수 있는 전문가 시스템 - EUS의 장점: (1) 비용절감 및 인력의 효율적 활용 (2) 업무별 시스템화 되는 조직속성에 적합함. (3) 언더라이팅 정책이 경영 환경 변화에 대처하는데 신속함 - 국외 EUS 현황 (예: Cologne Re) 및 사례연구 5. 위험분류 및 EUS 개요현황 (언더라이팅 시스템 도입) - 위험관리 선행요건으로 위험요소별 분류가 체계적으로 수립되어야 함. - 데이터웨어하우스 (의사결정을 목적으로 설계된 조회와 분석이 가능한 통합된 정보저장소) 시스템 사용 - EUS 도입을 통한 언더라이팅 프로세스: 데이터마이닝 과정을 통해 "자동승낙, 언더라이터에게 심사배정, 적부의뢰, 진단의뢰, 텔레 언더라이터, 보완지시"등이 결정됨. 6. 판매채널별 EUS 활용방안 - 대면채널: 효용성 높은 정보제공과 정확한 위험분석이 가능한 시스템으로 고(高)보장, 고(高)위험 상품에 대해 언더라이터가 집중 심사 할 수 있게 함. - 방카슈랑스: 3S(간결, 신속, 서비스)의 특성에 맞는 전과정 무인자동심사시스템 - 비대면채널: 판매상품과 타겟시장을 명확히 한 후 도덕적 위험과 재무적 위험에 대한 평가시스템 및 의사결정 시스템을 도입 7. 결론 - EUS 도입의 기대효과 (1) 심사기일의 단축으로 고객만족 실현 (2) 체계적 과학적 리스크 관리로 위험률차익 증대에 기여 (3) 업무효율의 증대와 언더라이터의 역량강화 (4) CRM 활용증대와 모바일 청약시스템 구축의 근간 - EUS 도입시 경제적 법률적 제도적 문제 극복과 생보 업계 공동의 관심과 노력이 필요함 - EUS를 활용하여 종합적.체계적 리스크 관리가 가능한 금융회사로의 경쟁력 향상에 기여함.
온라인 쇼핑은 디지털전환(Digital transformation) 수요 및 COVID-19 대유행에 따른 사회적 거리두기 이슈 등에 해결책으로 도소매 서비스 분야의 선두에서 전체 시장을 변화시키고 빠르게 성장해왔다. 온라인 쇼핑 산업의 중심에서 다수를 이루고 있는 소상공인도 이러한 문제를 극복하고 지속적인 성장을 위하여, 정책의 변화 및 시장 동향 정보를 수집하여 마케팅 등 영업 활동에 활용하고 있으나, 한정된 자원과 경쟁 여건에서 본연의 사업에 더욱 밀착된 객관적이고 정제된 정보를 또한 필요로 하고 있다. 이에 본 논문에서는 디지털 전환의 핵심 기술인 빅데이터 정보 수집 및 분석을 통하여 대표적인 온라인 쇼핑몰인 네이버 스마트스토어의 상품 분류, 판매 동향, 소비자 선호도 및 리뷰 정보에서 핵심 변수를 선정하여, 등급별 영향도 및 경쟁자 비교 분석 및 온라인 쇼핑몰 사업 지속성 평가에 활용하는 방안을 마련하여 제안하고자 한다. 빅데이터 기반으로 소상공인이 경쟁자 또는 우수사업자를 벤치마킹하고, 시장의 트렌드 및 소비자 성향을 확인할 수 있다면, 본인의 영업 수준 및 위치를 명확하게 인식하고, 더욱 높은 경쟁력을 확보하기 위하여 자발적으로 노력할 것이다. 아울러 온라인 쇼핑몰 사업자의 지속 가능한 성장을 지표로 확인할 수 있다면, 한 단계 향상된 측정 방안을 보유하게 되므로 더욱 효율적인 정책의 수립 및 리스크관리를 기대할 수 있을 것이다.
