• 제목/요약/키워드: 이익예측

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상용 부품 비정형 데이터와 인공 신경망을 이용한 부품 단종 예측 방안 연구 (Study on predicting the commercial parts discontinuance using unstructured data and artificial neural network)

  • 박연경;이익도;이강택;김두정
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권10호
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    • pp.277-283
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    • 2019
  • 기술의 발전으로 다양한 부품의 개발 및 상용화는 가능 하였으나, 이에 따라 부품의 단종 주기는 단축 되었다. 이는 수천 품목 이상의 부품을 활용하여 개발하고, 장기간 운영하는 무기체계의 수리 부속 보급을 어렵게 하였으며, 무기체계 운용 가용도 저하의 주요 원인으로 작용하였다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 미국 등은 전담 기구를 만들어 대응하고 있으며, 국내에서는 상용 부품단종 예측도구를 활용하여 단종을 예측하고 관리하고 있다. 하지만 상용 부품단종 예측도구에서 단종 정보가 제시되지 않는 부품에 대한 대응 및 관리는 부재한 실정이다. 이에 본 연구에서는 상용 부품단종 예측도구에서 제공하는 부품에 대한 정형, 비정형 빅데이터를 수집하고, 데이터 전처리 및 Embedding 과정을 거쳐, 신경망 학습 알고리즘을 적용하여, 상용 부품에 대한 단종 정보 (LC Risk, YTEOL)를 예측하는 방안을 제시하였다. 또한 제시된 모델의 예측 성능을 데이터 기술 통계량과 비교 평가 하여, 본 연구에서 제시한 학습 모델의 타당성을 검증 하였다. 결론에는 본 연구의 활용 방안과 한계점 및 발전 방향에 대하여 기술 하였다.

기후변화를 고려한 홍수방재시설물의 경제성분석 : 임진강 유역사례 (Economic Assessment for Flood Control Infrastructure under Climate Change : A Case Study of Imjin River Basin)

  • 김경석;오승익
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제18권2호
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    • pp.81-90
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    • 2017
  • 임진강 유역은 1996년부터 1999년까지 3번의 대규모 홍수가 발생하여 많은 인명피해와 9천억원의 재산피해를 입었다. 우리나라는 기후변화로 인하여 홍수피해가 앞으로 증가할 것으로 예상된다. 본 연구는 기후시나리오를 활용하여 미래의 홍수피해를 예측하고, 실물옵션 기반 경제성분석 방법을 제시하였으며, 임진강유역의 홍수방지시설물 투자사업의 사례연구를 통해 경제성분석을 실시하였다. RCP (Representative Concentration Pathway) 기후시나리오에서 모의된 강수량 자료를 활용하여 홍수피해액을 계산하고, 홍수방지시설물 투자에 의한 저감이익을 분석하였다. 향후 RCP8.5와 RCP4.5 기후시나리오가 실현되는 조건을 가정하여 홍수피해 저감이익의 변동성을 구하고, 2071년에 200년 재현주기에 적응하도록 하는 확장을 위한 투자를 할 수 있는 확장옵션을 적용하여 프로젝트의 옵션가치를 구했다. 옵션가치 분석결과, 두 가지 시나리오 하에서 경제성을 확보하고 있음을 확인하였고, RCP8.5 기후시나리오가 실현될 때가 RCP4.5의 경우보다 홍수피해 저감이익이 더 많이 발생하였다. 본 연구는 정부 의사결정권자가 실물옵션분석방법을 활용하여 홍수방재시설물의 경제성분석에 기후변화 불확실성을 고려할 수 있도록 도와줄 것으로 기대되며, 기후시나리오에서 제공하는 강우자료를 활용하여 기후위험요소를 경제적 가치로 정량화하는 방법을 제시하였다.

옥수수 재배기간 동안 바이오차 시용 수준에 따른 탄소 격리량 산정 및 이익 분석 (Estimation of Carbon Sequestration and Its Profit Analysis with Different Application Rates of Biochar during Corn Cultivation Periods)

