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기업정보 기반 지능형 밸류체인 네트워크 시스템에 관한 연구 (A Study on Intelligent Value Chain Network System based on Firms' Information)

  • 성태응;김강회;문영수;이호신
    • 지능정보연구
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    • 제24권3호
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    • pp.67-88
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    • 2018
  • 최근까지도 중소기업의 지속성장 및 경쟁력 확보에 대한 중요함을 인식함에 따라, 정부 차원에서의 유형 자원(R&D 인력, 자금 등)에 대한 지원이 주로 투입되어 왔다. 그러나 사업지원의 적절성이나 효과성, 효율성 면에서 서로 상충되는 정책부분이 존재하여 과소 지원이나 중복 지원 등 지원체계의 비효율성 문제가 제기되어온 것도 사실이다. 정부나 기업 관점에서는 중소기업의 한정된 자원으로 인해, 외부와의 협력을 통한 기술개발 및 역량강화가 기업의 경쟁우위를 창출하는 근간이라 보고 있으며, 이를 위한 가치창출 활동을 강조하고 있다. 기업 레벨에서의 지식생태계 구축을 통해 일련의 가치사슬로부터 기업거래 관계를 분석하고 결과를 가시화할 수 있는 밸류체인 네트워크 분석이 필요한 것도 이 때문이다. 특허/제품/기업명 검색을 통해 관련 제품의 정보나 특허 보유 기업의 기술(제품) 현황 정보를 제공하는 기술기회발굴시스템(Technology Opportunity Discovery system), 기업(재무)정보와 신용정보을 열람하게 해주는 CRETOP이나 KISLINE 등은 존재하고 있으나 밸류체인 네트워크 분석기반으로 유사(경쟁)기업의 리스트나 향후 거래 가능한 잠재 거래처 정보를 제공해주는 시스템은 부재한 실정이다. 따라서, 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 기업 비즈니스 전략수립 지원 파트너인 '밸류체인 네트워크 시스템(Value Chain Network System : VCNS)'을 중심으로, 탑재된 네트워크 기반 분석모듈의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)의 구성 로직과 시스템 활용방안을 고찰하며, 산업구조를 이해하고 기업의 신제품 개발을 위한 핵심정보가 되고 있는 지능형 밸류체인 분석 시스템의 네트워크 가시화 기능을 살펴보기로 한다. 한 기업이 다른 기업 대비 경쟁우위를 확보하기 위해서는 보유 특허 또는 현재 생산하고 있는 제품에 대한 경쟁자 식별이 필요하며, 세부 업종별 유사(경쟁)기업을 탐색하는 일은 대상기업의 사업화 경쟁력 확보에 핵심이 된다. 또한 기업간 비즈니스 활동인 거래정보는 유사 분야로 진출할 경우 잠재 거래처 정보를 제공하는 중요한 역할을 수행한다. 이러한 기업간 판매정보를 기반으로 구축된 네트워크 맵을 활용하여 기업 또는 업종 수준의 경쟁자를 식별하는 일은 밸류체인 분석의 핵심모듈로 탑재될 수 있다. 밸류체인 네트워크 시스템(VCNS)은 단순 수집된 종래의 기업정보에 밸류체인(value chain) 및 산업구조 분석개념을 접목하여 개별 기업의 시장경쟁 상황은 물론 특정 산업의 가치사슬 관계를 파악할 수 있다. 특히 업종구조 파악, 경쟁사 동향 파악, 경쟁사 분석, 판매처 및 구매처 발굴, 품목별 산업동향, 유망 품목 발굴, 신규 진입기업 발굴, VC별 핵심기업 및 품목 도출, 해당 기업별 보유 특허 파악 등 기업 레벨에서의 유용한 정보분석 툴로 활용 가능하다. 또한, 거래처 정보 및 재무데이터로부터 분석된 결과의 객관성 및 신뢰성을 기반으로, 현재 국내에서 이용 중인 15,000여개 회원기업과 연구개발서비스업 종사자, 출연(연) 및 공공기관 등에서 사업평가 정보지원, R&D 의사결정 지원 및 중 단기 수요예측 전망 등 다양한 목적(용도)에 밸류체인 네트워크 시스템을 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 기업의 사업경쟁력 강화를 위해 정부기관 및 민간 연구개발서비스 기업을 중심으로 기술(특허) 및 시장정보가 제공되어 왔으며, 이는 특허분석(등급, 계량분석 위주) 또는 시장분석(시장보고서 기반 시장규모 및 수요예측 위주)의 형태로 지원되어 왔다. 그러나 기업이 사업화진출 단계에서 겪게 되는 애로요인의 하나인 정보부족을 해결하는데 한계가 있었으며, 특히 경쟁기업 및 거래가능 기업 후보군에 대한 탐색정보는 입수하기 어려웠다. 본 연구를 통해 제안된 네트워크맵 및 보유 데이터 기반의 실시간 밸류체인 가시화 서비스모듈이 중견 중소기업이 당면한 신규시장 진출시 경쟁기업 대비 예상점유율, (예상)매출액 수준, 어느 기업을 컨택하여 유통망(원자재/부품에 대한 공급처, 완제품/모듈에 대한 수요처)을 확보할 지에 대한 핵심정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 대체기업(또는 대체품목) 경쟁지표의 개발과 연구주체의 참여를 통한 경쟁요인별 지표의 고도화 연구, VCNS의 성능향상을 위한 데이터마이닝 기술 및 알고리즘을 추가 반영하도록 수행하고자 한다.

