• 기술혁신연구
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• 제17권2호
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• pp.55-80
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• 2009

기술혁신활동은 타 기업에 대한 진입장벽 구축, 공정개선 및 신제품 개발을 가능하게 함으로써 이익의 증대, 안정적 수익원의 확보 및 매출액의 증대를 가능하게 한다. 또한 기존 기업에게 신기술에 대한 대응력과 내재되어 있는 역량의 증대를 가능하게 함으로써 생존의 기회를 부여한다. 따라서 기술혁신활동은 부도위험을 줄일 수 있다. 그러나 기술혁신활동은 많은 자원의 투입을 필요로 함과 동시에 이에 내재된 성공의 불확실성으로 말미암아 오히려 기업의 부도위험을 증가시킬 수 있다. 이에 본 연구는 기업의 기술혁신활동이 부도위험에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 기술혁신활동이 부도위험에 미치는 영향의 분석을 위해 본 연구는 2000년부터 2008년 까지 한국거래소 유가증권시장과 포스닥시장에 계속 상장된 기업으로 산업분류 상 제조업을 영위하는 기업을 대상으로 하였다. 기술혁신활동의 대용변수는 기존 연구에서 밭이 이용되고 있는 연구개발집약도를, 부도위험의 대용변수는 Black & Scholes(1973)의 유럽형 콜옵션 가격결정모형에 기반한 Merton(1974)의 타인자볼자격결정모형을 이용하여 측정된 부도확률을 각각 사용하였다. 추가적으로 부도위험의 대용변수로써 KIS 신용평점을 이용하여 강건성 검정을 실시하였으며, 주요 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 전체표본과 이를 유가증권시장표본 및 코스닥시장표본으로 나누어 분석한 결과 모든 표본에 있어 기술혁신활동의 대용변수인 연구개발집약도는 1% 수준에서 유의한 음(-)의 회귀계수를 보였다. 기업의 소속 시장 여부와 관계없이 기술혁신활동이 부도위험을 낮추는 중요한 변수임을 알 수 있었다. 둘째, 전체표본을 기업규모(대기업표본 및 중소기업표본), 기업연령(상위 50% 표본 및 하위 50% 표본) 및 신용평점(10~6점 표본 및 5~1점 표본)에 따라 분류하여 분석한 결과 모든 표본에 있어 연구개발집약도의 회귀계수는 유의수준에서 다소 차이를 보일 뿐 음(-)의 유의한 값을 보였다. 기업규모, 기업연령 및 신용평점의 정도와 관계없이 기술혁신활동이 증가할수록 부도위험이 감소함을 확인하였다. 셋째, 연구개발비는 자산과 비용으로 처리되는 그 여부와 관계없이 모두 부도위험과 음(-)의 유의한 관계를 가짐을 확인하였다. 또한 KIS 신용평점을 이용하여 분석한 강건성 검정 결과 기업의 소속 시장 여부와 관계없이 기술혁신활동이 부도위험을 낮추는 중요한 변수임을 거듭 확인할 수 있었다. 실증분석결과 본 연구는 기술혁신활동이 부도위험을 감소시키는 중요한 변수임을 확인하였다. 기업의 부도위험을 낮추기 위해 경영자는 기술혁신활동에 대한 지속적인 관심과 투자가 필요하겠으며, 국가의 기업지원 방향 역시 기업의 기술혁신활동을 촉진할 수 있도록 설계 되어야 하겠다.

• 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.