  • 신중두;최용수;이선일
    • 유기물자원화
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    • 제24권3호
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    • pp.83-90
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    • 2016
  • 바이오차 시용이 토양비옥도나 온실가스 완화에 기여하는 것 외에, 경작지 시용에 따른 탄소격리 및 순익 분석이 평가된바 거의 없다. 본 연구는 옥수수 재배 기간 동안 온실가스 완화에 대한 이익을 평가하고, 탄소격리를 산정하기 위해 수행되었다. 본 실험의 처리구는 돈분처리구, 돈분을 퇴비로 시용하면서 바이오차 처리를 2,600(0.2%), 13,000(1%), 및 26,000(2%) kg/ha로 나누어 시용하였다. 바이오차 시용에 따른 탄소 격리량을 예측하기 위해 Y = 0.5523X - 742.57 ($r^2=0.939^{**}$) 일차 모형식을 유도하였으며, 본 수식을 바탕으로 바이오차 0.2, 1 및 2% 시용 시 탄소 격리량은 각각 1,235, 3,978, 및 14,794 kg/ha로 산정되었고, 온실가스 완화는 각각 4.5, 14.6, 및 54.2 ton/ha로 평가 되었다. 이에 대한 이익 평가는 적게는 $14.6, 많게는 $452로 산정되었다. 또한 한국 기후변화 시장의 이산화탄소 시장 거래가로는 바이오차 0.2, 1 및 2% 시용 시 $35.6, $115.3 및 $428.2로 나타났다. 바이오차 시용에 대한 작물 재배에 있어, 초장과 수량은 처리간에 유의차가 인정되지 않았다. 따라서 본 실험결과는 농사활동에서 바이오차를 토양에 시용함으로서 탄소 배출건 거래제가 시행된다는 전제 조건하에 기초자료가 될 것이다.

한국 해군의 북극해 진출과 발전방안에 대한 고찰: 작전환경(SWOT) 분석을 중심으로 (Development Plan of R.O.K. Naval forces to prepare Tasks in the Arctic Ocean: Based on Operational Environment(SWOT) Analysis)

  • 지영
    • 해양안보
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    • 제1권1호
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    • pp.311-343
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    • 2020
  • 지구온난화의 영향으로 2035년 이후 북극해가 대부분 개방될 것으로 예측된다. 그리고 북극해 개방 시에는 북유럽까지 항해 거리·비용 감소, 북극권 자원 해상운송, 아시아의 허브항으로서 간접이익 창출 등 많은 국가이익이 기대되고 있다. 이에 따라 미지의 영역이던 북극해에서 국가이익을 확보하고, 국민의 자유로운 활동을 보장하기 위해 정부도 구체적인 정책을 수립하여 추진 중이다. 해군도 북극해 관련 국가정책을 군사적으로 뒷받침하려면, 지금부터 역할과 계획을 구체화해야만 한다. 북극해에서 지원 임무를 수행하기 위해 해군력은 고유 작전특성(기동성, 융통성, 지속성, 현시성, 투사성)을 발휘하여야 하며, 이를 준비하는 과정에서 긍정적·부정적 영향을 미칠 수 있는 내·외부 작전환경(OE)을 먼저 분석할 필요가 있었다. 이는 해군 내부의 강점(S)과 약점(W), 외부의 기회(O)와 위협(T)으로 구분되는데, 각 환경요인들을 연계(S-O, S-T, W-O, W-T)하여, 작전특성을 구현할 수 있는 발전방안을 도출하고자 하였다. 해군은 경험해보지 못한 추운 원해에서 임무를 수행하기 위해 다음의 노력을 기울여야 할 것이다. 첫째, 정부 정책과 발맞추어 해군의 단계적인 추진계획(로드맵)을 작성하고, 둘째, 국내·외 교육훈련 프로그램과 해외 연합훈련에 적극적으로 참여함으로써 전문인력을 양성해야 한다. 셋째, 국내의 우수한 특수선박 조선기술과 4차 산업혁명 신기술을 적용하여 극지 작전용 무장·장비·물자를 확보하는 한편, 광활한 북극해 상 전력공백을 해소하기 위해 연합작전 역량과 군사신뢰도를 증진하면서, 북극권 내 기항지를 마련할 필요가 있다. 끝으로, 북극권 진출 후 군사적·비전통적 위협(전염병, 재난, 인명구조 등)에 대응하며, 다양한 성과를 창출할 수 있도록 사전 준비를 해나가야 할 것이다.

