주식 투자는 가장 널리 알려진 재테크 방법들 중 하나지만 실제 투자를 통해 수익을 얻기는 쉽지 않기 때문에 과거부터 효과적이고 안정적인 투자 수익을 얻기 위한 다양한 투자 전략들이 고안되고 시도되어 왔다. 그중 변동성 돌파 전략(Volatility Breakout)은 일일 단위로 일정 수준 이상의 범위를 뛰어넘는 강한 상승세를 돌파 신호로 파악하여 상승하는 추세를 따라가며 일 단위로 빠르게 수익을 실현하는 전략으로 널리 쓰이고 있는 단기 투자 전략들 중 하나이다. 그러나 주식 종목마다 가격의 추이나 변동성의 정도가 다르며 동일한 종목이라도 시기에 따라 주가의 흐름이 일정하지 않아 주가를 예측하고 정확한 매매 시점을 찾아내는 것은 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 단순히 종가 또는 장기간에 걸친 수익률을 예측하는 기존 연구 방법들과는 달리 단기간에 수익을 실현할 수 있는 주식과 같은 시계열 데이터 분석에 적합한 양방향 장단기 메모리 심층 신경망을 이용하여 변동성 돌파 전략 기반 매매 시의 수익률을 예측하여 주식을 매매하여 방법을 제안한다. 이렇게 학습된 모델로 테스트 데이터에 대하여 실제 매매를 가정하여 실험한 결과 기존의 장단기 메모리 심층 신경망을 이용한 종가 예측 모델보다 수익률과 안정성을 모두 상회하는 결과를 확인할 수 있다.
이 연구는 한국어 음운구 억양 유형의 변별적 특성과 변이 조건을 밝히기 위한 목적의 일환으로 음운론적인 조건인 음절 수와 분절음 종류가 음운구 억양에 미치는 영향에 대해서 살펴보았다. 4음절을 기준으로, 음운구 억양은 LHLH를 기본형으로 설정할 수 있으며, 음절 수와 분절음 종류가 변이를 만드는 조건으로 작용한다고 할 수 있다. 음절 수는 억양을 곡선에서 직선으로 바꾸는데, 그 기준은 3음절 이하이다. 분절음은 음높이 대역과 음높이 변동에 영향을 미치는데, 첫 번째 분절음은 음운구 억양이 형성되는 음높이 대역에 영향을 미치고, 그 이하의 분절음은 음높이 변동에 영향을 미친다. 첫 번째 분절음이 [+기식성], [+긴장성], [+지속성]을 지니면 높은 대역, 그렇지 않으면 낮은 대역에서 억양이 형성된다. 높은 대역에서 실현되는 억양에서 두 번째 이하의 분절음이 [-기식성], [-긴장성], [-지속성]을 지니게 되면 음높이를 낮은 대역의 최하위까지 하강시키고, 낮은 대역에서 실현되는 억양에서는 [+기식성], [+긴장성], [+지속성]을 지닌 분절음이 LHLH의 두 번째 하강을 저지한다.
수요전원의 전압, 전류의 가변 용이성을 높이기 위해 조종부를 디지털로 구현하고, 또한 원격의 시스템이 요구하는 변동 전원이 있는 경우, 원거리 집중 조작과 감시를 위한 PC통신(RS-232C)이 가능하게 하여 안정적인 전원공급이 가능하게 하였다. 또한 입력전력에 대한 출력전력의 고 효율을 실현하는데 목표를 두고 있다. 이는 송전 선로의 용량 부족과 옥외 옥내 배선의 용량부족 등의 부하변동으로 인해 전압의 변동률이 높은 우리나라에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 연구는 2021년부터 도입될 국제보험회계기준 IFRS 17의 주요내용 중 보험부채의 공정가치 평가에 초점을 두고 보험회사의 자산 및 부채에 대한 공정가치 평가항목인 미실현손익항목이 자본시장에 미치는 영향을 검증하고자 하였다. 이를 위해 상장보험회사의 분기별 재무제표에 공시되는 기타포괄손익항목의 변동액과 누계액이 주가에 미치는 영향을 Ohlson(1995) 기본모형을 확장한 검증모형을 이용하여 회귀분석을 행하였다. 실증분석결과는 다음과 같다. 첫째, 기타포괄손익변동액은 주가에 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 기타포괄손익누계액은 주가에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 기본모형에서 기타포괄손익의 변동액과 누계액을 모두 구분한 확장검증모형은 높은 수정$R^2$ 값을 나타내며, 미실현손익항목인 기타포괄손익항목의 구분 공시정책은 회계정보의 유용성 측면에서 긍정적인 효과를 보일 수 있음을 시사해주었다. 그러나 여전히 미실현손익항목이 기업가치에 미치는 방향성 측면에서는 향후에 보다 세밀한 연구를 통하여 정보이용자입장에서는 이를 신중히 검토하고 고려해야 할 것으로 판단된다. 따라서 본 연구는 새로 제정된 IFRS 17의 도입에 따른 보험회사의 공정가치평가에 관한 정보유용성을 실증적 검증을 통하여 예상하고, 자본시장에 목적적합한 정보산출의 방향성을 제시하였다는데 의의가 있다.