우리나라 재래공업 산지의 사회적 분업 - 담양죽제품과 여주 도자기 산지를 사례로 - (Social division of labor in the traditional industry district - foursed on Damyang bamboo ware industry of Damyang and Yeoju pottery industry of Yeoju, South Korea)

  • 박양춘;이철우;박순호
    • 대한지리학회지
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    • 제30권3호
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    • pp.269-295
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    • 1995
  • 본 연구에서는 담양 죽제품과 여주 도자기 산지를 사례로 재래공업 존립의 중요한 요소인 산지내 사회적 분업의 실태, 특성 그리고 의의를 밝히고자 하였다. 산지내 사회적 분 업은 주로 원자재조달과 제품생산, 제품생산과 제품판매간에 이루어지고 있으며, 생산공정상 의 사회적 분업 및 제품생산 부문과 그 관련시설, 기계제작 부문간의 사회전 분업은 부분적 으로 이루어지고 있다. 그 성격에 있어서는 담양 죽제품산지는 산지완결형의 그리고 여주 도자기 산지는 미산지완결형의 특성이 강하다. 그리고 사회적 분업체계를 구성하는 기업들 은 독자성을 가진 수평적 분업체계를 유지하고 있으나 수요변화에 적극적으로 대응하기 위 한 신제품의 개발과 판로개척을 선도할 수 있는 기업이 밭달하지 못하고 있다. 산지존립에 있어서의 사회적 분업의 의의로는 생산공정의 세분화와 업종분화를 통해서 노동력 부족을 극복함과 동시에 생산비를 절감할 수 있고 소자본의 신규참여를 용이하게 하고 경기변동에 따른 위험부담을 분산하며 다방면에 걸친 축적된 노-하우를 활용한 업종과 제품의 전환을 통하여 제품의 다양화와 제품수명주기가 연장된다는 점을 들 수 있다.

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창업·벤처 생태계 측정에 관한 연구 (A Study on the Measurement of Startup and Venture Ecosystem Index)

