• 재무관리연구
• /
• 제25권1호
• /
• pp.85-108
• /
• 2008

본 연구는 Bender(2003), Duncan et al.(2000)등의 Wick 적분을 이용하여, fBm을 이자율모형의 불확실성으로 사용하였다. Affine 모형에 대표적인 CIR, Hull and White 모형, Quadratic 모형, 그리고 HJM 모형에 차례로 적용한 결과 이론적으로 새로운 결과를 얻었으며, 특히 새로운 확률측도(probability measure)를 정의하여, 할인채권의 옵션가격을 제시하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
• /
• 한국경영과학회 2008년도 추계학술대회 및 정기총회
• /
• pp.314-318
• /
• 2008

퇴직연금에서 DB(defined benefit, 확정급여형) 플랜 가입자는 은퇴 이후의 급여가 확정되는 반면, DC(defined contribution, 확정기여형) 플랜 가입자는 납입금액만 확정될 뿐미래의 급여는 보장되지 않는다. 따라서 DC 플랜 가입자는 가입기간 동안 적절한 투자전략을 통하여 연금자산이 최대로 성장할 수 있도록 노력해야 한다. 그러나 자산가격은 시장 위험에 노출되어 있기 때문에 자산배분은 퇴직시점에 접근할수록 안전자산 위주로 전환되어야 한다. 라이프사이클 자산배분모형과 라이프사이클포트폴리오는 최신의 운용기법으로 그 유용성을 인정받고 있지만, 기계적이고 직관적인 방법으로 인하여 이론적인 근거에 취약성을 가지고 있다. 본 연구에서는 DC 플랜 가입자의 안정적인 자산관리를 위한 라이프사이클을 고려한 자산배분모형을 제시하고자 한다. 시뮬레이션 최적화 방법을 활용한 자산배분의 경우, 채권의 비중은 주식의 누적수익률 열세와 변동성으로 인하여 비조건부 자산배분과 주식에 대한 최저 투자비중을 고려한 조건부 자산배분에서 우세하게 나타나고 있다. 그러나 두 자산배분모형의 성과는 장기적으로 차이를 보이다가 기간이 축소되면서 차이가 크게 줄어드는 것으로 분석되었다.

• 재무관리연구
• /
• 제8권2호
• /
• pp.111-129
• /
• 1991

본 논문에서는 재정가격결정모형(裁定價格決定模型)(Arbitrage Pricing Model)을 기초로 우리나라 주식시장에 영향을 주는 거시경제변수가 무엇인가를 찾고자 하였다. 방법론면에서는 과거변수(過去變數)(lagged variables)에 의해서만 기대치를 형성시키는 AIRMA(Autoregressike Integrated with Moving Average) 방법을 이용하기보다는 마코프속성(屬性)(Markov Property)을 갖는 상태공간모형(狀態空間模型) (State Space Model)을 이용하여 보다 합리적인 거시경제 요인의 이노베이션을 하였다. 또한 단순한 요인분석(要因分析)(factor analysis)에 의한 요인추출은 요인의 표본의존성(標本依存性)(Sample dependency)이 심하므로 그룹간 요인분석(inter-battery factor analysis)을 행하여 추정(推定)된 요인(要因)(요인값 : factor score)과 요인수를 결정하여 관련 거시경제변수를 선택한다. 그룹간 요인분석을 위한 그룹을 형성할 때 그룹내에서는 동질성을 그룹간에는 이질성을 최대한 살리는 것이 필요한데, 이를 위해 군집분석(群集分析)(Cluster Analysis)을 사용한 것이 특징이다. 결론적으로 우리나라 주식시장에 영향을 미치는 거시경제요인(巨視經濟要因)으로 단위노동비율, 제조업제품재고지수, 채권프리미엄, 수출물가지수, 정부부문 통화공급, 회사채수익률, 종합주가지수 등 7가지가 있는 것으로 분석되고 있다.

