• 산업진흥연구
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• 제7권3호
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• pp.1-8
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• 2022

기업상담이 기업수익에 기여하고 근로자의 효과적인 복지향상이라는 연구결과들로 많은 기업들이 운영 및 도입하고 있는데 상담을 제공하는 기업입장에서 연구한 자료는 부족하여 기업상담에 대한 인식과 활성화를 위한 마케팅믹스에 대해 기업경영 전문가를 대상으로 연구하였다. 연구문제로 첫째, 기업상담에 대해 기업경영 전문가들 간에 인식의 차이가 있는가? 둘째, 기업상담 활성화를 위한 중요한 마케팅 7P믹스는 무엇인가? 셋째, 마케팅 7P믹스에 대해 기업경영 전문가들 간에 중요도에 대한 차이가 있을 것이다. 양적연구를 통한 결과는 다음과 같다. 첫째 기업경영 전문가들은 기업상담의 도입의향과 필요성에 대해 긍정적 인식을 지니며 분야별로는 생산관리보다 마케팅이 높았다. 상담모델은 외부모델을 선호하며 대상기업으로는 중견기업과 중소기업을 대상산업으로는 서비스업과 제조업을 선택하였다. 주제로는 대인관계와 직무스트레스 등이라고 인식하고 있다. 둘째 가격믹스, 제품믹스, 사람믹스, 프로세스믹스 등이 중요한 마케팅믹스라고 인식하고 있는데 기업은 가격믹스를 가장 중요하게 생각하고 있다. 셋째 촉진믹스와 프로세스에서 기업경영 전문가들 간에 차이가 나타났는데 마케팅은 촉진믹스를 재무관리는 프로세스믹스를 중요하게 인식하고 있다. 그러나 이를 제외한 믹스들은 분야별 차이가 없어 마케팅믹스에 관한 인식은 유사하다고 할 수 있다. 본 연구를 통해 기업상담에 대한 인식 및 활성화를 위한 마케팅믹스의 시사점을 기업측면에서 제시하는데 의의를 둔다.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.111-128
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• 2023

인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 빅데이터 기반의 상품 선호도 추정 개인화 추천시스템에 관심이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 개인화 추천이 적합하지 않은 경우 고객의 구매 의사를 감소시키고 심지어 금융상품의 특성상 막대한 재무적 손실로 확대될 수 있는 위험을 가지고 있다. 따라서 고객의 특성과 상품 선호도를 포괄적으로 반영한 추천시스템을 개발하는 것이 비즈니스 성과 창출과 컴플라이언스 이슈 대응에 매우 중요하다. 특히 금융상품의 경우 개인의 투자성향과 리스크 회피도에 따라 고객의 상품 선호도가 구분되므로 축적된 고객 행동 데이터를 활용하여 맞춤형 추천서비스를 제안하는 것이 필요하다. 이러한 고객의 행동 특성과 거래 내역 데이터를 사용하는 것뿐만 아니라, 고객의 인구통계정보, 자산정보, 종목 보유 정보를 포함하여 추천 시스템의 콜드 스타트 문제를 해결하고자 한다. 따라서, 본 연구는 고객의 거래 로그 기록을 바탕으로 고객의 투자성향과 같은 특성 정보와 거래 내역 및 금융상품 정보를 통해 고객별 금융상품 잠재 선호도를 도출하여 딥러닝 기반의 협업 필터링을 제안한 모형이 가장 성능 우수한 것을 확인하였다. 본 연구는 고객의 금융 투자 메커니즘을 기반으로 금융상품 거래 데이터를 통해 미거래 금융상품에 대한 예상 선호를 도출하는 추천 모델을 구축하여, 선호가 높을 것으로 예상되는 상위 상품군을 추천하는 서비스를 개발하는 것에 의의가 있다.

• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.105-123
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• 2022

신용리스크 관리에 해당하는 부도예측모형은 기업에 대한 신용평가라고도 볼 수 있으며 은행을 비롯한 금융기관의 신용평가모형의 기본 지식기반으로 새로운 인공지능 기술을 접목할 수 있는 유망한 분야로 손꼽히고 있다. 고도화된 모형의 실제 응용은 사용자의 수용도가 중요하나 부도예측모형의 경우, 금융전문가 혹은 고객에게 모형의 결과에 대한 설명이 요구되는 분야로 설명력이 없는 모형은 실제로 도입되고 사용자들에게 수용되기에는 어려움이 있다. 결국 모형의 결과에 대한 설명은 모형의 사용자에게 제공되는 것으로 사용자가 납득할 수 있는 설명을 제공하는 것이 모형에 대한 신뢰와 수용을 증진시킬 수 있다. 본 연구에서는 머신러닝 기반 모형에 설명력을 제고하는 방안으로 설명대상 인스턴스에 대하여 로컬영역에서의 설명을 제공하고자 한다. 이를 위해 설명대상의 로컬영역에 유전알고리즘(GA)을 이용하여 가상의 데이터포인트들을 생성한 후, 로컬 대리모델(surrogate model)로 연관규칙 알고리즘을 이용하여 설명대상에 대한 규칙기반 설명(rule-based explanation)을 생성한다. 해석 가능한 로컬 모델의 활용으로 설명을 제공하는 기존의 방법에서 더 나아가 본 연구는 부도예측모형에 이용된 재무변수의 특성을 반영하여 연관규칙으로 도출된 설명에 도메인 지식을 통합한다. 이를 통해 사용자에게 제공되는 규칙의 현실적 가능성(feasibility)을 확보하고 제공되는 설명의 이해와 수용을 제고하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 블랙박스 모형인 인공신경망 기반 부도예측모형을 기반으로 최신의 규칙기반 설명 방법인 Anchor와 비교하였다. 제안하는 방법은 인공신경망 뿐만 아니라 다른 머신러닝 모형에도 적용 가능한 방법(model-agonistic method)이다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권3호
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• pp.417-428
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• 2005

오늘날 IT 조직들은 시장확보와 재정이득 측면에서 비전을 가지고 프로젝트를 수행한다. QCD관점에서 그 수god능력을 향상시켜 나가는 것이 비전을 실현하는 목표이다. 따라서 조직들은 이러한 목표를 달성하기 위해 프로세스 개선을 통해 QCD관점의 목표를 달성하고자 많은 노력을 하고 있는 실정이다. TBM, Ford, GE와 같은 대형 회사들도 컴퓨터에 의한 업무개선 효과보다는 IT를 이용한 비즈니스 프로세스 리엔지니어링을 통해 80퍼센트 이상의 성과를 거두고 있다. 그러나, 목표달성을 위해서는 프로젝트를 수행한 데이터를 수집하고 분석하여 관리해야 하지만 소프트웨어의 비가시성 특성으로 인한 정량적인 측정이 어려운 것이 사실이며 이로 인해 프로세스 변경으로 인한 효과와 효율을 가시적인 확인하기 힘들고 효과적인 프로세스 개선전략을 도출하기 어렵다. 본 논문에서는 조직의 외부적인 효과와 내부적인 효율(품질, 납기일, 공정, 재사용)에 초점을 맞추어 프로젝트 성능을 측정하고 분석한다. 측정된 프로젝트 성능 점수를 기반으로 프로젝트 성능의 최적화를 위한 OT(Opportunity Tree) 모델을 설계하였다. 설계 과정으로서 먼저 프로젝트에서 공통적인 요소(Meta data)를 도출하여 정량적 GQM(Goal-Question-Metric) 설문서에 의해서 분석한다. 정량적 GQM 설문서로부터 얻은 데이터를 가지고, 프로젝트 성능 모델을 설계하고 조직의 영역별 성능 점수를 계산한다. 계산된 영역별 성능 점수와 모든 스테이크 홀더들(조직의 최고 경영자(CEO), 중간 관리자, 개발자, 투자가, 고객)로부터 받아낸 비전 가중치를 통합하여 보정된 값을 구한다. 이를 통해 개선을 위한 경로(Route for Improvement)를 제시하고 최적화된 개선 방법을 제공한다. 기존 소프트웨어 프로세스 개선 방법은 '프로세스 구분'에큰 뛰어난 효과를 보였으나, 프로세스를 프로젝트에 대응시켜서 전략을 수립하고 조직적으로 관리하는 구조적 기능이 미비하였다. 이러한 문제점에 대하여 본 논문에서 제시한 OT 모델은 해결책을 제시해 주고 있다. OT 모델의 효과는 조직의 목표에 맞게 최적화된 개선 방법을 제공하는 것이고, 제공된 방법을 사용하여 수행할 경우 프로젝트를 개선할 때 생기는 리스크를 감소시킬 수 있다는 점이다. 또한, 정성적인 설문서를 통해 모든 스테이크 홀더들에게 중요도를 입력받아 계산되었으므로, 개선 방법에 대한 만족도를 높여 줄 수 있다. OT 활용에 의해서 품질, 납기, 공정, 재사용을 조정하여 시장 확장과 재무성과를 최적화시킬 수 있다.