• 보험의학회지
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• 제24권
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• pp.49-78
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• 2005

Ⅰ. 연구(硏究) 배경(背景) 및 목적(目的) o 우리나라 보험시장의 세대가입율은 86%로 보험시장 성숙기에 진입하였으며 기존의 전통적인 전업채널에서 방카슈랑스의 도입, 온라인전문보험사의 출현, TM 영업의 성장세 等멀티채널로 진행되고 있음 o LTC(장기간병), CI(치명적질환), 실손의료보험 등(等)선 진형 건강상품의 잇따른 출시로 보험리스크 관리측면에서 언더라이팅의 대비가 절실한 시점임 o 상품과 마케팅 等언더라이팅 측면에서 매우 밀접한 영역의 변화에 발맞추어 언더라이팅의 인수기법의 선진화가 시급히 요구되는 상황하에서 위험을 적절히 분류하고 평가하는 선진적 언더라이팅 기법 구축이 필수 적임 o 궁극적으로 고객의 다양한 보장니드 충족과 상품, 마케팅, 언더라이팅의 경쟁력 강화를 통한 보험사의 종합이익 극대화에 기여할 수 있는 방안을 모색하고자 함 Ⅱ. 선진보험시장(先進保險市場)Risk 세분화사례(細分化事例) 1. 환경적위험(環境的危險)에 따른 보험료(保險料) 차등(差等) (1) 위험직업 보험료 할증 o 미국, 유럽등(等) 대부분의 선진시장에서는 가입당시 피보험자의 직업위험도에 따라 보험료를 차등 적용중(中)임 o 가입하는 보장급부에 따라 직업 분류방법 및 할증방식도 상이하며 일반사망과 재해사망,납입면제, DI에 대해서 별도의 방법을 사용함 o 할증적용은 표준위험율의 일정배수를 적용하여 할증 보험료를 산출하거나, 가입금액당 일정한 추가보험료를 적용하고 있음 - 광부의 경우 재해사망 가입시 표준위험율의 300% 적용하며, 일반사망 가입시 $1,000당 $2.95 할증보험료 부가 (2) 위험취미 보험료 할증 o 취미와 관련 사고의 지속적 다발로 취미활동도 위험요소로 인식되어 보험료를 차등 적용중(中)임 o 할증보험료는 보험가입금액당 일정비율로 부가(가입 금액과 무관)하며, 신종레포츠 등(等)일부 위험취미는 통계의 부족으로 언더라이터가 할증율 결정하여 적용함 - 패러글라이딩 년(年)$26{\sim}50$회(回) 취미생활의 경우 가입금액 $1,000당 재해사망 $2, DI보험 8$ 할증보험료 부가 o 보험료 할증과는 별도로 위험취미에 대한 부담보를 적용함. 위험취미 활동으로 인한 보험사고 발생시 사망을 포함한 모든 급부에 대한 보장을 부(不)담보로 인수함. (3) 위험지역 거주/ 여행 보험료 할증 o 피보험자가 거주하고 있는 특정국가의 임시 혹은 영구적 거주시 기후위험, 거주지역의 위생과 의료수준, 여행위험, 전쟁과 폭동위험 등(等)을 고려하여 평가 o 일반사망, 재해사망 등(等)보장급부별로 할증보험료 부가 또는 거절 o 할증보험료는 보험全기간에 대해 동일하게 적용 - 러시아의 경우 가입금액 $1,000당 일반사망은 2$의 할증보험료 부가, 재해사망은 거절 (4) 기타 위험도에 대한 보험료 차등 o 비행관련 위험은 세가지로 분류(항공운송기, 개인비행, 군사비행), 청약서, 추가질문서, 진단서, 비행이력 정보를 바탕으로 할증보험료를 부가함 - 농약살포비행기조종사의 경우 가입금액 $1,000당 일반사망 6$의 할증보험료 부가, 재해사망은 거절 o 미국, 일본등(等)서는 교통사고나 교통위반 관련 기록을 활용하여 무(無)사고운전자에 대해 보험료 할인(우량체 위험요소로 활용) 2. 