• 응용통계연구
• /
• 제28권3호
• /
• pp.393-406
• /
• 2015

본 논문은 2요인(two-factor) 사망률 모형에 평균회귀모형(mean reverting process)을 적용하여 2요인의 확률적 변동을 모형화하여 사망률리스크(mortality risk)와 장수리스크(longevity risk)를 분석하였다. 최근 고령사회로 진입한 국가들에서 사망률 개선의 둔화가 관측되고 있는 시점에서 기존의 선형증가 또는 감소의 사망률 개선 모형을 보완함에 그 목적을 두었다. 영국의 1991~2015년 사망률 자료를 이용하여 제시한 모형의 모수를 메트로폴리스 알고리듬을 이용해 추정하였고 추정된 모수 값을 이용하여 다수 시뮬레이션을 통하여 장기간의 미래 사망률 예측값을 계산하였다. 평균회귀 모형의 특성으로 인해 약 60년의 시간이 지난 뒤부터는 사망률 개선이 거의 사라져 사망률이 일정한 값에 근접하였다. 사망률 개선이 둔화되는 현상이 관측되는 특정 집단(국가, 사회)의 경우 2요인 평균회귀 모형은 장기간 사망률 예측방법의 대안으로 간주될 것으로 기대되며, 모형의 응용으로서 평균회귀율의 추정결과로부터 사망률 개선의 속도를 계량화하는 기준을 제시하였다. 끝으로, 2014년~2040 기간의 사망률 예측값을 이용하여 25년 만기 장수채권의 발행가격을 산출하였다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제12권8호
• /
• pp.47-53
• /
• 2021

4차 산업에 대한 관심이 증폭되면서 데이터를 활용한 과학적 방법론이 발전하고 있지만 부동산 분야에 대한 연구는 데이터 수집의 한계점을 내포하고 있다. 더불어 일반 시장 참여자들의 지식이 확장되면서 정성적인 심리가 부동산 시장에 미치는 영향이 커지고 있다. 때문에 본 연구에서는 기존의 원천 데이터가 아닌 심리적 부분을 반영한 정량 데이터를 텍스트마이닝과 k-meas 알고리즘을 통해 수집하는 방안을 제안하고 수집된 데이터를 바탕으로 인공신경망 학습을 통해 주택 지수의 방향성을 예측하고자 한다. 2012년부터 2019년까지의 데이터를 학습 기간으로 하고 2020년도를 예측 기간으로 설정하여 실험을 진행한 결과, 두 가지 CASE에서 예측 능력이 약 80% 이상으로 우수하였고 주택지수의 상승 구간에서의 예측 강도 또한 우수한 결과를 보였다. 본 연구를 통해서 의사결정에 있어서 부동산 시장 참여자들에게 인공신경망과 같은 과학적 방식의 활용도 증가 및 고전적 방식에서 벗어난 원천 데이터의 대체 데이터 확보 등에 대한 노력이 증진되기를 기대한다.

• 산업융합연구
• /
• 제18권5호
• /
• pp.1-13
• /
• 2020

본 연구는 투자자 입장에서 전환사채(CB)의 투자효과가 어느 정도 인지를 규명하고 효율적인 투자방안을 투자자들에게 제시하는 것이 연구목적이다. 연구방법은 2015년부터 2020년 6월까지 발행한 CB에 대한 표면이자율, 만기이자율, 채권만기일, 전환가격, 전환일 등을 조사한 후, 전환일 이후 일별주가변동과 연결하여 CB에 대한 투자효율성 및 주식전환효과가 어느 정도인지를 파악하였다. 연구 결과, 전환가격초과일수비율이 전환 가능한 날짜의 1/4 정도에 불과하여 CB의 투자효율성은 낮은 것으로 분석되었다. 전환일수익률은 평균 -6.3%, 만기일수익률은 평균 -5.2%여서 평균적으로 마이너스 수익률을 보여 투자자 기대와 다르게 투자효과가 산출되었다. 전환일수익률이 마이너스인 종목수가 플러스인 종목수 보다 2.4배, 만기일수익률이 마이너스인 종목수가 플러스인 종목수 보다 3.7배 많아서 CB의 주식전환 기대 수익률은 낮은 것으로 분석되었다.

