• The Korean Journal of Financial Management
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• v.10 no.2
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• pp.181-211
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• 1993

증권관리위원회에 신고된 내부자거래는 6개월이내 단기투자에 따른 이익을 회사에 반환하여야 하므로 단기정보를 이용할 가능성이 낮다. 따라서 Fischer(1992)는 상장회사의 임원과 주요주주 등의 주식거래를 증권관리위원회에 신고하도록 하는 제도는 미공개 내부정보를 이용한 내부자거래를 방지하는 효과적 인 방법이라고 주장하고 있다. 본 연구에서는 증권거래소에 신고된 내부자의 거래자료와 상장기업의 기업정보공시자료를 이용하여 내부자의 주식거래가 미공개 내부정보를 이용하고 있는 지를 검토하였다. 1989년부터 1992년까지 4년간 증권거래소에 신고된 상장회사 내부자의 주식거래 중 거래후 1개월내에 기업정보의 공시가 있는 경우를 연구대상으로 한 실증분석결과 이러한 내부자의 주식거래가 일반적으로 미공개된 기업정보를 이용하고 있지 않는 것으로 나타났다. 내부자의 주식 매수 또는 매도후 기업정보 공시시 주가가 상승 또는 하락하는 경우가 각각 약 50%를 차지하고 있으며 내부자의 주식거래후 정보공시 빈도 수도 기대치보다 낮았다. 또한 주식거래에 따른 내부자거래이익은 매도시에는 내부자의 주식거래후 공시된 정보 내용에 따라 결정되며, 정보공시시 주가가 상승하는 비율이 약 50%이고 내부자거래이익이 0보다 작아 매도이후에 주가가 하락할 것이라는 예측은 지지되지 않았다. 내부자거래후 200 거래일까지 누적초과수익률을 분석한 결과에서도 매도시에는 정보이용 가능성이 있지만 매수시에는 내부자거래이익이 작아 정보이용 가능성이 없었다. 또한 내부자종류에 따른 내부자거래이익이 차이가 없어 증권거래소에 신고된 내부자의 주식거래는 곧 공개될 기업정보의 이용과는 관련이 적은 것으로 생각된다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.16 no.1
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• pp.129-153
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• 1999

본 논문에서는 기업의 성장성변수(기업지분의 시장가치 대 장부가치 비율, MB)가 이익반응 계수에 체계적인 영향은 미치는가를 1991년부터 1994년까지 한국증권시장을 대상으로 재무분석가의 예측치에 의한 사건시점방법을 사용하여 실증적으로 분석하였다. 여러 사건시점을 분석한 결과 기업의 성장성과 이익반응계수가 유의적인 정의 관계가 있다는 것을 발견하였다. 이는 우리나라 증권시장에서 성장성이 높은 기업에서의 이익변화가 성장성이 낮은 기업에 비하여 주식수익률에 더 큰 영향을 미친다는 것을 의미한다, 이에 추가로 Skinner와 Sloan(1998)에서 발견된 고성장기업에서 부의 비기대이익에 대한 큰 폭의 주식수익률 하락이 우리나라 시장에서도 나타나는가를 분석하였다. 이들의 결과와는 달리 우리나라 증권시장에서는 이러한 현상이 발견되지 않았으며, 이는 고성장기업에 대하여서도 이익정보가 주식시장에 적절하게 반영된 다는 것을 나타낸다. 본 논문은 우리나라 증권시장에서 기업이익과 수익률간의 사건시점방법을 통한 연구에 있어서 기업의 성장성변수(기업의 시장가치대 장부가치의 비율)가 통제되어야 하는 변수라는 것을 나타낸다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.17 no.1
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• pp.161-180
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• 2000

본 연구는 주가를 예측하는데 있어서 선형 회귀모형을 이용하는 방법과 비선형 인공신경망 모형을 이용하는 방법을 비교 분석하여, 어떤 모형이 더 우수한 예측성과를 내는지를 검증한다. 자본시장에서 투자자들은 접근하는 정보가 다르고 각기 상이한 예측 변수들을 토대로 나름대로의 예측치를 만들어 낸다. 이렇게 볼 때 개별 투자자들이 이용하는 다양한 정보집합을 결합하여 단일의 뛰어난 정보집합을 만들어내는 것은 매우 어려운 과제이다. 따라서 본 연구에서는 이용 가능한 소수의 예측 변수들을 어떤 방식으로 결합하는 것이 예측오차의 분산을 최소화할 수 있는지에 대한 현실적인 접근방법을 모색하고자 한다. 거시경제변수나 시장자료를 입력변수로 사용한 기존 연구와는 달리 본 연구에서는 재무제표 정보를 입력변수로 사용하였다 즉, 대차대조표의 최종요약치인 주당 지분의 장부가치와 손익계산서의 최종요약치인 주당 순이익을 입력변수로 사용했으며 1991년부터 1995년까지의 추정(학습)결과를 토대로 모형을 선택하여 1996년의 제무제표 정보로 1997년의 주가를 예측하는 것이 본 연구의 과제이다. 연구결과, 대체로 선형회귀모형에 비해 비선형 신경망 모형이 예측오차의 분산을 감소시키는 것으로 나타났다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.9 no.1
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• pp.163-187
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• 2003