• 벤처창업연구
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• 제14권5호
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• pp.61-78
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• 2019

본 연구는 현재 창업교육에서 많이 강조하고 있는 요인을 중심으로 창업자의 자기효능감을 측정하여 실제 창업기업의 매출에 미치는 영향에 관한 연구이다. 특히 본 논문은 정부의 다양한 창업자 지원사업 중 창업성공이라는 목적을 달성하기 위해 시행하고 있는 교육이 제기능을 하지 못하여 다수의 창업실패를 만들어내고 있다는 문제의식에서 출발하였다. 창업기업은 객관적인 재무자료로는 평가할 수 없고 창업자의 개인적 능력과 학습능력을 중심으로 성공 가능성을 가늠해야하는 불확실성이 높다. 또한 개인적 경험이든 학습이든 어떠한 요인이 영향을 미쳐 특정 분야에 자기효능감이 높은 경우에 창업성공 가능성이 높다는 많은 선행연구는 창업기업에 대한 지원이 어떠한 방향으로 이뤄져야 하는지에 대한 답이 될 것이다. 본 연구는 창업기업의 성공 중 특히 3~7년차 기업의 생존의 열쇠인 매출을 중심으로 창업자의 자기효능감이 창업기업의 매출에 어떤 영향을 미치는지를 중심으로 진행하였다. 본 연구는 크게 여섯 가지 연구를 진행하였다. 첫째, 기업가 정신에 대한 창업가의 자기효능감이 창업기업의 매출에 영향을 미치는지 여부 분석, 둘째, 시장지향성에 대한 창업자의 자기효능감이 창업기업의 매출에 영향을 미치는지 여부 분석, 셋째, 고객지향성에 대한 창업자의 자기효능감이 창업기업의 매출에 영향을 미치는지 여부 분석, 넷째, 경영환경변화 이해도에 대한 창업자의 자기효능감이 창업기업의 매출에 영향을 미치는지 여부 분석, 다섯째, 제품차별화 역량에 대한 창업자의 자기효능감이 창업기업의 매출에 영향을 미치는지 여부 분석, 여섯째, 비즈니스모델 구축역량에 대한 창업자의 자기효능감이 창업기업의 매출에 영향을 미치는지 여부에 대한 분석 등이다. 실증분석의 결과, 본 연구는 제품차별화 역량과 비즈니스모델 구축역량에 대한 창업가의 자기효능감은 창업기업의 매출에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으며 기업가정신과 고객지향성에 대한 자기효능감은 제품차별화 역량에 대한 자기효능감에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤고, 고객지향성은 비즈니스모델 구축역량에 대한 자기효능감에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이로써 자기효능감 구성인자 간에는 경로가 존재하고 경로를 통해 자기효능감을 강화하면 창업기업의 매출에 정(+)의 영향을 미침을 확인하였다. 이에 본 연구결과는 창업기업을 위한 다양한 지원사업을 시행할 때 창업기업의 생존을 목표로 한다면 이러한 경로를 설정하고 자기효능감을 강화해야 창업기업의 생존과 창업성과를 만들 수 있다는 시사점을 제시하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.177-198
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• 2018

