• 제목/요약/키워드: 이익예측 정확성

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기업 본사 소재지에 따른 애널리스트의 이익 예측능력 및 주가영향력 차이가 존재하는가? (Does the Geography Matter for Analysts' Forecasting Abilities and Stock Price Impacts?)

  • 김동순;엄승섭
    • 재무관리연구
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    • 제25권4호
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    • pp.1-24
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    • 2008
  • 본 논문은 애널리스트들의 과대예측 여부와 서울소재 기업 및 지방소재 기업의 경우 어느 쪽이 과대예측의 정도가 심한지를 분석하였고, 기업실적에 관한 추정치들과 실측치들을 비교하여 얼마만큼 애널리스트 예측이 정확한지, 또한 기업 본사가 서울과 지방에 위치함에 따라 애널리스트들의 예측 정확성 및 주가영향력에 차이가 존재하는지를 실증 분석하였다. 그 결과, 애널리스트들은 매출액, 영업이익, 순이익 모두에 있어서 과대 예측하는 경향이 있음이 발견되었고, 기업의 본사가 지방인 경우가 서울인 경우에 비하여 과대예측 정도가 심한 것으로 나타났다. 애널리스트의 이익예측 정확도는 지방소재 기업보다 서울소재 기업에 대해 더 높은 것으로 나타났다. 애널리스트 보고서 공표의 주가영향력은 투자의견의 하향의 경우 서울소재 기업의 주가는 하락하기 보다는 오히려 상승하였으며, 목표주가 하향의 경우에도 서울소재 기업의 주가가 덜 하락하여 전반적으로 서울소재 기업에 대한 주가영향력이 보다 긍정적으로 나타났다. 한편, 외국인 지분율이 높은 기업일수록 투자의견 하향시에는 주가가 덜 부정적으로, 목표주가 하향시에는 주가가 더 부정적으로 영향을 받는 것으로 나타났다.

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추석 연휴 전력수요 특성 분석을 통한 단기수요 예측 모형 개발 (Short-Term Load Forecasting Model Development Through Analysis on Power Demand during Chuseok Holiday)

  • 권오성;박래준;송경빈;주성관;박정도;조범섭;신기준;이익종
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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    • pp.608-609
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    • 2011
  • 전력수요 예측 오차가 큰 추석 연휴 및 전, 후일 전력수요 예측의 정확성을 향상시키기 위해 과거 추석 연휴 및 전, 후일에 대한 전력수요 특성을 분석하고 최대/최소 전력 예측을 위한 퍼지 입력데이터 선정 방법과 24시간 예측을 위한 정규화에 필요한 입력 데이터 선정방법을 개발하여 퍼지 선형회귀분석 모델을 사용하여 2006년에서 2010년까지 5개년의 사례연구를 통해 알고리즘의 우수성을 검증하였다.

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유사기업정보의 이용과 공모가액 결정에 관한 연구

  • 장범식;이재경
    • 재무관리논총
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    • 제4권1호
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    • pp.205-232
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    • 1998
  • 본 연구는 최근의 제도개선으로 그 중요성이 증대되고 있는 상대가치계산 방식의 대안으로서 주가수익가치평가방식(Price-Earnings Valuation:이하 'P/E방식'이라 한다)을 우리 나라 시장에 적용하고 그 정확성을 검증한다. P/E방식에 따른 기업의 주가는 당해 기업의 주당수익과 유사기업으로부터 산출된 적정 주가수익비율(P/E 배수)을 곱함으로서 결정된다. 1988년에 우리 나라 시장에 상장된 기업을 대상으로 P/E방식을 사용한 연구결과는 두가지측면에서 중요한 시사점을 제공하고 있다. 첫째, 유사기업 선정시 현행 표준산업분류표보다는 주당수익 혹은 주당경상이익을 선정기준으로 사용했을 때 예측오차가 훨씬 줄어들고 있음을 보여주고 있다. 둘째, 비교기준가격산정시점이 상장시점에 근접할수록 예측오차는 더 적음을 보여주고 있다. 특히 P/E방식을 사용할 때 유사기업선정기준에 대한 본 연구의 결과는 금융선진국을 중심으로 한 선행연구결과와 일치하지 않고 있으며[Alford(1992), Kahle and Walkling(1996)], 우리 나라 공모주의 가격산정 및 기존 상장주식의 향후 비교가치 평가시에 반드시 고려될 필요가 있다고 본다.