  • 김선우;진우석;곽기현;고혁진
    • 벤처창업연구
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    • 제16권6호
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    • pp.31-42
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    • 2021
  • 한국 경제에서 창업·벤처기업의 중요성이 커지고 있다. 이 연구는 창업·벤처기업의 성장을 포함하여 창업·벤처 생태계가 성장하고 있는지 측정하였다. 창업·벤처 생태계는'생태계'의 주요 행위자인 창업·벤처기업, 투자기관, 정부로 구성하고, 이들의 주요 활동을 정량적 지표 25개로 측정하였다. 창업·벤처 생태계 지수는 25개 지표의 2010~2018년의 시계열 원자료를 토대로 종합주가지수 방식과 AHP를 통한 가중치를 적용하여 산출하였다. 2018년 창업·벤처 생태계는 2010년에 비해 2.1배 성장하였으며, 정부 지수의 증가가 성장에 큰 영향을 미쳤다. 2018년 각각의 지수를 구성하는 개별지표를 보면, 기업 지수는 천억 벤처기업의 수, 투자 지수는 회수금액, 정부 지수는 모태펀드 출자금액이 성장에 가장 큰 영향을 주었다. 원자료를 토대로 창업·벤처 생태계 지수를 생태계별(창업생태계와 벤처생태계), 업종별(전업종과 제조업), 지역별(전국과 부산)로 구분하여 분석하였다. 그 결과, 지난 8년간 창업생태계의 성장이 벤처생태계의 성장 보다 근소한 차이로 컸다. 제조업 창업·벤처 생태계는 전업종 보다 낮게 나타났으며, 예시로 살펴본 부산의 창업·벤처 생태계 지수는 전국 보다 낮게 나타났다. 이 연구는 창업·벤처 생태계 지수를 개발 및 측정하여 모니터링 함으로써 지원 정책의 수립 및 시행에 활용하고자 했다. 이 지수는 주요 행위자 간의 상호관계를 파악해 볼 수 있으며, 공식적인 통계조사 결과를 활용하여 누구라도 지수를 산출할 수 있는 장점이 있다. 향후에도 지수를 지속적으로 모니터링하여 경제사회적 사건이나 정책적 지원이 창업·벤처 생태계에 어떤 영향을 미쳤는지 파악할 필요가 있다.

횡령.배임 및 최대주주변경을 고려한 부실기업예측모형 연구 (An empirical study on a firm's fail prediction model by considering whether there are embezzlement, malpractice and the largest shareholder changes or not)

  • 문종건;황보윤
    • 벤처창업연구
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    • 제9권1호
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    • pp.119-132
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    • 2014
  • 본 연구는 코스닥 기업의 횡령 배임 및 최대주주변경을 고려한 부실기업 예측 모형을 연구하였다. 모형개발을 위해 2009년부터 2012년까지 코스닥시장에서 상장폐지된 제조기업 83개사를 부실기업표본으로 선정하였고. 정상기업 표본은 같은 기간 코스닥시장에 상장되어 정상적인 영업활동을 하고 있으며 부실기업과 동일아이템 혹은 동종업종에 속한 83개사를 선정하여 총 166개사를 쌍대표본 추출법으로 구성하였다. 본 연구는 상기 표본기업의 상장폐지 직전 5년간 재무비율 80개를 선정하여 T-test를 실시하여 유의미한 변수 중에서 5년 연속 출현한 19개를 도출하였고 전진선택법을 이용하여 로지스틱 회귀분석 모형식을 추정하였다. 기존 연구에서는 상장폐지 직전 3년간 자료만을 분석하였으나 본 연구는 직전 5년간 자료를 분석하여 기업이 부실화되는 초기과정부터 어떤 유의미한 재무적 특성이 시차를 두고 부실화에 영향을 미치는 지를 연구했다는 점과 선행 연구에서 시도되지 않은 횡령 배임과 최대 주주변경이라는 비재무적인 특성을 더미변수로써 고려된 부실기업예측모형을 구축하여 그 정보의 유용함을 실증적으로 분석한 점이 기존 선행연구들과 차별화 된다. 연구결과, 더미변수를 추가한 모형의 판별력은 T-1년에 95.2%, T-2년에 88.0%, T-3년에 81.3%, T-4년에 79.5%, T-5년에 74.7%로 나타났으며, 상장폐지 년도에 가까워지면서 판별력도 점차 올라갔으며 기존 선행연구의 결과보다도 대체로 높은 판별력을 보였다. 본 연구가 사전에 부실화될 가능성이 높은 기업을 찾아냄으로써 해당기업은 물론 투자자, 금융기관 및 기타 이해관계자들의 피해를 조금이나마 줄여 줄 수 있을 것이라고 기대된다.