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KOSDAQ 시장의 관리종목 지정 탐지 모형 개발 (Development of a Detection Model for the Companies Designated as Administrative Issue in KOSDAQ Market)

  • 신동인;곽기영
    • 지능정보연구
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    • 제24권3호
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    • pp.157-176
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    • 2018
  • 관리종목은 상장폐지 가능성이 높은 기업들을 즉시 퇴출하기 보다는 시장 안에서 일정한 제약을 부여하고, 그러한 기업들에게 상장폐지 사유를 극복할 수 있는 시간적 기회를 주는 제도이다. 뿐만 아니라 이를 투자자 및 시장참여자들에게 공시하여 투자의사결정에 주의를 환기시키는 역할을 한다. 기업의 부실화로 인한 부도 예측에 관한 연구는 많이 있으나, 부실화 가능성이 높은 기업에 대한 사회, 경제적 경보체계라 할 수 있는 관리종목에 관한 연구는 상대적으로 매우 부족하다. 이에 본 연구는 코스닥 기업들 가운데 관리종목 지정 기업과 비관리종목 기업을 표본으로 삼아 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 이용하여 관리종목 지정 예측 모형을 개발하고 검증하였다. 분석결과에 따르면 로지스틱 회귀분석 모형은 ROE(세전계속사업이익), 자기자본현금흐름률, 총자산회전율을 사용하여 관리종목 지정을 예측하였으며, 전체 평균 예측 정확도는 검증용 데이터셋에 대해 86%의 높은 성능을 보여주었다. 의사결정나무 모형은 현금흐름/총자산과 ROA(당기순이익)를 통한 분류규칙을 적용하여 약 87%의 예측 정확도를 보여주었다. 로지스틱 회귀분석 기반의 관리종목 탐지 모형의 경우 ROE(세전계속사업이익)와 같은 구체적인 관리종목 지정 사유를 반영하면서 기업의 활동성에 초점을 맞추어 관리종목 지정 경향성을 설명하는 반면, 의사결정 관리종목 탐지 모형은 기업의 현금흐름을 중심으로 하여 관리종목 지정을 예측하는 것으로 나타났다.

인공지능 기반 수요예측 기법의 리뷰 (A review of artificial intelligence based demand forecasting techniques)

  • 정혜린;임창원
    • 응용통계연구
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    • 제32권6호
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    • pp.795-835
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    • 2019
  • 최근 다양한 분야에서 '빅데이터'가 생성되었다. 많은 기업들은 인공지능(AI)을 기반으로 빅데이터 분석이 가능한 시스템을 구축하여 이익 창출을 시도하고 있다. 인공지능 기술을 접목함으로써 방대한 양의 데이터를 효율적으로 분석하고 효과적으로 활용하는 것은 점점 더 중요해지고 있다. 특히 재무, 조달, 생산 및 마케팅과 같은 다양한 분야에서 국가 및 기업 경영 관리에있어 최소의 오차와 최대의 정확도를 갖춘 수요예측은 절대적으로 중요한 요소이다. 이때 각 분야의 수요패턴을 고려한 적절한 모델을 적용하는 것이 중요하다. 전통적으로 쓰이는 시계열모델이나 회귀모델로도 비대해진 실제 데이터의 복잡한 비선형적인 패턴을 분석할 수 있다. 그러나 다양한 비선형 모델들 중에서 적절한 모델을 선택하는 것은 사전 지식 없이는 어려운 일이다. 최근에는 인공지능 기반의 기법들인 머신러닝이나 딥러닝 기법을 중심으로 이루어진 연구들이 이를 극복할 수 있음을 증명하고 있다. 뿐만 아니라 정형데이터와 이미지나 텍스트의 비정형 데이터 분석을 통한 수요예측도 높은 정확도를 갖춘 결과를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 수요예측이 비교적 활발하게 일어나는 중요한 분야들을 나누어 설명하였다. 그리고 각 분야별로 갖는 특징적인 성격을 고려한 인공지능 기반의 수요예측 기법에 대해 머신러닝과 딥러닝 기법으로 나누어 소개하였다.

통계적 예측모형을 활용한 경륜 경기 순위 분석 (Analysis of cycle racing ranking using statistical prediction models)

