대학에서는 지식 습득을 위한 강의식 운영을 탈피하여 각각의 전문분야에서 직접적인 문제해결력을 향상시킬 수 있는 교육 프로그램을 도입 운영하고 있다. 본 논문에서는 실무능력 향상을 위한 가장 대표적인 교육 프로그램이라 할 수 있는 캡스톤 디자인의 성공적인 운영을 위해 캡스톤 디자인을 통해 산출되는 결과물의 양식을 표준화하고 정해진 진행일정에 따라 통합적으로 프로그램을 관리할 수 있는 시스템을 설계 및 구현한다. 또한 이 시스템에서는 캡스톤 디자인의 모든 과정을 담은 포트폴리오를 직접 시스템을 통해 자동 제작할 수 있도록 하여 취업 및 진학에 활용할 수 있도록 돕는 기능을 제공한다.
본 연구는 우리나라 상장기업중 금융 보험업을 제외하고 비교적 상장기업수가 많은 9개 산업에서 임의로 선정한 180개 표본기업을 분석대상으로 하였다. 1989년 1월부터 1996년 12월까지를 분석대상기간으로 설정하여 베타계수 예측능력을 향상시키기 위한 회계위험변수모형의 예측능력을 평가하고 위험수준별 예측능력에 차이가 있는지도 분석하였다. 아울러 베타계수 추정시 사용된 수익률 측정간격에 빠른 베타계수의 안정성과 회계위험변수모형의 예측능력을 분식하였다. 본 연구의 중요한 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 포트폴리오를 구성한 경우 수익률 측정기간에 관계없이 일관되게 예측오차가 유의적으로 적게 나타나 회계위험변수모형의 베타계수 예측능력이 우수하였으며 베타계수예측에 회계 변수의 유용성이 확인되었다. 둘째, 위험수준에 따른 베타계수의 안정성 분석에서는 중위험집단의 베타가 안정성이 높았으며 고위험집단에서 예측오차가 가장 크게 나타나 불안정하였다. 회계위험변수모형의 예측능력은 위험수준에 관계없이 단순모형보다 우수하여 베타예측에 회계정보의 유용성을 일반화시킬 수 있을 것이다. 셋째, 수익률 측정간격에 따른 베타계수의 안정성과 예측능력 분석에서는 월별수익률을 이용하는 경우보다 주별수익률을 이용하는 경우 추정베타의 안정성이 높고 베타계수 예측모형의 예측능력이 향상되는 것으로 나타났다. 넷째, OLS베타를 수정하지 않고 이용하는 경우보다 Bayesian 기법으로 수정한 Bayesian수정 베타를 이용할 경우 예측오차가 감소하여 Bayesian 수정기법의 유용성이 확인되었다.
본 연구의 목적은 저축은행 구조조정 이후 개별 저축은행들의 재무상황이 대출포트폴리오에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 고정이하여신비율 변화율과 가계대출비중 간의 관계는 유의한 양(+)의 값을 가지는 것으로 추정되었다. 저축은행 재무건전성이 악화될수록 총여신 중 가계대출비중이 증가하는 것으로 나타났다. 둘째, 고정이하여신비율 변화율과 예대금리 스프레드 확대 간의 상호작용 효과는 가계대출비중과 유의한 음(-)의 값을 가지는 것으로 추정되었다. 즉 저축은행 수익성지표인 예대금리 스프레드 변동성이 클수록 재무상황악화의 상호작용 효과로 인해 총여신 중 가계대출비중을 감소시키는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 재무상황에 따라 이자율변동성이 클수록 위험자산 대출비중을 증가시킬 가능성이 존재한다. 셋째, 자산규모와 가계대출비중 간의 관계는 유의한 양(+)의 값을 가지는 것으로 추정되어 저축은행 규모가 클수록 가계대출비중이 높은 것으로 나타났다. 이상의 결과를 통해 저축은행 재무상황에 따라 대출포트폴리오에 영향을 주는 것으로 분석되었으며, 저축은행의 재무상황별 정책 수립에 중요한 시사점을 제공할 것으로 기대한다. 향후 재무상황에 따라 특정대출의 과도한 자산확대를 지양하고 선제적인 건전성 관리가 이루어질 필요성이 있다.