본 연구는 옵션가격 및 거래량 자료를 이용하여 옵션시장의 가격발견 기능에 대해서 분석을 시도하였다. 이를 위해 먼저 옵션가격과 거래량 정보가 현물시장을 선행하는 현상에 대해서 분석해 보았다. 옵션가격은 실제 현물지수를 약 1시간 정도 선행하는 것으로 관찰되었다. 콜옵션 가격이 풋옵션에 비해서 상대적으로 옵션시장에서 높게 거래되는 경우 이는 현물주식시장에서의 주가상승을 예고하는 것으로 나타났다. 옵션 거래량 정보 역시 현물시장의 가격움직임을 예측하는데 유효한 것으로 관찰되었다. 콜옵션의 풋옵션 대비 상대적인 거래증가는 투자자의 낙관적인 장세전망을 반영해 일단 현물지수의 상승을 야기하는 것으로 나타났으나 이후 투자자의 풋옵션을 통한 헤지(hedge) 수요의 증가로 이어지는 것으로 조사되었다. 두 번째로 본 연구는 이러한 옵션시장의 가격발견 기능을 이용하여 매매전략을 수립하고 이를 통하여 투자이익을 극대화시킬 수 있는지에 대해서 살펴보았다. 콜옵션 가격(거래량)이 풋옵션 가격(거래량)에 비해 고평가(증가) 되었을 경우 이는 주가상승을 미리 예고하고 있는 신호로 받아들어져 주식을 매입하고 반대로 콜옵션 가격(거래량)이 풋옵션 가격(거래량)에 비해 저평가(감소) 되었다면 주가하락을 예측하기 때문에 주식을 매도함으로써 투자이익을 증대시킬 수 있을 것이다. 실증분석 결과는 우선 옵션 가격정보를 이용하여 현물시장에서 지수 바스켓 포트폴리오를 매매하려는 전략은 30분 내외의 단기 투자에는 유효하나 그 이상의 투자기간을 가지는 경우에는 예상과는 다른 결과를 초래하였다. 반면 옵션시장에서의 콜옵션과 풋옵션의 상대적인 거래량 정보는 현물주식시장의 움직임을 예측하는데 옵션 가격정보에 비해서 보다 효과적인 것으로 판단되었다. 조사한 모든 일중 및 1일(overnight) 투자수익률에서 옵션 거래량의 상대적 비율에 의거한 투자전략은 통계적으로 유의한 투자수익률의 차이를 가져왔다.

• IE interfaces
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• v.7 no.3
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• pp.31-37
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• 1994

제조업의 경영환경을 중심으로 CIM의 개념을 정의하고 개발, 생산, 및 영업 측면에서 구체화 하였다. CIM의 요소를 영업정보, 기술정보 및 생산정보로 구분하여 각각에 대한 실현방안을 개괄적으로 단순화 하였다. 영업정보는 궁극적으로 정확한 수요예측을 위한 것이며 기술정보는 엔지니어링 데이터베이스로 체계화되면 생산정보는 양질의 구매와 원활한 생산 활 동을 위한 시스템의 구성을 목표로 한다. 기업 활동을 시스템 모델화하여 고찰하면 자본에 대한 손익을 자율적으로 규제하고 조정하는 역할로 규정한다. 여기서 투자자는 투자액에 대한 이익배당을 얻거나 손실을 보게 도며 기업 활동은 확장 혹은 축소된다. CIM은 궁극적으로 기업 활동의 순환주기를 단축시키고 기업 활동의 결과예측의 정확도를 높이는 컴퓨터를 이용한 수단이라고 볼 수 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.4
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• pp.191-199
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• 2013

The main objective of this paper is to investigate why university students use their smart phones in class and to develop a predictive model of smart phone use behavior that consisted of perceived benefit, perceived cost, attitude, social effect, intention, and habit. The proposed model is tested using survey data collected from 120 university student smart phone users. PLS analysis show as following: At first, intention and habit are significant predictors of smart phone use behavior in class. Secondly, perceived benefit and perceived cost as well as attitude and social effect are the factors affecting smart phone usage in class.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1993.10a
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• pp.6-7
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• 1993