최근 경제재로서 수자원(Water Resources)의 속성이 공공재 성격을 동시에 띠면서 수자원기술의 측정과 성과 관리 체계를 확보하고 활용해야 할 필요성이 제기되고 있다. 그 동안 수자원기술의 평가는 대부분 순현재가치(NPV)나 비용편익효과(B/C)를 바탕으로 경제성 평가(Feasibility Study) 혹은 기술(환경)영향평가(Technology Assessment)로 수행되어 왔으며, 연구성과의 확산과 피드백을 받을 수 있는 기술 기반 사업의 경제적 가치를 객관적으로 평가하는 모델은 체계화되지 않았다. 그리하여, 본 연구에서는 K-water(한국수자원공사)가 담당하고 있는 수자원분야의 기술적 특성에 적합한 기술평가 체계를 구축할 필요성을 느끼고, 공익형 수자원기술에 대한 기술가치평가 모델을 개발하여 사례를 실증하고자 한다. 본 연구에 적용된 K-water 평가대상기술은 공공재로서, 사회전반에 기여한 가치 및 성과를 측정하고 관리할 수 있는 도구로 활용 가능하다. 예를 들면, 사회전반에 기여한 가치를 산출하여, 편익의 파급효과에 대한 성과 홍보자료, 혹은 비용 투입 당위성에 대한 근거자료로 활용할 수 있고, 공공기술의 특성상 대규모 연구개발 투입 비용에 대한 정당성을 확보할 수 있다. 따라서, 공공재를 다루는 한국의 대표적 공기업인 K-water가 사업 운영상의 전략을 수립하고 투입개발 비용에 대한 성과산출 근거 기반을 구축할 수 있을 것으로 판단된다. 본 고에서는 K-water가 담당하고 있는 수자원분야의 기술적 특성에 적합한 기술평가 체계를 기반으로, 공익형 수자원기술에 대한 기술가치평가 모델을 개발하여 사례를 실증하였다. 특히, 일본 산업기술종합연구소(AIST)의 평가방법론을 활용하여 연관 편익항목을 기준으로 비용계정에 매칭시킨 후, 기존의 비용-편익 접근법과 FCF(Free Cash Flow)법의 평가체계를 활용하는 'K-water 고유모델'을 제시하였으며 이를 통해 K-water 연구성과 관리체계 상의 파이프라인을 구축하는 동시에 "해수담수화" 관련 기술에 대한 검증을 수행하였다. 수자원 분야 기술의 특성을 반영한 웹기반 가치평가시스템의 설계 구성로직과 평가프로세스를 분석하며, 기술통합관리시스템 상의 공익형 및 수익형 기술가치를 산출하기 위한 각 모델별 참조정보 및 DB 연계로직도 살펴본다. 종래의 타 분야 기술가치평가 시스템이 지닌 재무적 데이터 기반의 사업가치 산출로직에 수자원 특성이 반영된 정성평가지표의 정량화 지수를 함께 반영한 하이브리드형 평가모듈과 실제 웹기반 평가의 UI 구성화면을 검토한다. K-water의 가치평가 모형은 공익형과 수익형 수자원 기술을 구분하여 평가하게 되는데, 먼저 수익형 기술가치평가는 "기술의 경제성"이라고 하는 특성상 외부 산업유형의 수익(Profit)특성을 반영하여 화면을 설계 가능하다. 예를 들어 K-water 기술인벤토리 수도부문 기술은 수처리 멤브레인과 같이 수익 지향 기술이 다수 분포된다. 반면에, 공익형 기술가치평가는 공공의 편익(Benefit)과 비용(Cost)특성을 반영하여 화면을 설계하게 되는데, 댐과 같이 편익을 지향하는 기술을 평가하는데 활용된다. 또한 본 고에서 제시된 비용-편익 기반의 공익형 기술가치평가 모형(K-water 고유 평가모델)에 대한 적정성 검토를 위해 사회적 수명(20년)을 지닌 수자원 기술의 편익흐름 추정으로부터 실제 사례에 적용해 보았으며, 향후에는 다양한 사업환경 특성을 반영한 비즈니스 모델별 평가모형 검증을 추가적으로 수행하고자 한다.

