본 연구의 목적은 만국 주식시장에서 코스닥이 도입된 이후 거래소 시장과 코스닥 시장의 경쟁상황에 대한 동태적 실증 분석을 실시하는 것이다. 이를 위하여 주식시장에 투자하는 투자자의 자금을 획득하기 위해 서로 경쟁하는 두 시장간의 관계를 경쟁상황을 고려한 확산 모형인 Lotka-Volterra 모형을 사용하여 모형화 하고. 일별 자료를 이용하여 각 연도별 확선 곡선을 추정하였다. 또한 추정된 곡선식의 계수들에 대한 분석을 통해서 두 시장간의 경쟁관계의 특성을 규명해 보았다. 분석 결과, 두 시장의 경쟁관계는 코스닥 시장이 도입된 직무에는 코스닥 시장이 정부의 중소벤처기업 지원 활성화와 투자자들의 많은 관심으로 인해 우위를 선점하다가, 이후 두 시장이 공생의 관계로 변모하였고. 최근에는 순수경쟁관계로 변화하고 있다는 사실이 실증적으로 도출되었다. 본 연구는 국내 주식시장이 경험하고 있는코스닥 시장 도입 이후의 시장구조 변화를 경쟁적 확산모형의 관점에서 모형화 하고, 이를 실증적으로 분석하여 경쟁관계의 동태적 변화 상황에 대한 해석을 시도하였다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.
현대의 급변하는 환경 하에서 다양한 고객의 욕구를 총족시켜야 하는 기업으로서는 기업성장에 관련된 전략을 끊임없이 수립하여야 한다. 특히 기존 시장 및 새로운 시장에 대해 지속적으로 소비자의 욕구 및 기업의 목적 등에 어느 정도 기여하는 가를 반드시 평가하여야 한다. 효과적인 시장의 선정은 기업의 목표를 달성하는 데 필요한 시장을 유지하게 할 뿐 아니라 기업의 가용자원을 사업과정에서 할당할 수 있게 해준다. 본 연구에서는 기업의 시장 평가와 선정을 위한 모형을 구축하였다. 기존 시장선정모형에서는 시장 성장률, 판매 수익, 현금 흐름 등과 같은 속성들의 단일 목표에 대한 최적해를 구하고자 하였다. 그러나 기업의 의사결정과정은 여러 상충하는 목적들을 동시에 고려하는 경우가 대부분이기 때문에 이러한 상황에 적합한 다목표 지향적인 수리모형 구축의 필요성이 제시되었다. 또한 제공되는 데이터의 불명확성과 여러 목적들을 동시에 고려할 경우 발생할 수 있는 의사결정자의 열망수준과 그 만족정도를 반영하기 위해 본 연구에서는 퍼지집합을 적용한 3 유형의 다목적계획모형을 제시하였다. 최소연산자 모형, 가중치 다목적계획 모형 및 선제우선순위 다목적계획모형의 구축 후, 설례를 통해 그 적용가능성을 알아보았다.
본 연구는 우리나라의 실제 일별 주식수익률 자료를 이용한 시뮬레이션을 통해 우리나라 주식시장에 가장 적합한 사건연구방법론을 도출하고자 하였다. 이를 위해, 1980년에서부터 1995년까지 우리나라 주식시장에 상장된 675개 주식을 대상으로 무작위 복원추출 방법에 의해 50개의 개별주식으로 구성된 250개 표본을 선정하였다. 이들 250개 표본을 이용하여 시뮬레이션 기법에 의해 다양한 사건연구 모형의 통계적 오류와 검정력에 미치는 영향을 종합적으로 분석하였다. 시뮬레이션 실험 결과에 의하면, 먼저 사건일을 정확히 포착할 수 있는 경우에는 산업별주가지수를 시장지수로 선택한 시장모형 혹은 시장조정모형으로 초과수익률을 측정하고, 횡단면 독립성을 가정한 검정법이 가장 우수한 사건연구방법으로 나타났다. 한편, 사건일을 정확하게 포착할 수 없는 경우에는, 동일가중지수를 시장지수로 선택한 시장모형 혹은 시장조정모형으로 초과수익률을 측정하고, 횡단면 독립성을 가정한 검정법이 가장 적합한 모형으로 나타났다. 그리고, 사건일 집중현상으로 인한 제1종 오류를 감소시키는 데에는 개별주식의 초과수익률 간의 횡단면 독립성을 가정한 검정법보다는 횡단면 중속성을 조정한 검정법을 사용하는 것이 더욱 효과적이다.