신체적위험도(身體的危險度)에 따른 보험료차등(保險料差等) (1) 표준미달체 보험료 할증 1) 총위험지수 500(초과위험지수 400)까지 인수 o 300이하는 25점단위, 300점 초과는 50점 단위로 13단계로 구분하여 할증보험료를 적용중(中)임 2) 삭감법과 할증법을 동시 적용 o 보험금 삭감부분만큼 할증보험료가 감소하는 효과가 있어 청약자에게 선택의 기회를 제공할수 있으며 고(高)위험 피보험자에게 유용함 3) 특정암에 대한 기왕력자에 대해 단기(Temporary)할증 적용 o 질병성향에 따라 가입후 $1{\sim}5$년간 할증보험료를 부가하고 보험료 할증 기간이 경과한 후에는 표준체보험료를 부가함 4) 할증보험료 반환옵션(Return of the extra premium)의 적용 o 보험계약이 유지중(中)이며, 일정기간 생존시 할증보험료가 반환됨 (2) 표준미달체 급부증액(Enhanced annuity) o 영국에서는 표준미달체를 대상으로 연금급부를 증가시킨 증액형 연금(Enhanced annuity) 상품을 개발 판매중(中)임 o 흡연, 직업, 병력 등(等)다양한 신체적, 환경적 위험도에 따라 표준체에 비해 증액연금을 차등 지급함 (3) 우량 피보험체 가격 세분화 o 미국시장에서는 $8{\sim}14$개 의적, 비(非)의적 위험요소에 대한 평가기준에 따라 표준체를 최대 8개 Class로 분류하여 할인보험료를 차등 적용 - 기왕력, 혈압, 가족력, 흡연, BMI, 콜레스테롤, 운전, 위험취미, 거주지, 비행력, 음주/마약 등(等) o 할인율은 회사, Class, 가입기준에 따라 상이(최대75%)하며, 가입연령은 최저 $16{\sim}20$세, 최대 $65{\sim}75$세, 최저보험금액은 10만달러(HIV검사가 필요한 최저 금액) o 일본시장에서는 $3{\sim}4$개 위험요소에 따라 $3{\sim}4$개 Class로 분류 우량체 할인중(中)임 o 유럽시장에서는 영국 등(等)일부시장에서만 비(非)흡연할인 또는 우량체할인 적용 Ⅲ. 국내보험시장(國內保險市場) 현황(現況)및 문제점(問題點) 1. 환경적위험도(環境的危險度)에 따른 가입한도제한(加入限度制限) (1) 위험직업 보험가입 제한 o 업계공동의 직업별 표준위험등급에 따라 각 보험사 자체적으로 위험등급별 가입한도를 설정 운영중(中)임. 비(非)위험직과의 형평성, 고(高)위험직업 보장 한계, 수익구조 불안정화 등(等)문제점을 내포하고 있음 - 광부의 경우 위험1급 적용으로 사망 최대 1억(億), 입원 1일(日) 2만원까지 제한 o 금융감독원이 2002년(年)7월(月)위험등급별 위험지수를 참조 위험율로 인가하였으나, 비위험직은 70%, 위험직은 200% 수준으로 산정되어 현실적 적용이 어려움 (2) 위험취미 보험가입 제한 o 해당취미의 직업종사자에 준(準)하여 직업위험등급을 적용하여 가입 한도를 제한하고 있음. 추가질문서를 활용하여 자격증 유무, 동호회 가입등(等)에 대한 세부정보를 입수하지 않음 - 패러글라이딩의 경우 위험2급을 적용, 사망보장 최대 2 억(億)까지 제한 (3) 거주지역/ 해외여행 보험가입 제한 o 각(各)보험사별로 지역적 특성상 사고재해 다발 지역에 대해 보험가입을 제한하고 있음 - 강원, 충청 일부지역 상해보험 가입불가 - 전북, 태백 일부지역 입원급여금 1일(日)2만원이내 o 해외여행을 포함한 해외체류에 대해서는 일정한 가입 요건을 정하여 운영중(中)이며, 가입한도 설정 보험가입을 제한하거나 재해집중보장 상품에 대해 거절함 - 러시아의 경우 단기체류는 위험1급 및 상해보험 가입 불가, 장기 체류는 거절처리함 2. 