• 재무관리연구
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• 제24권4호
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• pp.107-134
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• 2007

본 연구는 코스피 200 선물시장의 거래변화량과 미결제약정변화량이 수익률과 변동성에 대한 가격예측기능이 있는지를 가설설정을 통해 실증 분석하는 데 있다. 이와 더불어 지수선물시장의 정보효율성과 함께 경제적 의미를 유추하고자 한다. 분석 자료는 1998년 7월 7일부터 2005년 12월 29일까지 최근월물 코스피 200 지수선물수익률, 변동성, 거래변화량 및 미결제약정변화량을 이용하였다. 설정된 가설을 검증하기 위한 분석모델로는 VAR 모형을 이용한 그랜즈 인과관계분석, 충격반응함수 및 분산분해와 ARMA(1,1)-GJR-GARCH(1,1)-M모형 등 다양한 동태적 금융시계열기법들을 이용하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 그랜즈 인과관계분석, 충격반응함수 및 분산분해분석의 결과, 코스피 200 선물거래변화량뿐만 아니라 미결제약정변화량도 수익률의 가격발견에 예측력을 지니고 있는 것으로 나타났다. 또한 코스피 200 선물거래변화량과 미결제약정변화량 간에는 상호 피드백적인 예측력을 보였으나, 미결제약정변화량이 상대적으로 거래변화량에 대해 보다 일관성 있게 예측정보를 제공하였다. 이러한 결과는 Jacobs and Oncochie(1998), Kocagil and Shachmurove(1998), Mougoue(2002), Yang et al(2005), 의 연구결과와 대동소이하였다. ARMA(1,1)-GJR-GARCH(1,1)-M모형을 이용한 분석결과, 코스피 200 선물수익률과 변동성은 전기의 거래변화량과 미결제약정으로부터 조건부평균방정식과 조건부분산방정식에서 영향을 받고 있는 결과를 보였으며, 정보에 대한 비대칭적 정보효과도 존재함을 보였다. 또한 코스피 200 선물거래변화량과 미결제약정변화량도 코스피 200 수익률로부터 영향을 받는 결과를 보였다. 이러한 결과들은 코스피 200 선물시장이 효율적 시장이 아니며 정보의 비대칭성도 존재함을 알 수 있다. 따라서 투자자들은 과거의 코스피 200 선물수익률, 변동성, 거래변화량 및 미결제약정변화량을 충분히 분석함으로써 초과이익을 달성할 여지를 가지고 있음을 추론해 볼 수 있다.

• 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.

• 재무관리연구
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• 제23권1호
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• pp.243-266
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• 2006

본 연구는 한국종합주가지수, 코스피200 주가지수, 코스닥종합주가지수 및 코스닥50 주가지수의 현물포지션(spot position) 보유에 따른 자산가격변동 위험을 헤지하기 위하여 코스피200 주가지수선물을 이용한 최적헤지비율(optimal hedge ratio) 및 헤지성과(hedge performance)를 추정하는데 있다. 연구모형으로는 이변량 GARCH 및 EGARCH모형을 사용하였으며 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 국내 주식시장의 경우 모형에 상관없이 직접헤지(교스피200 현/선물)의 성과가 교차헤지(종합주가지수, 코스닥종합주가지수, 코스닥50 주가지수/코스피200 지수선물)의 성과보다 뛰어난 결과를 보였다. 둘째, 교차헤지의 성과에서는 현/선물의 기초자산이 비슷한 종합주가지수와 코스피200 지수선물과의 결과가 다른 결과들에 비해 월등히 우수한 것으로 나타났다. 셋째 모형별 헤지성과에서는 외표본기간(out-of-sample period)동안 헤지비율이 일정한 것으로 가정하는 최소분산헤지모형의 헤지성과가 헤지비율이 시간이 경과함에 따라 변화하는 GARCH모형과 EGARCH모형의 성과보다 뛰어난 결과를 보였다. 이러한 분석결과는 우리나라 주식시장의 위험을 감소시키기 위한 헤지전략으로는 직접헤지가 교차헤지에 비해 유리하지만 교차헤지의 성과도 미국 주식시장의 성과보다 월등히 나은 결과를 보여 교차헤지의 유용성을 보여주었다. 또한 헤지모델은 시계열 특성이나 헤지비율의 시간가변성 등을 고려하지 않은 단순한 최소분산모형을 헤지전략에 사용하여도 큰 무리가 없는 것으로 나타났다. 특히 본 분석은 동일한 현물포트폴리오에 대한 동일한 선물포트폴리오를 가지지 못하는 지수현물에 대한 위험축소 방안으로 교차헤지가 도움이 될 수 있다는 점에서 그 의미를 제공해 줄 수 있다.부터, 외국인지분율과 기업가치 간에 통계적으로 유의한 선형적인(+) 관계가 관찰되었다. 이는 기존의 외국인투자자의 적극적 감시가설을 지지하는 결과와 부합하는 것이다.af) 그리고 flower) 추출물의 $SC_{50}$ 값 측정 결과 각각 $53.21{\pm}1.83ppm,\;50.12{\pm}2.12ppm,\;5.59{\pm}0.84ppm,\;41.60{\pm}8.93ppm,\;20.19{\pm}0.97ppm,\;15.19{\pm}1.66ppm,\;21.20{\pm}1.88ppm,\;15.71{\pm}0.91ppm,\;55.48{\pm}2.42ppm,\;52.12{\pm}2.44ppm,\;23.80{\pm}1.98ppm$ 그리고 $11.14{\pm}0.51ppm$인 것으로 나타났다(비타민 C의 $SC_{50}$ 값:$9.61{\pm}0.93ppm$). 특히 마테 추출물과 솔잎 추출물은 총 페놀 함량이 높으면서 DPPH 라디칼과 superoxide anion 라디칼을 동시에 효율적으로 포착하는 효능을 지니고 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 마테와 솔잎의 상업적인 추출물은 기능성 항산화제로서 유용한 소재로 사용 가능 할 것으로 사료된다.트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을 충분히 발휘하기 위하여 장단기의 투자기간을 설정할 경우에 6개월에서 36개월로 이동함에 따라 6개월부터 24개월까지는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수