본 연구의 목적은 VECM(Vector Error Correction Model)과 인공지능모형(Artificial Neural Networks)을 이용하여 우리나라 증권시장과 거시경제 변수들과의 장기적 관계에 대한 설명력을 비교해보고자 함에 있다. VECM이 APT(Arbitrage Pricing Theory)에 기초를 둔 선형동학모형이라고 한다면, 인공지능모형은 비모수적 비선형모형이라는 점에서, 두 방법론의 분석결과를 직접 비판하는 것은 의미있는 연구라고 할 수 있다. 인공지능모형을 주로 활용하는 선행연구들에 의하면, 증권시장은 시장의 특이패턴들로 인해 계량경제학적 접근인 선형 모형보다는 인공지능모형을 통해 증권시장의 움직임을 설명하고 예측하는 것이 더 바람직할 수도 있다는 것이다. 따라서, 본 연구에서는 VECM분석에서 자료의 안정성을 검증하고, 공적분 백터를 발견한 이후, 장기적 균형관계의 실증적 분석을 하였다. 그리고, 인공지능모형에서는 delta rule과 Sigmoid 함수를 이용한 GRNN(General Regression Neural Net)과 Back-Propagation등의 방법들을 활용하였다. 이러한 분석결과, Back-Propagation 모형이 다른 모든 모형들보다도 더 우수한 설명력을 보여주고 있었다. 이러한 결과들은 인공지능모형이 동태적인 선형 모형보다도 더 우수한 설명력을 제공할 수 있는 가능성을 보여주고 있었다.
미래 예측의 방법은 기술적 특성 또는 기술적 성능으로 예측이 가능할 수 있다. 그러므로 기술예측은 경제적, 사회적 이익을 산출해 낼 수 있는 전략적 연구 분야에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 이러한 기술적 특성으로 미래를 예측하는 방법의 연구를 통하여 미래 시장을 예측하였다. 특별한 제품의 수요 욕구에 따라 시장을 점유하는 시점의 예측을 통해 미래 예측 방법을 연구하였다. 시장수요 예측을 위하여 대표적인 계량적 분석 방법인 연평균성장률(CAGR) 모형, BASS 모형, Logistic 모형, 곰페르츠 성장모형(Gompertz Growth Curve) 등의 비교를 통해 미래시장의 수요예측 모형을 제안하였다. 본 연구는 Rogers의 혁신확산 이론을 접목하여 제품이 시장에 확산되는 시점을 예측하였다. 연구결과로 특별한 제품이 시장을 점유하기 위한 다양한 요인들의 확산 시점을 통해 특별한 상품이 미래 시장에서 성숙하는 시점을 예측할 수 있는 방법론을 개발하였다. 그러나 시장을 예측하기 위한 전문가 판단에 대한 오류를 줄이는 것은 한계점이 있다.