• 재무관리연구
• /
• 제6권1호
• /
• pp.31-62
• /
• 1989

본 연구에서는 변동환율을 취하고 있는 small open economy 가 대외경제에 얼마나 긴밀하게 연결되어 있는가에 따라 그 경제의 환율이 어떻게 달리 반응하는가를 살폈다. 그 경제주체들은 대단히 효율적으로 필요한 정보를 활용해서 미래를 예측한다. 즉 이성적 기대(rational erpectation)를 갖는다고 가정한다. Small open economy의 환율을 분석한 기존의 모델들 대부분이 어떤 특정한 국제경제여건에 국한하여서 가능하면 단순한 모델들을 설정했기 때문에 그 결론들이 얼마나 광범위하게 다른 경우에도 유효한지 쉽게 알 수가 없다. 본 연구에선 점차적으로 현실적인 요소들을 모델에 가미해가고, 현대의 고도정보처리능력에 가장 적합한 기대형태인 이성적 기대를 다룸으로써 변동환율의 움직임에 어떤 일반성이 있을 수 있는가를 공부했다. 구체적으로, 제2장에는 국내경제가 국제경제와 구매력동등가설 (purchasing power parity)과 이자율동등가성(uncovered interest parity)로 긴밀히 연결되어 있는 경우를 살피고, 제3장에는 구매력동등가설은 적용되지 않고 이자율동등가설만 국내경제에 유효한 경우를 살폈다. 2장과 3장에서 국내투자자가 투자할 수 있는 금융자산은 통화와 국내.외 채권이며 주식시장은 고려되지 않았다. 4장에서는 상당히 자립적이고 현실적인 요소가 많이 반영된 경제를 분석하였다. 즉 국내경제가 국제경제와 구매동등가설이나 이자율동등가설로 직접적으로 연결되지 아니한 상황에서 주식을 포함한 모든 금융자산이 투자대상자산으로 가능하고, 또 환율의 변동이 재화의 국내가격에 반영되는데 어느 정도의 시차가 요구되는 경우를 살펴 보았다. 여기서는 내재변수의 수가 많은 관계로 numerical simulation을 이용했다. 본 연구의 결론 일부로서 첫째, 자국경제의 통화가 팽창되는 경우, 그 경제의 국제경제유착 정도에 상관없이 자국통화의 평가절하를 곧 유발하였다. 재정팽창의 경우에는 통화팽창의 경우처럼 환율의 방향에 대한 일반적인 결론을 얻지 못 했다. 둘째, 환율의 움직임에 대해 최근의 자산가격 모델(asset model)들은 과러 전통적인 Keynesian모델들과는 다른 설명을 하고 있는데 본 연구에서는 단기적으로 금융시장에서 자산의 수급일치가 균형조건으로 고려되고, 장기적으로 는 경상수지일치가 균형조건으로 포함되었다. 그 결과 장기균형을 예측하는 경제주체들의 기대가 현재환율의 움직임에 큰 영향력을 미침으로써, 전통적인 Keynesian모델들의 단기예측 유효성을 무시할 수 없음을 보였다. 세째, 개방된 경제에서 변동환율의 초기과민반응(overshooting)이 그것이 미칠 수 있는 왜곡된 signal효과 등으로 인해 상당히 염려. 논의되고 있는데, 본 연구 4장의 경제는 상당히 자립적이고 자국통화로 표시된 채권이 국제적으로 수용되지 않음에도 불구하고, 경제주체들이 이성적기대를 견지하는 한, 환율의 초기과민반응은 쉽게 관찰될 수 있었다. 넷째, 환율의 변동이 재화의 국내통화가격에 반영되는데 시차를 인정한 경우, 경제주체들이 이성적기대를 갖는한, 시차도입 후 뚜렷이 다른 경제양상을 보이지 않았다.

• 벤처창업연구
• /
• 제12권1호
• /
• pp.25-31
• /
• 2017

본 연구는 벤처기업의 부실요인을 파악한 것이다. 이를 위해 기술보증기금에서 기술보증을 받은 벤처기업 중 최근 3개년 간 보증사고가 발생한 210개 기업을 대상으로 한 사례분석을 통하여 부실사유를 분석하였다. 부실사유 분석방법은 다음과 같다. 우선 기업의 재무자료를 활용하여 성장성과 수익성을 기준으로 4개의 유형을 분류하였다. 이후 사고기업의 보증사고발생보고서를 토대로 부실요인을 분석하였다. 보증사고발생보고서란 보증사고가 발생하면 기보에서 직접 기업을 방문하여 그 부실이 이르게 된 원인이나 향후 재기 가능성을 파악한 보고서이다. 분석결과, 374건의 부실요인들이 도출되었으며 벤처기업들이 부실화되어 사업실패에 이르는 가장 큰 이유로 관련 산업 또는 전반적인 경기악화(79건), 주요 납품처의 계획변경, 도산 등으로 수주 감소 취소(54건), 매출채권회수부진(31건), 가격경쟁, 주요 납품처의 요구 등에 따른 제품가격 동결 하락(24건), 국내 또는 해외 원자재의 가격 상승(21건) 등의 순으로 나타났다. 또한 본 연구에서 새롭게 도출된 부실요인으로 앞에서 주기로 표시한 주요 납품처와 관련된 Risk가 있으며 그 외에 일본원전 사고 개성공단 가동중단 소송 등 돌발 악재 발생, 기술개발사업화의 지연, 비효율적 관리로 고비용 저효율 구조 등이 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제23권4호
• /
• pp.127-146
• /
• 2017

