1960~1970년대 창업했던 경영 1세대들이 평생을 바쳐 일군 기업을 다음세대에 승계해야 하는 중요한 시기를 맞이하여 가업 승계에 대한 고민이 증가하고 있는 상황이다. 가업승계 대상을 선정하는 과정에서 가족이나 내부직원에게 가업을 승계하는 형태, 매각 또는 외부 전문가 영입 등 다양한 승계형태를 고려하는 것이 필요하다. 해외에서는 가족기업의 가업승계에 대한 중요성을 인식하고 가업승계에 미치는 영향요인, 가업승계의 특성, 유형 등 다각화된 연구를 진행하고 그 결과를 바탕으로 관련 정책 개발 및 가업승계 지원에 활용하고 있다. 하지만, 국내에서는 아직까지 가족기업의 가업승계와 관련된 연구가 많이 이루어지지 않았고, 일반적인 기업승계 형태에 대한 연구가 주를 이루고 있다. 국내 경제에서 차지하는 비중 및 영향력을 감안하였을 때, 가족기업에 대한 체계적인 연구를 통해 가족기업의 가업승계에 대한 이슈를 해결해 줄 수 있는 가이드라인 및 정책개발이 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 국내 가족기업의 가업승계에 대한 현황을 파악하기 위해 국내 540개 중소가족기업체 자료를 이용하여 Gomez-Mejia와 동료들(2007)이 주장하는 행동대리 이론(Behavioral Agency Theory)관점에서 사회 정서적 가치(SEW) 5영역을 중심으로 가족기업의 주요한 특성이 승계유형에 미치는 영향을 분석하였다. 실증분석 결과, 비 재무적 특성인 기업업력, 사회 공헌의 변수는 가족승계 > 내부승계 > 외부승계 순서로, 지식자산은 내부승계 > 가족승계 > 외부승계 순서로, 가족의 경영참여는 가족승계 > 외부승계 순서로 승계유형 선택에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 사회 공헌 특성이 승계유형 선택에 가장 많은 영향을 미쳤다. 재무적인 요인인 경영성과나 R&D 투자 변수는 승계 유형 선택에 유의한 영향을 미치지 못하였다. 연립경영의 경우 가족승계 확률이 높았고, 연립경영은 R&D 투자, 사회공헌, 기업업력 변수가 가족기업으로 선택하는 것을 강화하는 조절효과가 있었다. 본 연구에서 사용된 행동대리인 이론이 가업승계에 설명력이 높은 것으로 확인되었다. 가족기업은 사회 정서적 가치(SEW)를 유지하려는 성향이 크며, 일반적인 상장 대기업의 경우와는 달리 중소가족기업에서는 성과 등 재무적인 요인이 아니라 오랜 업력을 바탕으로 축적된 노하우, 사회 공헌 등 비재무적인 요인이 승계에 많은 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 기업가의 가업승계에 실무적인 도움이 될 것으로 기대하며, 정부의 정책 개발에 가이드라인을 제시할 수 있을 것으로 예상된다.