최근 CMR 시장이 성장함에 따라 그동안 ACM 서비스를 제공해 왔던 기존의 설계사들과 CM사들도 CMR 프로젝트에 참여할 의지를 보이고 있으며 시공 부문을 도입하려는 움직임을 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 건설 사업 관리 분야에서 많은 경험과 노하우를 가지고 있는 ACM사들이 CMR 시장에 진입할 여건이 만들어졌다는 가정 하에, 문헌 조사를 통해 CMR 프로젝트 수행을 위한 역량들을 도출하였고 이를 바탕으로 한 설문 조사를 통해, ACM사가 CMR 프로젝트를 수행하기 위해서 보완해야 할 역량을 도출하였다. 그 결과, 협력 업체, 금융 및 보증, 리스크 및 클레임, 사업비와 관련된 역량의 보완 수준이 타 역량에 비해 높은 것으로 분석되었다. 또한 전체 역량의 보유 수준이 요구 수준 대비 평균 76% 정도로서 확보해야 할 역량의 보완 수준이 높음을 고려하였을 때, 초기에는 리스크가 비교적 작은 소규모 CMR 프로젝트 위주로 수행하면서 역량을 강화한 후 수행 규모를 키워 나가는 것이 유리할 것으로 판단된다.
최근 주식 워런트 증권(ELW)의 시장 규모가 급격하게 증가하면서 ELW를 발행한 금융기관들에는 리스크 관리 측면에서 효율적인 헤징 방안에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 인공신경망 학습 기법을 이용하여 ELW를 헤징하는 데 소요되는 비용을 최소화하는 방안을 제시하고자 하며, 기초자산의 현재가격, 변동성, 무위험이자율, 만기 등의 시장 상황 변화에 따른 다양한 시나리오에 대한 실험을 통해 본 연구에서 제시하는 방법론의 성능을 기존의 동적 델타 헤징 방법론과 비교 실험하였다. 그 결과 만기 행사가 안 된 상품의 경우 본 연구에서 제시하는 헤징 방법론이 동적 델타 헤징에 비해 최종 비용이 약 250% 이상 개선되었으며, 행사한 상품은 최종 비용에 있어서 약 25%의 개선 율을 보이는 것을 알 수 있었다.
전자상거래가 폭발적 성장으로 기업이나 조직의 네트워크가 인터넷으로 연결된 후부터 PKI를 도입, 구축하는 사례가 늘어나고 있다. 하지만 대다수 기업들에 있어 PKI는 비용과 리스크가 상당량 수반되는 일종의 모험이나 마찬가지다. PKI 소프트웨어와 하드웨어 컴포넌트의 복잡한 암호화 기능을 차치하더라도 PKI 구축과 관련된 모든 네트웍 시스템을 설치하고 구성할 때 발생하는 보안 이슈를 해결해야 하는 네트워크 관리자의 고충은 거대할 수 밖에 없다. 하지만 이러한 고충 속에서도 PKI는 정보화 환경과 전자정부 구축 등에 있어 최소한의 정보보호 요구사항을 해결할 수 있는 기반구조로서 공개키 암호기술을 기반으로 하는 전자서명 애플리케이션에서의 보안 서비스가 보다 효율적이고 안전하게 제공될 수 있도록 개발된 보안 기술이다. PKI는 전자상거래 및 각종 인터넷 서비스 환경하에서의 법적인 문제들을 해결해 줄 수 있는 대안으로서 최근 각광 받고 있다.