상품자산(Commodity Asset)은 주식, 채권과 같은 전통자산의 포트폴리오의 안정성을 높이기 위한 대체투자자산으로 자산배분의 형태로 투자되고 있지만 주식이나 채권 자산에 비해 자산배분에 대한 모델이나 투자전략에 대한 연구가 부족한 실정이다. 최근 발전한 기계학습(Machine Learning) 연구는 증권시장의 투자부분에서 적극적으로 활용되고 있는데, 기존 투자모델의 한계점을 개선하는 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 연구는 이러한 기계학습의 한 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상품자산에 투자하는 모델을 제안하고자 한다. 기계학습을 활용한 상품자산에 관한 기존 연구는 주로 상품가격의 예측을 목적으로 수행되었고 상품을 투자자산으로 자산배분에 관한 연구는 찾기 힘들었다. SVM을 통한 예측대상은 투자 가능한 대표적인 4개의 상품지수(Commodity Index)인 골드만삭스 상품지수, 다우존스 UBS 상품지수, 톰슨로이터 CRB상품지수, 로저스 인터내셔날 상품지수와 대표적인 상품선물(Commodity Futures)로 구성된 포트폴리오 그리고 개별 상품선물이다. 개별상품은 에너지, 농산물, 금속 상품에서 대표적인 상품인 원유와 천연가스, 옥수수와 밀, 금과 은을 이용하였다. 상품자산은 전반적인 경제활동 영역에 영향을 받기 때문에 거시경제지표를 통하여 투자모델을 설정하였다. 주가지수, 무역지표, 고용지표, 경기선행지표 등 19가지의 경제지표를 이용하여 상품지수와 상품선물의 등락을 예측하여 투자성과를 예측하는 연구를 수행한 결과, 투자모델을 활용하여 상품선물을 리밸런싱(Rebalancing)하는 포트폴리오가 가장 우수한 성과를 나타냈다. 또한, 기존의 대표적인 상품지수에 투자하는 것 보다 상품선물로 구성된 포트폴리오에 투자하는 것이 우수한 성과를 얻었으며 상품선물 중에서도 에너지 섹터의 선물을 제외한 포트폴리오의 성과가 더 향상된 성과를 나타남을 증명하였다. 본 연구에서는 포트폴리오 성과 향상을 위해 기존에 널리 알려진 전통적 주식, 채권, 현금 포트폴리오에 상품자산을 배분하고자 할 때 투자대상은 상품지수에 투자하는 것이 아닌 개별 상품선물을 선정하여 자체적 상품선물 포트폴리오를 구성하고 그 방법으로는 기간마다 강세가 예측되는 개별 선물만을 골라서 포트폴리오를 재구성하는 것이 효과적인 투자모델이라는 것을 제안한다.

• 통상정보연구
• /
• 제18권3호
• /
• pp.3-21
• /
• 2016

본 연구는 SWIFTNet TSU 선행연구의 고찰과 함께 지원업무의 내용을 살펴본 후, 이를 토대로 전자무역에 활용하기 위한 전략점 시사점을 분석하였으며 그 결과 얻어진 내용은 다음과 같다. 첫째, SWIFTNet TSU BPO의 거래를 개시할 때에 은행과 수입업자가 교환한 거래약정서에서 은행의 채권보전에 관한 규정을 설정하는 조치가 필요하다. 아울러 송금방식의 결제보다 비용은 더 들어가지만 SWIFTNet TSU BPO는 수출자에게 자금공여를 해주는 장점을 가지므로 수입자의 입장에서는 수출자와 매매계약을 할 때 제품 가격 인하의 주도권을 확보할 수 있다고 보았다. 둘째, SWIFTNet TSU BPO도 단일화된 공유기반의 플랫폼을 구축함으로써 보안성과 안정성 및 편리성을 갖추어야 한다. 이를 위하여 은행은 업무처리에 대한 서비스를 제공하기 위한 새로운 시스템을 구축할 필요가 있다. 나아가 SWIFTNet TSU BPO가 완전한 글로벌 시스템으로 완성되기 위해서 전세계의 무역거래자들이 만족할 수 있는 획기적인 결제 솔루션으로 거듭나야 하며 전자무역 결제시스템을 위한 기술적 표준화가 선결되어야 한다. 셋째, SWIFTNet TSU BPO를 은행결제와 다른 부가가치의 무역서비스 기능과 융합시키며 신속성, 외환결제 리스크 경감, 편리성, 비용절약 측면에서 우위성을 갖고 있으므로 여러 국가에서 더욱 편리하게 사용할 수 있도록 은행과 수출입업자, SWIFT의 협력 강화가 이루어져야 한다. 넷째, 무역유관기관들은 빠른 시일안에 은행지급확약통일규칙(URBPO)에 관한 지식의 습득이 요구되며 제도적으로 신속하게 확산될 수 있도록 글로벌 차원의 노력이 필요하다. 이와 함께 참여은행들에게는 거래 수수료에 대한 충분한 보상도 이루어져야 한다.