본 논문에서는 확률강우량에 대한 공간분포 추정에 있어서 공간변동성에 따른 불확실성을 평가하기 위하여 지구통계 학적 추계모의기법인 CEM과 SGS 기법을 비교하였다. CEM과 SGS를 이용한 추계모의에 있어서 공간상관구조의 재생성, 확률강우량에 대한 불확실성 평가측도로서 실현치에 대한 통계치(표준편차, 변동계수, 사분위수 범위 및 범위)의 공간분포, 유역평균강우량의 불확실성 분포의 경우 두 기법이 대체로 비슷한 결과를 보이는 것으로 분석되었다. 그러나 모의 효율성 측면에서는 CEM이 SGS에 비해 우수한 결과를 나타내는 것으로 분석되었다.
無限誤長 상태 공간 디지틀 필터를 有限誤長 상태 공간 디지틀 필터로 실현할 때 量子化 誤差인 상태 공간 계수〔ABCD〕의 미소 변동에 기인한, 출력 오차 分散을 $\Delta$〔ABCD〕의 分散으로 正規化하였다. 즉, S=E을 統計的 感度로 정의하고 시스템 구조적 성질을 나타내는 可制御性 Gramian, 그리고 2차 모드 해석 방법을 상태 공간 디지틀 필터에 확장해서 最小 統計的 感度를 갖는 실현 구조를 합성하였으며 시뮬레이션을 통하여 최소 구조 합성의 유효성을 확인하였다.
본 연구는 사업구조조정을 위하여 기업이 자발적으로 자산을 매각할 때, 부채변제 목적으로 자산을 매각하는 경우를 제외한 재투자 목적으로 자산을 매각한 경우에 없어 자산매각에 따른 주가변동인 공시효과를 살펴보고 또한 이런 공시효과가 매각기업의 매각직전 경영성과인 Tobin's Q에 따라 달리 나타날 수 있으므로 이에 따른 공시효과의 차이를 비교해 본다. 그 다음에, 기업이 자산매각을 통하여 확보한 유동성을 새로 재투자할 기회를 갖는 자산매각의 경우에 있어, 이런 기회가 사업을 집중화할 목적인지 혹은 아닌지에 따라 장기간의 경영성과인 Tobin's Q와 어떤 영향관계를 갖는 지와, 또 매각자산의 상대적 매각규모가 장기간의 경영성과와 어떤 영향관계를 갖는 지를 분석한다. 분석결과, 자산매각에 대한 중시효과는 통계적으로 유의한 정의 비정상수익률을 실현하였으며, 자산매각직전의 경영성과를 나타내는 Tobin's Q값의 우열에 따리 분류한 4사분위별 집단의 비정상수익률은 Tobin's Q값이 낮거나 높은 기업일수록 정의 비정상수익률을 크게 실현하였다. 그리고 사업을 집중화할 목적으로 자산매각을 실시한 경우와 그렇지 않은 경우에 없어서 경영성과는 두 집단간에 유의적인 차이를 나타냈으나, 매각이후 각 연도기말의 Tobin's Q값들 사이에 대한 전년도와의 차이는 통계적인 유의성을 찾을 수가 없었다. 그렇지만 기업의 경영성과인 Tobin's Q는 집중화 집단이 비집중화 집단보다 크게 나타났었다. 또한 자산매각 이후에 없어, Tobin's Q와 집중화등기 및 상대적 매각규모는 유의적인 정의 관계를 나타냈다.었다.가 높은 한국, 영국, 독일에서는 환율이 주가에 비해 선행하여 변동한다고 볼 수 있다.하는 것이 필요할 것이다. 초과가치가 크게 나타나는 것으로 분석되어, 다각화 기업이 더 많은 부채부담능력을 가질 수 있고, 부채의 세금절감효과에 의해 기업가치를 증가시킬 수 있음을 알 수 있었다.있는 과정이므로 장기기대 주가의 미지성이 평균회귀 과정의 기각을 유도하게 된다. 우리나라의 투자자들은 무위험자산과 위험을 동시에 고려하여 투자활동을 전개하고 있음이 발견되었다. 선형의 효용함수를 갖는 위험중립적 태도의 투자자가 아니다. 