MIS는 1970년대부터 국내기업에 도입되어 초기에는 단순한 데이타 처리용(TPS:Transaction Process System)으로 수립, 실행, 평가하는데 없어서는 안 될 요인이 되었다. 그러한 반면에 정부의 정보시스템 (IS:Information System)의 도입은 매우 저조한 수준에 머무르고 있다. 정부는 이익집단이 아니라는 이유 때문에 정부업무의 효율성을 위한 정보시스템 도입 방안-기자재의 도입, 새로운 시스템 구축, 우수한 인력의 도입-이 번번히 좌절되고 있다. 아울러 정부의 최고 의사결정자인 각료층의 잦은 교체도 IS 도입의 걸림돌이 되고 있다. 그러나 정부는 기업전체를 포함하여 국민을 전체 고객으로 상대하는 기관이라는 점에서 비록 이익집단은 아니더라도 전폭적인 투자가 필요하다. 가장 시급한 것은 각 부처의 정보를 종합한 통합된 데이타베이스의 구축이다. 이 중앙 데이타베이스에 의해서 정부는 보다 일관성 있고 신속하며 신뢰성 있는 정책을 결정하고 수행할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 정부를 포함한 공공기관에 있어서 정보시스템 도입의 필요성에 대해서 분석해 보았다. 또 이를 토대로 정부 각 부처에 분산되어 있는 정보를 수집하여 통합된 데이타베이스를 구축하는데 필요한 개발모델을 세워보았다. 아울러 이러한 통합시스템의 파급효과 및 운용방법도 예측, 분석해 보았다.

• Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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• v.19 no.4
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• pp.115-125
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• 2024

This study defined the appraisal items of technology appraisal for investment as innovation characteristics and derived the determining factors for predicting high-growth companies. Through this, we presented a direction for improving the technology appraisal model for investment. High-growth companies were classified into high-growth companies in sales, high-growth companies in operating profit, and high-growth companies in both sales and operating profit. At this time, the concept of a gazelle company was applied and defined as a company with an average growth rate of 20% or more over three years after the appraisal year. As for the analysis results, in terms of technicality (appraisal items), it was significant in predicting high-growth companies in sales and high-growth companies in sales and operating profit. Therefore, it will be possible to increase the discrimination power of predictions by strengthening the technicality (appraisal items). On the other hand, the business feasibility (appraisal items) was significant in predicting high-growth companies in sales and high-growth companies in sales and operating profit, but in a negative direction. This is due to the composition and criteria of the business feasibility (appraisal items), and it was concluded that changes to the composition and criteria for the relevant items are necessary for future model improvement.

• Management & Information Systems Review
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• v.28 no.3
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• pp.1-23
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• 2009

Prior bankruptcy studies have established that bankrupt firm's pre-filing financial ratios are different from those of healthy firms or of randomly selected going concerns. However, they may not be sufficiently different from the financial ratios of other firms in financial distress to allow the development of a ratio-based model that predicts bankruptcy with reasonable accuracy. As the result, in the multiple discriminant model, independent variables divided firms into bankrupt firms and healthy firms are retained earnings to total asset, receivable turnover, net income to sales, financial expenses, inventory turnover, owner's equity to total asset, cash flow to current liability, and current asset to current liability. Moreover four variables Retained earnings to total asset, net income to sales, total asset turnover, owner's equity to total asset indicate that these valuables classify bankrupt firms and distress firms. On the other hand, Owner's Equity to borrowed capital, Ordinary income to Net Sales, Operating Income to Total Asset, Total Asset Turnover and Inventory Turnover are selected to predict bankruptcy possibility in the Logistic regression model.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.11
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• pp.48-54
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• 2012

정보통신 기술은 아날로그 산업에서 디지털 산업을 거쳐 현재는 스마트 산업으로 이어지는 수단으로 활용되어 왔다. 특히 산업 사회생활에서 문서로 직접 주고받던 환경에서 메일, 전자문서 교환 등으로 바뀌면서 편리성과 비용절감을 통해 산업 사회생활 발전에 기여하고 있다. 최근 빅데이터 기술은 대용량 정보를 분석하여 기상예측, 신약개발, 유전자 분석 등의 다양한 분야에 활용되고 있다. 그러나 대용량 정보 안에는 개인 식별을 할 수 있는 정보가 포함되어 있어, 빅데이터 기술을 바로 적용하기에는 개인정보보호법이 정하는 개인정보보호 이용에 관한 법률에 대한 준비가 미흡한 실정이다. 예를 들어 공공기관의 데이터를 활용하여 날씨 예측, 재난 방재 서비스 등을 통해 국민의 삶을 제고함과 동시에 경제적으로 많은 이익을 가져올 수 있다. 그러나 개인정보를 타인이 악의적으로 이용할 수 있어 개인에게 경제적, 정신적 피해를 줄 수 있다. 또한 개인정보의 노출은 과거와 달리 삭제되거나 잊혀지지 않고 영구적으로 재사용이 가능하기 때문에 이를 사전에 막을 수 있는 방법이 필요하다. 이에 본고는 빅데이터 등장에 따른 시장구조 변화 및 경제적 파급효과를 분석하고, 법리적 분석을 바탕으로 빅데이터 기술이 올바르게 시장에 정착할 수 있은 법(규제)방안을 제시하고자 한다.