본 연구에서는 국내 자본시장의 개방이 광범위하게 진전된 1997년 외환위기 이후 기간을 대상표본으로 하여 한국주식시장에서 달러환위험에 대한 노출과 그 가격화 여부를 실증분석한다. 본 연구에서는 투자자들이 국내 주식시장 및 채권시장의 동향에 추가하여 미국신장의 움직임을 중요한 조건부 정보에 포함시켜 투자의사결정을 한다고 전제하고, 이에 상응하는 조건부 다중 베타위험 가격결정모형을 검정하였다. GMM추정의 초과식별조건을 이용하여 국내시장위험과 달러환위험 두 위험 요인을 포함한 가격결정모형의 모형설정오류를 검정한 결과 가격결정모형이 실제 주식수익률 자료와 배치되지 않는 것으로 나타났다. 조건부 달러환을 베타위험과 조건부 달러환위험 프리미엄은 모형에서 사전적으로 설정한 정보대용변수인 상수항과 한 시점 앞의 다우존스 주가지수 수익률, 국내시장 주가수익률 및 회사채 유통수익률에 의하여 설명이 이루어질 수 있고, 둘 다 시간가변적임이 결정되었다. 주식가격결정에 참여하고 있는 두 요인, 국내시장위험요인과 달러환위험요인의 상대적 중요성을 개략적으로 검정한 결과, 모든 포트폴리오에 걸쳐 국내시장위험요인이 더 큰 비중을 차지하고 있지만, 달러환위험요인도 무시할 수 없는 중요성을 가진 것으로 나타났다.
재무모형의 검증과 포트폴리오의 성과측정 등에 이용할 목적으로 시장모형에 의한 베타계수를 추정할 때 대부분의 연구들은 측정간격을 달리한 수익률의 자료들 즉 일간, 주간 혹은 월간수익률의 자료들 중에서 임의적으로 하나를 선택하고 있다. 그런데 진정한 투자계획기간과 다른 기간간격에 대하여 계산된 수익률자료의 임의적 선택은 시장모형에 의한 베타계수의 추정치에는 물론 그러한 추정치를 이용한 재무모형의 검증 및 포트폴리오의 성과측정 등에 영향을 미칠 수 있다는 점이 몇몇 연구자들에 의하여 지적되고 있다. 본 연구는 기업규모와 베타의 크기에 따라 구성된 포트폴리오를 대상으로 하여 수익률의 측정간격이 시장모형에 의한 베타계수의 추정치에 어떠한 영향을 미치게 되는가를 실증적으로 살펴보고 있다. 1984년 1월 4일부터 1995년 12월 27일까지의 기간(총거래일수 3515일)에 걸쳐 수익률의 측정간격을 달리하여 산출한 연속복리수익률을 이용하여 분석한 결과에 의하면, 규모나 베타가 시장평균에 비하여 상대적으로 작은 포트폴리오에 있어서는 수익률의 측정간격이 길어짐에 따라 추정되는 베타계수는 더욱 커지고, 반면에 규모나 베타가 시장평균에 비하여 상대적으로 큰 포트폴리오에 있어서는 수익률의 측정간격이 길어짐에 따라 베타계수는 더욱 작아진다는 것을 알 수 있다. 그래서 월간수익률과 같이 장기수익률의 자료를 이용할 경우에 시장모형에 의해 추정되는 베타계수는 규모가 작을수록 크게 나타나지만, 일간수익률과 같이 단기수익률의 자료를 이용할 경우에는 규모가 작다(크다)고 해서 추정되는 베타계수가 반드시 크게(작게) 나타나지는 않는다. 그리고 본 연구는 수익률의 측정간격을 달리함에 따라 추정되는 베타계수에 차이가 나타나는 주된 원인이 각 포트폴리오의 단위기간수익률에 있어서 시장지수의 단위기간수익률에 대한 시점간 교차상관의 상대적 강도에 있다는 것을 보여주고 있다.