위험기피형 효용함수 아래에서 투자활동을 수행하고 있는 합리적 투자자들이라 할 수 있다. 뿐 만 아니라 자신의 평생에 걸친 소비를 소비가 이루어지는 각 기마다 가급적 일정하게 하는 소비행동을 목표로 삼고 소비와 투자에 대한 의사결정을 내리고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 투자자들은 무위험 자산과 위험성 자산을 동시에 고려하여 포트폴리오를 구성하는 투자활동을 행동에 옮기고 있다.서, Loser포트폴리오를 매수보유하는 반전거래전략이 Winner포트폴리오를 매수보유하는 계속거래전략보다 적합한 전략임을 알 수 있었다. 다섯째, Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오를 각각 투자대상종목으로써 매수보유한 반전거래전략과 계속거래 전략에 대한 유용성을 비교검증한 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오 각각의 1개월 평균초과수익률에 의하면, 반전거래전략의 Loser포트폴리오가 계속거래전략의 Winner포트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을
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.
본 연구에서는 지가관련업무를 보다 과학적이고 체계화하여 업무의 능률을 향상시키며, 신속 정확한 민원업무를 실현함으로써 대민 신뢰도를 증진시키고, 나아가 국가 토지정보의 종합적인 체계화에 기여할 수 있는 지가 정보시스템을 구축하고자 하였다. 구축된 시스템을 대상지역에 적용한 결과 지가정보의 정확 객관성을 유지하면서 효율적인 관리가 가능하였으며, 사용자에게 편리한 환경을 제공함으로써 전문 전산 지식이 없는 일반인도 손쉽게 이용할 수 있었다. 또한, 대상지의 속성 조회를 통하여 토지의 특성, 지목, 용도지역, 도시계획시설, 지가현황, 지가변동율 등에 대한 신속한 검색이 가능하였고, 사용연혁 조사를 통하여 지가변동율 및 소유자의 변동사항을 파악할 수 있었다.
지속가능한 물관리는 필요한 용수(생활 공업 농업 유지)를 안정적으로 공급하기 위한 이수측면과 홍수피해를 최소화하기 위한 치수측면을 포함한 수량관리와 맑은 물 공급, 친수환경 조성, 생태계 보존을 위한 수질환경관리로 구분된다. 지속가능한 물관리를 실현하기 위해서 필수적으로 분석되어야 할 과학적 요소는 물순환과 관련된 각종 인자들의 변동성이며, 물순환은 크게 인간의 할동으로 인한 변화요소와 기후적인 변화요소에 의해 급진적으로 또는 점진적으로 변화된다. 본 연구에서는 청미천 유역을 대상으로 하여 홍수에 관한 잠재적 위협요인의 분석을 위한 RCP 4.5 및 8.5 시나리오 극한강우 사상의 통계적 특성 분석, 기후변화 시나리오에 대한 가뭄예측을 위한 수문순환 모형을 구축 및 수문학적 가뭄의 분석, 미래 수질을 모델링을 위한 기초자료 수집 및 매개변수 보정과 같은 연구를 수행하였다. 특히 본 연구에서는 극한강우사상을 이용하여 청미천 유역에서 발생될 수 있는 확률홍수량을 정상성 및 비정상성 빈도분석을 이용하여 파악하였으며, 이를 활용하여 기후변화 시나리오가 고려된 청미천 유역에서의 홍수량을 분석하여 그 결과를 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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