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국내 자동차산업의 적정부채비율 추정을 위한 실증연구 (The Study on the Estimation of Optimal Debt Ratio in Korean Automobile Industry)

  • 서범;김일곤;박지훈;임인섭
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제19권3호
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    • pp.301-308
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    • 2018
  • 본 연구는 다른 산업에 비해 국가경제에 미치는 영향이 매우 높은 자동차산업의 적정부채비율 추정을 위하여 이론적으로 도출 가능한 분석적 수리모형을 수립하고 객관적인 자료를 이용하여 적정부채비율을 추론하는데 목적이 있다. 분석모형은 부채비율을 독립변수로 하는 총자산순영업이익률, 자기자본순영업이익률의 두 계산식으로부터 출발하고 관련 모수는 총자산회전율, 매출액영업이익률, 순금융비용율로 구성하였다. 이 가운데 순금융비용율의 경우 부채비율과 1차 선형관계를 고려한 방정식을 분석모형에 추가하는 등의 분석적 절차에 따라 적정부채비율 기준을 총자산순영업이익률과 자기자본순영업이익률을 극대화하는 부채비율 수준으로 정의하였다. 이는 적정부채비율 수준을 두가지 이상의 계산식으로부터 도출된 일정 범위내의 추정값을 제시함으로써 한 개의 계산식으로 출발한 단일 추정값이 가지는 신뢰성의 문제를 어느 정도 해소할 수 있을 것이라고 판단됐기 때문이다. 이에 본 연구에서는 적정부채비율 추정을 위하여 총자산순영업이익률, 자기자본순영업 이익률에 대해서 부채비율을 독립변수로 하는 2차함수로 나타냈다. 이러한 분석절차에 의해 우리나라 자동차산업의 16개년 자료를 토대로 적정부채비율을 도출한 결과 총자산순영업이익률의 경우 188%의 부채비율과 자기자본순영업이익률의 경우 213%의 부채비율이 자동차산업의 이익을 제고하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 본 연구의 논리적인 이론모형에도 불구하고 그 추정값이 가지는 신뢰성의 문제를 극복하고자 도출된 결과로써 188%에서 213%의 부채비율이 자동차산업의 이익 극대화와 부채사용에 대한 위험성을 해소할 수 있다는 의미로 해석할 수 있을 것이다. 뿐만 아니라 그동안의 자동차산업의 부채비율이 추정된 범위내의 적정부채비율에 비해 비교적 낮게 형성되어 있음을 의미하는 것으로 기업이 부채비율을 관리하는 목적이 안전성 유지뿐만 아니라 수익성 확대 및 해당 업종의 특성을 고려한 대응이라고 했을 때 자동차산업 발전을 위한 장기적 관점에서 차입증대를 통한 적극적인 투자를 고려해야 할 필요가 있음을 시사한다.

농학계열 대학 졸업생의 농산업 분야 취업률 (Employment Rate of Graduates of Agricultural Science Colleges in the Fields of Agro-industry)

  • 김정태;배성의
    • 농촌지도와개발
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    • 제21권4호
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    • pp.1093-1124
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    • 2014
  • 농학계열 대학의 역할에 대한 논의들은 주로 농업의 본원적 기능인 농산물생산과 사회적 필요에 의해 새롭게 중요성이 강조되는 기능들로 구분되는데, 녹색혁명과 농업인 노령화가 심한 상황에서 농학계 학문은 현상유지 정도만이 필요한 분야로 바라보는 시각이 강하다. 그러나 농업은 전통적인 농산물 생산중심에서 벗어나고, 그 개념과 내용이 확장되면서, 농학적 배경지식이 필요한 분야는 보다 세밀해지고 확대되고 있다. 하지만 대학평가의 가늠자로 평가받는 취업률 조사에서 농학계열 대학의 역할이 반영된 분야는 영농인 육성으로 보는 시각이 강하다. 영농업종사자를 제외한 농산업부문은 농학계열 학문분야와 다른 모든 학문분야가 한데 묶인 공통의 일반산업부문 범주로 구성되어, 농산업부문에 취업을 해도 전공과 관련 없는 분야에 취업한 것으로 볼 수 있는 문제가 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 농학계열 대학 졸업생의 농산업분야 취업상황을 중심으로 인력육성측면에서 농학계열 대학의 갖는 의의를 살펴보았다. 농학계열 학문연구 분야는 국가과학기술표준분류 중분류 16개 분야로 구분하고, 취업분야는 산업연관부문 통합소분류 168개를 활용하여 전국 37개 대학 220개 학과를 대상으로 2013년 졸업생의 취업상황을 조사하였다. 조사결과 전체 취업자 3명 중 1명인 33.0%가 농산업분야에 진출하고 있었고, 이 중 3.6%가 농산업분야에 창업하고 있었다. 특히 영농종사자의 경우 2013년 국내 대학졸업자의 0.1%만이 취업하는 것으로 조사되었으나, 조사결과는 13.3%로 농업인 육성에 농학계열 대학의 기여가 큼을 확인할 수 있었다. 연구결과를 통해 볼 때, 취업률 조사방식의 문제로 제대로 역할을 평가받지 못하고 있는 것으로 보이나, 농학계열 대학의 농업, 농산업분야에 대한 기여를 확인할 수 있었다.