전통적인 산업조직이론에서 널리 사용되는 시장구조-행동-성과 분석 도구 (The SCP Paradigm)는 시장성과가 가격정책, 기술개발투자(R&D), 광고투자, 생산설비 변경 등 시장행동의 함수라는 암묵적 가정에 근거한다. 최근 시장행동 중에서 기업의 관심이 크게 높아진 R&D 및 광고투자가 시장성과에 미치는 영향이 크게 부각되었으며, 시장성과를 구성하는 주요요인으로 주목받고 있다. R&D 및 광고 투자의 성격과 행태, 그리고 시장성과에 미치는 영향이 상호 유사함에도 불구하고 두 가지 변수를 동시에 다룬 연구는 매우 드물다. 몇 안 되는 연구들도 기업의 행태를 실증적으로 설명하는데 치중함으로써 이론적 근거를 소홀히 하는 경향을 보이고 있다. 즉, 논리의 전개상 이론적인 근거를 바탕으로 수리모형이 먼저 제시된 후에야 이를 검증하는 방법으로 통계모형을 사용하는 것이 옳을 것이다. 이 논문은 기존의 SCP 분석방법을 사용하여 기업이 한정된 재원을 어떤 원칙아래 R&D 및 광고에 분산 투자하는 가를 설명하기 위해 수리모형을 설정한 후, 정태와 동학, 확실성과 불확실성, 단발성과 균등투자전략의 개념을 도입하여 다양한 분석을 시도하였다. 또 R&D 및 광고투자 함수를 이론적 근거에 의해 도입하되, 각 모형에 균형이 존재하는가를 검증하였다. 수리모형을 이용해 분석한 결과 (1) 기업의 투자는 R&D 및 광고투자간에 한계원리(Marginal Principle)가 지켜지도록 분배할 때에 효율적임이 판명되었고, (2) 동학모형이 정학모형을 포함하는 일반모형의 성격을 가지고 있었으며, (3) 투자는 확실성이 높을수록, 분산시킬수록 투자효과가 큰 것으로 나타났다. 한국을 대상으로 한 실증적 모형추정은 앞의 수리모형 및 그 결과에 근거를 두었으며, 한국기업에 적절한 R&D 및 광고투자함수를 추정한 뒤 이를 이용해 업종, 기업규모, 상품유형별로 적합한 모델(Fixed Effects Model)을 결정하고, 각각에 해당하는 통계모형을 구축하였다. 이 결과 (1) 업종 및 기업규모별로 그룹간에 유의한 특성이 발견되었으며, (2) R&D 및 광고투자는 기업의 시장성과를 설명하는 중요한 변수이나, (3) R&D 투자의 경우는 광고에 비해 불확실성이 존재하는 것으로 나타났고, (4) 수리모형에서 도출된 한계원리가 통계모형에서도 유효한 것으로 드러났다.
Shiller에 의하여 개발된 분산한계검증모형(分散限界檢證模型)은 간결하고 명쾌한 모형유도(模型誘導)와 강력한 검증결과(檢證結果)에 의해 주목받아 왔으나 비현실적(非現實的)인 가정(假定)들을 통한 모형설계와 검증통계량(檢證統計量)의 통계적 오류로 검증결과의 신뢰성이 의문시되어 왔다. 이러한 문제점을 제거하기 위한 Mankiw-Romer-Shapiro(MRS)모형(模型) 역시 임의변수(任意變數)의 도입으로 인한 검증력(檢證力) 저하(低下)와 고정기대수익율가정(固定期待收益率假定)의 채택으로 결합가설검증(結合假說檢證) 형태를 취하게 되는 문제점을 드러냈다. 본고(本稿)는 MRS모형(模型)의 문제점을 제거하기 위하여 먼저 Lucas의 균형자산가격모형(均衡資産價格模型)을 이용하여 고정기대수익율가정(固定期待收益率假定)을 완화하였고, 이에 의하여 구해진 변수들을 사용하여 합리적(合理的) 기대이론(期待理論)의 일반관계식(一般關係式)으로부터 새로운 검증모형(檢證模型)을 유도하였다. 1982~92년까지의 종합주가지수(綜合株價指數)와 대응하는 배당액(配當額)의 연도별(年度別) 시계열자료(時系列資料)를 가지고 검증실험을 행하여 본 결과 한국(韓國) 주식시장(株式市場)에서 효율적 시장가설은 기각되었고, 이를 통하여 관련정보(關聯情報)가 시장가격(市場價格)에 제대로 반영되지 않고 있으며, 정보(情報)의 비대칭성(非對稱性)으로 인하여 주식시장은 금융자원(金融資源)의 중개기능(仲介機能)을 효율적으로 수행하지 못하고 있음을 알 수 있었다. 따라서 한국 주식시장의 효율성을 제고하기 위하여 먼저 시장의 비효율성을 야기하는 요인(要因)들에 대한 분석(分析)과 이 분석을 통한 효율성(效率性) 장애요인(障碍要因)을 제거하는 것이 주식시장에 대한 정부정책(政府政策)의 우선순위(優先順位)가 되어야 할 것이다.