신체적위험도(身體的危險度)에 따른 인수차별화(引受差別化) (1) 표준미달체 인수방법 o 체증성, 항상성 위험에 대한 초과위험지수를 보험금삭감법으로 전환 사망보험에 적용(최대 5년(年))하여 5년(年)이후 보험 Risk노출 심각 o 보험료 할증은 일부 회사에서 주(主)보험 중심으로 사용중(中)이며, 총위험지수 300(8단계)까지 인수 - 주(主)보험 할증시 특약은 가입 불가하며, 암 기왕력자는 대부분 거절 o 신체부위 39가지, 질병 5가지에 대해 부담보 적용(입원, 수술 등(等)생존급부에 부담보) (2) 비(非)흡연/ 우량체 보험료 할인 o 1999년(年)최초 도입 이래 $3{\sim}4$개의 위험요소로 1개 Class 운영중(中)임 S생보사의 경우 비(非)흡연우량체, 비(非)흡연표준체의 2개 Class 운영 o 보험료 할인율은 회사, 상품에 따라 상이하며 최대 22%(영업보험료기준)임. 흡연여부는 뇨스틱을 활용 코티닌테스트를 실시함 o 우량체 판매는 신계약의 $2{\sim}15%$수준(회사의 정책에 따라 상이) Ⅳ. 언더라이팅 기법(技法) 선진화(先進化) 방안(方案) 1. 직업위험도별 보험료 차등 적용 o 생 손보 직업위험등급 일원화와 연계하여 3개등급으로 위험지수개편, 비위험직 기준으로 보험요율 차별적용 2. 위험취미에 대한 부담보 적용 o 해당취미를 원인으로 보험사고(사망포함) 발생시 부담보 제도 도입 3. 표준미달체 인수기법 선진화를 통한 인수범위 대폭 확대 o 보험료 할증법 적용 확대를 통한 Risk 헷지로 총위험지수 $300{\rightarrow}500$으로 확대(거절건 최소화) 4. 보험료 할증법 보험금 삭감 병행 적용 o 삭감기간을 적용한 보험료 할증방식 개발, 고객에게 선택권 제공 5. 기한부 보험료할증 부가 o 위암, 갑상선암 등(等)특정암의 성향에 따라 위험도가 높은 가입초기에 평준할증보험료를 적용하여 인수 6. 보험료 할증법 부가특약 확대 적용, 부담보 병행 사용 o 정기특약 등(等)사망관련 특약에 할증법 확대, 생존급부 특약은 부담보 7. 표준체 고객 세분화 확대 o 콜레스테롤, HDL 등(等)위험평가요소 확대를 통한 Class 세분화 Ⅴ. 기대효과(期待效果) 1. 고(高)위험직종사자, 위험취미자, 표준미달체에 대한 보험가입 문호개방 2. 보험계약자간 형평성 제고 및 다양한 고객의 보장니드에 부응 3. 상품판매 확대 및 Risk헷지를 통한 수입보험료 증대 및 사차익 개선 4. 본격적인 가격경쟁에 대비한 보험사 체질 개선 5. 회사 이미지 제고 및 진단 거부감 해소, 포트폴리오 약화 방지 Ⅵ. 결론(結論) o 종래의 소극적이고 일률적인 인수기법에서 탈피하여 피보험자를 다양한 측면에서 위험평가하여 적정 보험료 부가와 합리적 가입조건을 제시하는 적절한 위험평가 수단을 도입하고, o 언더라이팅 인수기법의 선진화와 함께 언더라이팅 인력의 전문화, 정보입수 및 시스템 인프라의 구축 등이 병행함으로써, o 보험사의 사차손익 관리측면에서 뿐만 아니라 보험시장 개방 및 급변하는 보험환경에 대비한 한국 생보언더라이팅 경쟁력 강화 및 언더라이터의 글로벌화에도 크게 기여할 것임.