본 논문에서는 환헤지가 기업가치에 미치는 직접적인 영향을 실증분석한다. 2000~2008년 기간의 환변동보험 데이터를 이용하며 종속변수로는 Tobin's Q, 설명변수로는 환헤지 대용변수를 사용하는 패널분석모형을 설계하였다. 패널자료의 특성을 반영할 수 있도록 샘플기업의 헤징행태(hedging behavior)의 변화에 주목하였으며, 환헤지 더미, 환헤지비율 두 변수를 헤징대용변수로 각각 사용하였다. 실증분석 결과, 유가증권시장에 상장된 기업 중 환변동보험에 가입한 기업의 경우 환헤지가 기업가치에 긍정적인 것으로 나타났다. 환헤지를 하는 경우가 환헤지를 하지 않는 경우에 비하여 기업가치를 7.4% 높이는 것으로 나타났다. 이는 환헤지로 인한 헤징프리미엄이 7.4%라는 것을 의미한다. 그리고 환헤지비율이 높을수록 기업가치는 제고되는 것으로 나타났다. 기타 통제변수들인 기업규모, 수익성, 부채비율 등도 기업가치에 긍정적인 결과를 나타내었다. 본 논문의 의의는 학술적으로 환헤지의 경제적 효과를 직접 실증분석하였다는 점이다. 지금까지 헤징과 기업가치간의 관계를 직접 실증한 국내 연구문헌은 찾을 수 없었다. 기업경영 면에서는 기업가치 제고를 위한 최적 헤징전략이 존재하며, 회사 실정에 맞는 헤징정책이 필요하다는 점을 발견하였다. 정책적으로는 환변동보험의 활성화 필요성을 제기하였다. 정보비대칭으로 인해 시장을 통한 환리스크 관리가 쉽지 않은 중소수출기업들이 환변동보험을 보다 쉽고 공정하게 활용할 수 있어야 한다.
COVID-19를 겪으면서 광물자원의 공급망 관리 중요성이 극대화되었다. 특히 수요 및 공급 관리가 어려운 광물자원은 우리나라가 적극적으로 추진하고 있는 소재부품산업의 원료확보 차원에서 공급망 관리가 중요하다. 본 연구에서는 광종별로 글로벌 공급위험과 공급위험 발생시 국내 경제적 영향의 유·무형 요인을 정량화하고 위험상태 행렬(criticality matrix-criticality level)을 이용하는 핵심광물을 선정하는 체계를 수립하고 평가를 수행하였다. 독과점성, 생산국가 불안정성, 사회환경정책 규제성, 수입 불안정성, 리스크 대응력, 시장규모, 시장 확장성, 경제적 중요성 등을 평가항목으로 하였다. 국내 신성장 사업에 활용되는 40여종의 광물을 평가하여 15종(Li, Pt, Co, V, REE, Mg, Mo, Cr, Ti, W, C, Ni, Al, Mn, Si)을 핵심광물로 선정하였다. 해당 결과는 자원안보 강화를 위한 정책 수립과 기업의 원료 포트폴리오 구성을 위한 의사결정 등에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
국내 건설기업들의 해외 건설시장 진출이 중요한 쟁점이 되고 있는 현 시점에서, 타산업에 비해 경쟁강도가 낮으며, 높은 파급효과를 지닌 플랜트건설 수주확대를 위한 전략모색이 무엇보다 필요하다. 이에 본 연구에서는, 종합적인 측면에서의 표준화된 플랜트건설 사업관리 14가지 업무기능과 4가지 관리기법의 단계적 정의를 바탕으로 플랜트건설 전문가를 대상으로 선진국 대비 현재(2013년)와 미래(2018년)의 사업관리 업무기능별 역량수준을 조사 및 GAP분석을 실시하였다. 그 결과, 과거 실적을 바탕으로 노하우가 축적된 시공관리와 같은 하드웨어적인 역량은 선진국에 비하여 크게 뒤처지지 않으나, 경쟁강도가 상대적으로 낮고 부가가치가 높은 기획, 설계관리, 계약관리, 리스크관리와 같은 소프트웨어적인 측면의 역량은 뒤처진 것으로 나타났다. 또한 국가 산업적 차원에서 전문인력 및 원천기술 확보, 체계적인 관리 지원시스템 구축을 위한 연구개발의 확대가 필요한 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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