연속 기업가의 사업 실패 회복요인에 관한 탐색적 연구: 소상공인을 중심으로 (An Exploratory Study on the Business Failure Recovery Factors of Serial Entrepreneurs: Focusing on Small Business)

  • 이경석;박주연;성창수
    • 벤처창업연구
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    • 제16권6호
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    • pp.17-29
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    • 2021
  • 최근 코로나19의 대유행과 재확산에 따른 사회적 거리두기 조치가 강화되고 있다. 이에 영업시간 제한 등 특히 자영업의 급격한 매출 감소로 폐업으로 내몰린 연속 기업가들이 급증하고 있다. 실패에서 배우는 것은 성공의 과정으로 설명할 수 있지만, 사업 실패는 연속 기업가의 심리적, 경제적 손실의 발생과 함께 부정적 감정으로 표출될 수 있다. 이러한 시점에서 연속 기업가들의 사업실패에 따른 부정적 감정의 회복방안을 모색하는 것은 매우 중요한 문제이다. 최근 창업학 관점에서 연속 기업가들의 사업 실패로 인한 슬픔의 부정적 감정을 처리하는 전략적 모델이 부각되고 있다. 본 연구는 연속 기업가의 사업 실패에 대한 슬픔에서 회복요인을 규명하기 위해, Shepherd(2003)의 상실 지향성, 복원 지향성, 이중적 프로세스의 3개 영역으로 설명하였다. 이를 위해 재창업에 도전한 소상공인 연속 기업가 12명을 대상으로 개별 심층 인터뷰를 진행하여 양적 데이터로 규명되지 않는 회복요인에 대한 속성들을 파악하였다. 연구 결과, 첫째, 회복요인은 개인 지향성, 가족 지향성, 네트워크 지향성 3개 영역으로 나타났다. 자존감, 끈기, 개인 역량, 취미, 자신감, 가족 지지, 네트워크, 종교, 사회적 지원 등 9개의 범주에서 회복 향상에 도움이 되는 것으로 나타났다. 둘째, 회복장애요인은 심리적, 경제적, 환경적 요인의 3개 영역으로 나타났다. 가족, 건강, 사회적 네트워크, 동업자, 경쟁자, 협력업체, 자금, 외부환경, 정부 정책 등 9개 범주에서 부정적인 감정을 지속하게 하는 것으로 나타났다. 셋째, 슬픔에 대한 감정처리 과정은 상실 지향성, 복원 지향성, 이중적 프로세스의 3개 영역으로 확인하였다. 가족, 협력업체 지원, 사회 구성원 지지, 정부 지원, 취미, 네트워크, 업종 변경, 이사, 제3자 시각, 심리학 공부 등 10개의 범주는 슬픔에 대한 감정 처리 과정에서 회복을 강화하는 것을 확인하였다. 연구의 시사점은 다음과 같다. 연속 기업가들의 사업 실패에 따른 슬픔에서 회복하는 과정을 질적 연구로 시도하였다. 특히, Shepherd(2003)의 이론을 적용하여 회복 연구에 도움이 될 수 있는 기초 자료와 향후 실증 연구를 위한 개념적 모델 및 명제를 제시하였으며 이는 향후 학술적으로 다양하게 논의하고 확장할 수 있다.

Support Vector Regression을 이용한 GARCH 모형의 추정과 투자전략의 성과분석 (Estimation of GARCH Models and Performance Analysis of Volatility Trading System using Support Vector Regression)

  • 김선웅;최흥식
    • 지능정보연구
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    • 제23권2호
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    • pp.107-122
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    • 2017
  • 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.