시장 효율성 가설의 검증방법으로 가장 많이 이용되는 방법은, 시장이 새로 들어온 정보를 가격형성에 얼마나 빨리 또 어떻게 반영하는가를 검사하는 것이다. 이경우 시장이 개별 주식의 가격을 결정하는 가격모형이 사전에 가정되어야 하며, 이 때문에 효율성가설의 검증에서는 결국 시장모형과 효율성가설이 동시에 검증될 수 밖에 없다. 기존의 대부분 연구에서는 개별 주식의 수익율이 정규분포를 따른다는 가정으로 부터 유도된 시장모형(market model)이나 자산가격모형(capital asset pricing mel)이 가격결정모형으로 차용되었으며, 위험성 척도베타의 안정성과 가격모형이 설명하지 못한 잔차항의 정규성, 상호독립성의 가정하에 시장의 새로운 정보에 대한 반응을 살펴봄으로써 시장의 효율성을 평가하려고 하였다. 그러나 최근의 많은 연구는 베타가 안정적이지 못하며(nonstationary), 잔차항 또한 시계열적으로 자동상간(autocorrelation)되어 있다고 보고하고 있다. 이러한 점을 감안한 상태로 효율성 가설을 검증하기 위한 시도로, 본 연구에서는 시장모형을 기본으로 한 간섭모형(intervention model)을 사용하여 주식분할정보에 대한 시장의 반응을 일간수익을(daily returns)자료를 바탕으로 조사하였다. 본 연구에서도 베타의 불안정성, 잔차의 자동상관이 관찰되었으며, 특히 주석분할을 발표하는 싯점에서 베타는 눈에 띄게 증가하였다. 주식분할정보를 시장이 충분히 빨리 반영하지 못한다는 기존의 연구결과는 본 연구에서 사용된 방법으로도 바뀌지 않으나, 발표후 2주간의 초과수익은 전통적 방법으로 조사한 결과보다 43퍼센트 정도 감소하였다. Lakonishok과 Lev(1987)는 초과수익의 존재를 가격수정동기(price correction motive)로 설명하나, 가격수정동기 자체가 초과수익의 존재를 설명한다기 보다는 주식분할에 다른 위험수준(베타)의 변동이 초과수익의 원인이라 보는 것이 타당하다. 분할이 발표된 주식을 소유하고 있던 기존의 주주들의 입장에서 볼때 자신의 포트폴리오 위험이 자신의 의사와 달리 증가되었으므로 이에 상응한 보상을 원할 것이며, 이 보상이 우리가 관측한 초과수익이라는 설명이 가능하고, 이러한 설명은 주식분할이 발표된 후의 베타가전에 비하여 증가한다는 점으로 뒷받침된다. 본 연구에서 사용된 모형은 기존의 연구에서 반영하지 못한 베타의 불안정성, 잔차의 자동상관성 문제를 해소시켜줄 뿐 아니라, 시장이 접하는 각 종의 정보에 대하여 시장의 차별적 효율성을 조사하는 데에도 적용될 수 있다는 점에서 재미있다. 즉 본문의 모형에서 매개변수 델타(s)는 시장이 새로운 정보를 간격결정에 반영하는 속도를 측정하는 척도이고, 오베가(v)는 시장에 들어온 정보의 강도(strength)의 척도로 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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