한국 정부가 UN의 2022년 전자정부 발전 지수에서 UN가입 193개국 중 3위에 랭크됐다. 그동안 꾸준히 상위국으로 평가된 한국은 분명 세계 전자정부의 선도국이라 할 수 있다. 전자정부의 윤활유는 데이터다. 데이터는 그 자체로 정보가 아니고 기록도 아니지만 정보와 기록의 원천이며 지식의 자원이다. 전자적 시스템을 통한 행정 행위가 보편화된 이후 당연히 데이터에 기반한 기록의 생산과 기술이 확대되고 진화하고 있다. 기술은 가치중립적인 듯 보이지만 사실 그 자체로 특정 세계관을 반영하고 있다. 더구나 비물질적 유통을 기반으로 하는 디지털 세계, 온라인 네트워크의 또 다른 아이러니는 반드시 물리적 도구를 통해서만 접속하고 접촉할 수 있다는 점이다. 디지털 정보는 논리적 대상이지만 반드시 어떤 유형이든 그것을 중계할 장치 없이는 디지털 자원을 읽어 내거나 활용할 수 없다. 초연결, 초지능을 무기로 하는 새로운 기술의 디지털 질서는 전통적인 권력 구조에 깊은 영향력을 끼칠 뿐만 아니라 기존의 정보 및 지식 전달 매개체에도 마찬가지의 영향을 미치고 있다. 더구나 데이터에 기반한 생성형 인공지능을 비롯해 새로운 기술과 매개가 단연 화두다. 디지털 기술의 전방위적 성장과 확산이 인간 역능의 증강과 사유의 외주화 상황까지 왔다고 볼 수 있을 것이다. 여기에는 딥 페이크를 비롯한 가짜 이미지, 오토 프로파일링, 사실처럼 생성해 내는 AI 거짓말(hallucination), 기계 학습데이터의 저작권 침해에 이르기까지 다양한 문제점 또한 내포하고 있다. 더구나 급진적 연결 능력은 방대한 데이터의 즉각적 공유를 가능하게 하고 인지 없이 행위를 발생시키는 기술적 무의식에 의존하게 된다. 그런 점에서 지금의 기술 사회의 기계는 단순 보조의 수준을 넘어서고 있으며 기계의 인간 사회 진입은 고도의 기술 발전에 따른 자연적인 변화 양상이라고 하기에는 간단하지 않은 지점이 존재한다. 시간이 지나며 기계에 대한 관점이 변화하게 될 것이기 때문이다. 따라서 중요한 것은 기계를 통한 커뮤니케이션, 행위의 결과로서의 기록이 생산되고 사용되는 방식의 변화가 의미하는 사회문화적 함의에 있다. 아카이브 영역에서도 초지능, 초연결사회를 향한 기술의 변화로 인해 데이터 기반 아카이브 사회는 어떤 문제에 직면하게 될 것인지, 그리고 그 속에서 누가 어떻게 기록과 데이터의 지속적 활동성을 입증하고 매체 변화의 주요 동인이 될 것인가에 대한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구는 아카이브가 행위의 결과인 기록뿐만 아니라 데이터를 전략적 자산으로 인식할 필요성에서 시작했다. 이를 통해 전통적 경계를 확장하고 데이터 중심 사회에서 어떻게 재영토화를 이룰 수 있을지를 알아보았다.
필자는 우주조약의 국제법적 의미에 관하여 첫째, 우주활동의 법원칙선언조항, 둘째, 세부조약으로 발전한 조항 그리고 마지막으로 우주조약의 보완사항에 관한 최근 동향으로 분류하여 설명하였다. 1963년 12월 13일 UN총회의 '우주법선언'을 반영한 우주조약은 그 세부조약으로 1968년 구조협정, 1972년 책임협약, 1975년 등록협약을 제정하였다. 2013년 5월 기준으로 102개국이 가입하고 27개국이 서명한 우주조약은 그야말로 우주법의 '마그나 카르타'(Magna Carta) 내지는 우주의 헌법이라고 불릴 정도로 우주법의 가장 기본이 되는 원칙을 담고 있고, 특히 달과 다른 천체를 포함한 우주를 비전유원칙인 '국제공역'(res extra commercium)으로 선언함으로서 우주에 대한 영유권 문제를 종식시켰다는 점에서 큰 의미를 찾을 수 있다. 