  • 박가희;박리라;송종우
    • 응용통계연구
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    • 제30권1호
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    • pp.25-39
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    • 2017
  • 최근 경륜은 2015년도 기준, 5백만 명 이상의 많은 사람들이 참여하고 2조를 넘어선 매출을 발생시키는 대중적인 레저스포츠로서 자리 잡고 있다. 본 연구의 목적은 다양한 통계적 분석기법을 사용하여 경륜경기의 순위를 예측하고, 순위에 유의한 영향을 미치는 변수들을 파악하는 데에 있다. 다양한 Classification 방법과 Regression 방법들을 적용하여 순위예측모형을 만들고 비교분석하였다. 대부분의 모형에서 공통적으로 선택된 변수들을 살펴보면, 등급이 강급될수록, 종합득점이 높을수록 순위가 높아지며 반대로 등급이 승급될수록, 번호 4번을 부여받을수록 그리고 최근성적의 순위가 낮을수록 순위가 낮아지는 것을 알 수 있었다. 또한, 선수의 실력과 관련된 연속형 변수들을 각 경기별로 평균값을 빼서 보정한 자료와 원자료를 사용하여 모형을 적합시킨 결과 모든 모형에서 보정된 자료를 사용하였을 때 더 낮은 오분류율을 보였다. 마지막으로 분석에 사용하지 않은 최근 한 달 경기결과를 예측해서 베팅했을 때 모든 경우에 예측률은 높았지만 큰 이익을 거두지 못했는데 그 이유는 낮은 배당률을 가진 경기의 결과만을 잘 예측했기 때문이다.

경영자의 부가 기업의 반인수조치 선택에 미치는 영향 (The Influence of Manager's Wealth on Adopting Anitakeover Measures)

  • 주현태
    • 재무관리연구
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    • 제12권1호
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    • pp.167-186
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    • 1995
  • 기업인수합병(M&A) 시장의 활성화에 따라 적대적 공개매수를 방어하기 위한 반인수조치(Antitakeover Techniques)들에 관한 관심도 고조되고 있다. 지금까지 널리 알려져 있는 대표적인 반인수 조치들은 Fair Price Amendment(FPA), Classified Board Amendment(CBA)와 Poison Pills(PP) 등이다. 이들 대표적 세 반인수조치들 중에서 FPA와 CBA 채택의 경우는 주주들의 사전 승인이 요구되는데 반하여 PP는 주주들의 사전 승인없이 채택이 가능한 반인수조치이다. 이처럼 상이한 반인수조치들의 채택은 채택기업의 가치에 상이한 부의 효과를 미치는데, 이 분야의 많은 실증적연구 결과들이 보고되고 있다. 본 연구에서는 표본기업으로 현재까지 상호개별적으로 연구되어 왔던 두가지 반인수조치(FTA, CBA)에 PP와 비채택기업도 포함시키고 있다. 지금까지의 반인수조치 채택에 따른 기업가치에 미치는 부의 효과에 관한 연구결과를 확인해보고, 반인수조치 채택에 관한 경영자의 의사결정과 경영자의 부 사이에 체계적인 관계가 존재하는지를 실증분석하고자 한다. 여기서 경영자의 부는 기업내부자 지분율과 기업내 경영자를 위한 Golden Parachute의 존재 유무로 측정한다. 본 연구에서는 3개의 가설을 설정하였다. 가설1: 만일 경영자가 주주의 이익을 희생하면서 자신의 이익을 위한 반인수조치를 채택한다면, 반인수조치 채택의 공표는 평균적으로 기업가치에 부(-)의 효과를 보일 것이다. 가설2: 경영자의 내부지분율이 낮을때 경영자들은 주주에게 가장 해로운 반인수조치를 선택할 것이다. 가설3: Golden Parachute가 존재하지 않을때 경영자들은 주주에게 가장 해로운 반인수조치를 채택할 것이다. 본 연구의 대상기업들중에서 반인수조치 채택 기업들은 IRRC 1990년도판에서 수집되었고, 대칭표본 기업으로 반인수조치를 채택하지 않은 기업들은 CRSP 파일에서 기업규모, SIC 코드를 대응시켜 선정하였다. 임원, 관계이사들과 친인척을 포함하는 내부자의 지분과 Golden Parachute 존재 여부는 이 연구의 표본기업들의 Proxy Statement에서 수집하였다. 최종 표본기업은 FPA 채택기업, CBA 채택기업, PP채택기업, 그리고 비채택기업으로 4개의 상호 배타적인 기업 그룹으로 구성되었다. 본 연구는 Event Study와 Multinomial Logistic Regession의 두가지 실증분석 방법을 사용하였다. Event Study방법론은 반인수조치 채택 공표시 초과수익률을 조사하기 위해 사용하였다. Multinomial Logistic Regession은 선택된 반인수조치 종류와 설명 변수들(내부자 지분율, Golden Parachute)간에 체계적인 관계가 존재하는지를 검증하기 위해 사용되었다. 반인수조치들을 채택하는 기업들은 반인수조치를 채택하고 있지 않은 기업들에 비해 내부자 지분율이 낮게 나타났으며, 반인수조치 중 PP를 채택한 기업에서 가장 낮은 내부지분율을 보이고 있다. GP 채택을 보면 PP를 선택한 기업의 50%가 GP를 채택하였다. 본 연구에서 반인수조치 채택 발표일 하루 전후의 초과수익률을 조사한 결과는 반인수조치 미채택기업, CBA, FPA 채택기업들의 초과수익률은 통계적으로 의미가 없었으나, PP채택에 따른 초과수익률은 의미 있는 부(-)의 값을 나타냈다. 이와같이 CBA와 FPA채택기업들은 주주의 부를 감소시키지 않았으나 PP채택기업들은 주주의 부를 감소시켰다. 따라서 경영자는 주주의 이익을 희생시키면서 자신의 이익을 위해 PP를 선택하고 있음을 보여 주고 있다. 연구결과는 내부자 지분율의 크기가 경영자와 주주간의 이해를 효과적으로 일치시키고 있음을 제시하고 있다. 즉, 내부자 지분율이 큰 기업일수록 반인수조치를 채택하지 않거나 반인수조치 채택시에 주주의 이익에 반하지 않은 반인수조치를 선택하는 경향이 높다. Golden Parachute이 존재하는 기업은 FPA를 채택하거나 반인수조치를 채택하지 않는 것보다 PP나 CBA를 채택하는 경향이 더 높다. 한편 기업에서의 GP의 존재가 경영자의 가장 해로운 반인수조치 선택을 억제하지 못함을 보여주고 있는데, 이는 GP가 비효과적인 계약메카니즘임을 제기한다. GP가 경영자와 주주간의 이해를 일치시키도록하는 계약이라기 보다는 차라리 기업방어전략이 비효과적일때 경영자 자신의 안전판으로 제공되고 있음을 보여준다. 이 논문의 주요공헌은 기업내부자 지분율의 크기와 GP의 존재가 반인수조치 선택에 체계적인 영향을 미치고 있음을 보여준 것이다. 여기서 사용된 Multinomial Logistic모델은 내부지분을 크기와 GP의 존재가 PP또는 CBA가 채택될 것인지를 예측할 수 있게 한다.