• 벤처창업연구
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• 제18권4호
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• pp.1-20
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• 2023

본 연구는 액셀러레이터의 투자결정요인과 투자성과의 관계를 실증 분석을 통해 규명하고자 했다. 문헌 고찰을 통해 투자 결정요인은 4개 차원과 12개 측정항목을 추출하였으며, 투자성과는 선행연구에 기반해 후속 투자 누적 유치 금액으로 분석하였다. 자료 수집을 위해 상대적으로 신뢰도가 높고 데이터 확보가 용이한 2017~2019년 팁스(TIPS) 선정 기업 594개 사의 실적 데이터를 수집하였고, 종속변수인 후속 투자 누적 유치 금액은 투자 이후 3년 뒤인 2020~2022년 실적 데이터를 수집 후, 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis)를 통해 가설검증하였다. 연구 결과 창업자의 특성에서는 '산업 경험 연수', 시장특성에서는 '시장 규모', '시장 성장성', '경쟁 강도,' , 제품·서비스 특성에서는 '특허 건수'가 유의한 정(+)의 영향을 미쳤고, 재무적 특성에서는 '영업이익'이 통계적으로 유의하였으나 부(-)의 영향을 미치어 종속변수에 영향이 없는 것으로 분석되었다. 종속변수에 미치는 독립변수의 영향도는 시장특성의 경쟁 강도가 가장 큰 영향을 미쳤으며, 산업 경험 연수, 특허 건수, 시장 규모, 시장 성장성 순이였다. 이는 정성적 연구 방법 중심의 기존 선행연구 결과와 상이하였는데 대부분의 선행연구에서는 '창업자의 특성' 중요도가 가장 높았으나, 실증 분석 결과는 '시장특성' 이였다. 하위요인으로는 기존 선행연구의 중요도에서 뒷순위였던 경쟁 강도가 실증 분석에서는 가장 큰 영향을 미쳤다. 본 연구의 학술적 의의는 액셀러레이터 투자 결정요인의 실증 연구가 부족한 상황에서 594개의 실증 표본을 수집 및 구축하는 구체적인 방법론을 제시하였고, 인과관계의 실증 연구를 통해 투자 결정요인의 이론적 논의의 확대 계기를 만들었다는 것이다. 실무적으로는 액셀러레이터가 가지고 있는 스타트업의 정보 비대칭성과 불확실성으로 인해 경험에 의존한 투자 결정이라는 한계를 극복하고 투자 결정요인의 체계적인 모델 확립을 통한 효과적인 투자의사 결정에 도움을 줄 수 있을 것이다.