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하이브리드 의사결정나무와 인공신경망 모델을 이용한 방문학습지사의 고객세분화 (Customer Segmentation of a Home Study Company using a Hybrid Decision Tree and Artificial Neural Network Model)

  • 서광규;안범준
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제7권3호
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    • pp.518-523
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    • 2006
  • 본 논문은 하이브리드 의사결정 나무(CART)와 인공신경망 모델을 개발하여 고객의 이탈에 대한 예측을 높이기 위하여 가정방문 학습지 고객의 패턴을 분류하고, 분석하는 새로운 방법에 대하여 연구하였다. 의사 결정나무(CART5)를 형성하여 선택된 결정변수들은 인공신경망의 입력벡터 값으로 선택되는 새로운 방법을 제시하였다. 고객 관리측면에서 본 논문은 가정방문 학습지 회사의 기존고객을 분류하여 패턴을 분석함으로써 우수한 고객의 지속적인 관리와 이탈 가능성이 많은 고객을 차별 관리하여 기업이익을 증대시킬 수 있을 것이다. 새롭게 제안한 하이브리드 모델은 기존의 의사결정트리모델(CART), 회귀모형, 인공신경망 모델과 비교한 결과 그 예측 정확성이 높음을 확인할 수 있었다.

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고려상품군을 반영한 준거가격효과의 모형화: Empirical Bayes & Latent Class Approach (Modeling the Effect of Consideration Set-Based Reference Price: Empirical Bayes & Latent Class Approach)

  • 장광필
    • Asia Marketing Journal
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    • 제8권1호
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    • pp.1-17
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    • 2006
  • 다양한 선행연구에서 준거가격효과는 실증적 지지를 받아온 것이 사실이다. 그러나 대부분의 선행연구에서 간과된 부분은 설명되지 않은 소비자 반응의 이질성이 준거가격에 반영되어 실재하지 않는 효과가 마치 유의한 것으로 나타날 수도 있다는 것이다(Chang, Siddarth, and Weinberg 1999; Bell and Lattin 2000). 또 다른 차원의 이질성으로서, 고려상표군의 이질성이 반영되지 않을 경우 모델에 포함된 변수의 모수추정치에 왜곡현상이 나타날 수 있음을 Meyer and Kahn(1991)이 지적한 바 있다. 이러한 선행연구의 문제점을 고려하여 이 연구에서는 반응의 이질성과 고려상표군의 이질성을 모두 반영한 모델을 적용함으로써 보다 정확한 준거가격효과의 추정을 시도하였다. 또한 소비자별 고려상표군의 이질성을 반영한 준거가격 측정치를 새롭게 제안하여 검증하고자 하였다. 실증분석결과, 제안된 준거가격 측정치가 선행연구에서 사용한 측정치에 비해 모델적합도와 예측타당성을 향상시키는 것으로 나타났다. 이 결과는 준거가격 형성과정에도 고려상표군의 이질성이 반영됨을 실증하는 것이다. 고려상표군의 이질성이 반영될 경우, 선행연구의 준거가격 측정치에 비해서, 제안된 준거가격 측정치의 평균이 높게 나타났으며, 표준편차는 감소한 것으로 나타났다. 이 연구에서 제안된 측정치의 실제적인 적용 측면을 본다면, Greenleaf(1995)의 연구에서처럼, 최적의 가격정책이 손실회피(loss aversion)의 크기, 즉, 준거의존(reference-dependent) 모델상의 준거가격에 의존한다면 제안된 측정치가 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다. 최대화해야 할 이익함수에 포함된 준거가격 측정치의 정확성이 최적가격결정을 좌우하기 때문이다. 따라서, 준거가격모델에 근거하여 최적가격을 추정할 경우, 모델자체에 고려상표군과 반응의 이질성을 반영할 뿐만 아니라, 준거가격 측정치 또한 고려상표군의 이질성을 반영하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

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