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한국철도공사 경영성과에 미치는 서비스 요인분석 -철도통계연보 데이터를 대상으로- (Analysis of Service Factors on the Management Performance of Korea Railroad Corporation - Based on the railroad statistical yearbook data -)

  • 구경모;서정택;강낙중
    • 한국항만경제학회지
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    • 제37권4호
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    • pp.127-144
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    • 2021
  • 본 연구 목적은 1990년 이후 2019년까지의 철도서비스 공급자인 철도청과 한국철도공사의 '철도통계 연보' 자료에 근거하여 서비스 요인을 도출하고, 그 서비스 요인이 철도수송 서비스 공급자의 대표적 경영성과 변수인 영업이익률에 미친 영향을 분석하고자 함에 있다. 특히, 한국철도공사 출범 이후인 2004년을 기점으로 전기(1990년~2003년)와 후기(2004년~2019년)로 연구 시기를 구분하여, 최근 10여년 간의 한국철도공사의 경영혁신이 공사로의 설립 목적에 부합하는 변화를 보였는지를 평가하는 실증적 연구라는 차원에서 학술적 의미가 있다. 본 연구 내용은 철도여객수송 서비스 품질에 관한 선행연구를 조사하고 한국철도공사의 경영성과 평과와 관련된 정부 발표자료 내용을 분석하였다. 실증분석 모델로서 분석기간 29년 동안의 철도여객수송 서비스 공급자의 운영·경영 활동 정보를 기초로 영업이익률을 종속변수로, 그리고 기반성, 경제성, 안전성, 연계성, 사업다양성의 서비스 요인변수를 설명변수로 이용하여 연구모형을 구축하였다. 연구 분석 결과에서 영업이익률은 기반성 요인이 구조적 개혁 또는 효율성 개선으로 향상된다는 점이다. 그리고 경제성 요인은 원가를 절감함으로써 영업이익률이 향상된다는 사실이다. 안전성 요인은 회귀계수의 유의한 설명력을 밝히지는 못하였지만, 그 영향력 부호는 예측과 같았다. 연결성 요인은 KTX 서비스 개시 전후, 변수가 미치는 영향력 차이가 드러났는데, 영업이익률에 미치는 영향력 방향이 전기에는 부에서 후기에는 정으로 변하였다. 이는 후기에 연결성 효과가 실제로 발휘될 수 있는 환경이었다고 해석된다. 수입다양성 요인은 종속기업투자지분과 정부보조금의 효과가 경영성과에 나타나지 않았다는 점도 확인된다.