우주조약이 제정된지 반세기가 되어가는 시점에서 우주조약에서 규정하고 있는 조항 중 우주활동은 모든 국가들의 이익을 위한다는 원칙(제1조), 외기권 우주의 자유로운 탐사와 이용(제1조), 전유화금지(제2조)와 타국의 권리존중(제9조)은 조약법은 물론 모든 국가들을 구속하는 국제관습법과 '강행규범'(jus cogens)으로까지 발전된 조항이라고 할 수 있다. 특히 우주조약은 투명성과 개방성을 규범적으로 요구하고 있다. 이것은 우주활동이 '전세계적 공공 이익'(global public interest)과 관련되어 있음을 시사하고 있다. 이러한 우주에서의 '전세계적 공공이익'에 대한 원리는 국제공동체에게 '대세적 의무'(obligation erga omnes)를 부과하고 있는데, 우주를 모든 인류의 영역이라고 선언한 점, 우주에서의 협력의 의무, 우주비행사를 인류의 사절이라고 한 점, 우주활동에서 해로운 오염을 피하라고 한 점, 우주활동을 국가, 사적 실체 그리고 정부간 조직체(IGOs)로 제한한 점, 우주활동으로 인한 손해배상에 대한 절대책임원칙, 우주에서의 핵무기 및 대량파괴무기 배치 금지, 우주활동의 공개성과 투명성 그리고 국제우주제도의 보편적 적용 등이 이를 뒷받침 해주고 있다. 현재 우주조약의 해석을 두고 많은 논란이 있는 조항들이 있고 제정당시 예상 못했던 우주기술의 발달과 상업화로 인해 보충해야 할 주제도 많이 생겨나서 현재 COPUOS 내에서 1979년 달조약을 포함한 현행 우주관련 5개 조약의 지위검토를 법률소위원회에 의제로 포함시킬 것을 제의하여 1998년 제37차 법률소위원회부터 정식으로 승인받아 현재까지 논의되고 있다. 그러나 필자는 '우주법선언'의 내용들이 이미 국제관습법으로 굳어 졌으며, 이를 거의 반영한 우주조약의 상당부분 조항들이 이제는 국제관습법화 되었고, 심지어는 강행규범(jus cogens)이 된 조항들도 있다는 면에서 우주조약의 성과는 국제법상 매우 큰 의미를 지녔다고 평가하고 싶다. 앞으로 우주조약 이외에 우주관련세부조약들로도 해결하지 못하는 분야들은 COPUOS나 UN을 통하여 보완적인 결의와 선언들로 계속 반영되어야 할 것이며 만일 별도의 조약제정이 불가능하다면 적당한 시기에 우주조약을 포함하여 세부조약의 개정을 통하여 또는 추가의정서를 만들어 보완하면 좋을 것이라고 생각한다. 우주조약은 그 개념들의 모호성 때문에 수많은 학자들로부터 비난을 받아왔지만 그럼에도 불구하고 계속 존속해 왔다는 사실을 간과해서는 안 될 것이다. 현재 우주폐기물과 관련하여 "IADC 우주폐기물 경감 가이드라인", COPUOS의 "우주폐기물감축 가이드라인", 세계국제법협회(ILA)의 "우주폐기물로 인한 피해로부터 환경을 보호하기 위한 국제협약 초안" 등이 우주조약을 보완하고 있고, 분쟁해결에 관하여 세계국제법협회(ILA)가 1998년 타이페이(Taipei) 회의에서 채택한 "우주법분쟁해결에 관한 협약안"을 제시한 바 있고, 2011년 중재재판소(PCA)가 "우주활동관련 분쟁의 중재재판에 관한 선택규칙"을 제정하고, 2012년 우주활동관련 분쟁의 중재재판관을 새롭게 임명하였다는 점은 우주법이 계속 발전되어 가고 있다는 모습을 보여주고 있다. 한편 UNIDROIT(국제사법통일기구)에서는 우주자산의 구입 및 조달에 필요한 담보금 거래시 국제적으로 통일된 담보거래 규칙을 위한 "이동장비국제담보권협약에 대한 우주자산의정서"는 우주조약이 해결하지 못하고 있는 분야는 별도의 조약체결을 통하여도 보완되고 있다는 가능성을 보여주고 있는 것이다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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