지능형 변동성트레이딩시스템개발을 위한 GARCH 모형을 통한 VKOSPI 예측모형 개발에 관한 연구 (A Study on Developing a VKOSPI Forecasting Model via GARCH Class Models for Intelligent Volatility Trading Systems)

  • 김선웅
    • 지능정보연구
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    • 제16권2호
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    • pp.19-32
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    • 2010
  • 학계와 금융파생상품 가격결정이나 변동성매매와 같은 실무영역 모두에서 주식시장의 변동성은 중요한 역할을 한다. 본 연구는 GARCH 모형에 기초하여 한국주식시장의 변동성을 정확히 예측함으로써 변동성매매시스템의 성과를 높일 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 여러 연구 자료에서 밝혀지고 있는 변동성 비대칭성개념을 도입하였다. 최근 새로 개발된 한국주식시장 변동성 지수인 VKOSPI를 변동성 대용값으로 사용한다. VKOSPI는 KOSPI 200 지수옵션의 가격을 이용하여 계산된 값으로서 옵션딜러들의 변동성 예측치를 반영하고 있다. KOSPI 200 옵션시장은 1997년 시작되었으며, 발전을 거듭하여 현재 하루 거래량이 1,000만 계약을 넘어서면서 세계 최고의 지수옵션시장으로 발전하였다. 이러한 옵션시장에 반영된 변동성을 분석하는 것은 투자자들에게 좋은 투자정보를 제공하게 될 것이다. 특히, 변동성 대용값으로 VKOSPI를 사용하면 다른 변동성 대용치를 사용할 때 발생하는 통계적 추정의 문제를 피해 갈 수 있다. 본 연구는 2003년부터 2006년의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 최우도추정방법(MLE)을 이용하여 GARCH 모형을 추정한다. 비대칭 GARCH 모형으로는 Glosten, Jagannathan, Runke의 GJR-GARCH 모형, Nelson의 EGARCH 모형, 그리고 Ding, Granger, Engle의 PARCH모형을 포함하며 대칭 GARCH 모형은 (1, 1) GARCH 모형을 이용한다. 2007년부터 2009년까지의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 반복적 계산과정을 통해 내일의 변동성 예측값과 오르고 내리는 변화방향을 예측하였다. 분석 결과 시장변동성과 예기치 않은 주가변동 사이에는 음의 상관관계가 존재하며, 음의 주가변동은 동일한 크기의 양의 주가변동보다 훨씬 더 큰 변동성의 증가를 가져옴을 알 수 있다. 즉, 한국 주식시장에도 변동성 비대칭성이 존재함을 보여주었다. GARCH 모형을 이용하여 내일의 VKOSPI의 등락방향을 예측하고 이를 이용하여 변동성 매매시스템을 개발하였다. 내일의 변동성이 상승할 것으로 예측되면 스트래들매수전략을 이용하고 반대로 변동성이 하락할 것으로 예측되면 스트래들 매도전략을 이용한다. 변동성의 변화방향성을 맞춘 경우에는 VKOSPI 변동분을 더하고 틀린 경우에는 변동분을 뺀 누적합을 이용하여 변동성매매전략의 총수익을 계산한다. 모형추정용 자료구간의 경우 통계적 기준인 MSPE 기준으로는 PARCH 모형의 적합도가 가장 높고, 예측방향의 적중도를 재는 MCP 기준으로는 EGARCH 모형이 가장 높은 값을 보여주었다. 테스트용 자료구간의 경우에는 PARCH 모형이 모형적합도와 내일의 변동성 등락방향 예측에서 가장 좋은 결과를 보여주었다. 모형추정용 자료구간의 경우 GARCH 모형 전체에서 매매이익을 기록하고 있고 테스트용 자료구간의 경우에는 EGARCH 모형을 제외한 GARCH 모형들이 매매이익을 보여주었다. 본 연구에서 나타난 변동성의 군집과 비대칭성 현상으로부터 변동성에 비선형성이 존재함을 알 수 있었으며, 비선형성에서 좋은 결과를 보이고 있는 인공지능시스템과 비대칭 GARCH 모형을 결합한다면 제안된 변동성매매시스템의 성과를 많이 개선할 수 있을 것으로 판단된다.