최근 건설 산업은 경제성장에 따른 사회적 욕구의 다양화와 이로 인한 수요의 증대로 인하여 점차 다양화, 복잡화, 거대화되는 추세이다. 이는 기존의 건설사업의 운영으로는 감당하기 어려운 환경으로 변화하고 있음을 의미한다. 건설 산업에 내재된 불확실성과 위험요인을 체계적으로 관리하고자 하는 움직임이 대형 건설 회사들을 중심으로 나타나기 시작하였고, 특히 일부 대형 건설 회사들은 본격적인 건설사업 리스크 관리기법 도입 및 개발을 적극추진하고 있다. 이에 개별적으로 행해오던 리스크 관리를 넘어서 기업이 직면한 다양한 위험들을 전사적인 시각에서 통합하여 하나의 리스크 포트폴리오로 인식, 관리하는 새로운 리스크 관리 방식인 전사적 리스크 관리(Enterprise Risk Management)시스템이 두각 되기 시작하였다. 이에 본 연구는 전사적 리스크 관리를 건설 분야에 적용시키기 위한 첫 번째 단계료 ERM에 대한 건설 기업의 인식수준과 현 실태를 분석하고 건설 분야에서의 리스크 특성을 고려한 ERM 기본 모형을 제시하고자 한다.
MTP(Muti-grade Tutoring Project)는 공학계열 학생들이 완성도 높은 프로젝트 수행에 필요한 팀워크와 전공기술을 함양하기 위하여 개발된 이공계 교과과목 개발 모델이다. 학습자는 3년간 1,2,3학년으로 구성된 1년 단위 다학년 팀프로젝트에서 튜터와 튜티의 역할을 수행한다. 이러한 과정을 통하여 자신의 비젼을 스스로 설정하고, 선후배간의 커뮤니케이션 채널을 활성화함으로써 인적 네트워크를 형성하여 졸업 후 취업에 지원을 받을 수 있으며 현장에 적응도를 높일 수 있고, 졸업학년도에는 보다 완성도 높은 졸업 프로젝트를 수행할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 MTP 교과목을 통하여 경험하는 학습 성장과정을 스스로 관리 개발할 수 있는 MTP e포트폴리오 평가 모형을 제시하였다. 특히 참여자, 학습상의 변화, 과정의 3 차원으로 기술한 평가절차 모형구조는 다학년 학생이 수행하는 프로젝트에 협동교수가 보조하는 과정에서 수업이 역동적이고 활성화 되어질 수 있는 도구로써 활용될 것이다.
1987년 10월 미국의 주가폭락과 1990년대 일본주식시장의 지속적 침체 이후로 미국과 일본 등의 주식시장에서는 주식시장의 변동성 증대 및 침체의 원인으로서 주가지수선물이 주목받기 시작하였다. 1987년 주가대폭락을 연구한 브레디보고서에는 주가지수선물과 이를 이용한 포트폴리오보험전략이 주가폭락의 한 요인으로 지목되고 있으며, 일본의 경우 장기적인 주식시장 침체가 주가지수선물에 기인한다는 생각이 일반화되어 있다. 본 연구는 우리나라에서 1996년 5월 3일부터 시작된 주가지수선물거래 도입이 주식시장에 미치는 개입효과를 분석하는데 목적이 있다. 본 연구의 목적을 위하여 Box와 Tiao(1975)에 의해 제시된 개입분석모형(intervention analysis model)을 이용하여 분석한 결과 개입의 효과가 전체 모형 설정에 유의한 영향을 미치지 않음을 알 수 있었다. 따라서 우리나라의 경우 주가지수선물거래 도입이 주식시장에 미치는 개입효과는 미미하다고 할 수 있다.
VaR에 의한 금융위험의 측정은 국제결제은행 바젤위원회의 내부모델 허용에 힘입어 금융산업에서 표준방식으로 확고한 입지를 차지하고 있다. 본 연구에서는 한국주식시장포트폴리오를 거래투자자산으로 보유한 경우의 VaR를 극단치이론에 입각하여 측정하고 이의 성과를 RiskMetrics의 성과와 비교하여 검토하였다. GPD의 모수적 추정에 의한 VaR의 사후검정결과는 표본내 사후검정이나 표본외 사후검정에서 어떤 신뢰수준에서도 기대되는 범위와 크게 벗어나지 않은 안정된 결과를 보였다. RiskMetrics의 EWMA방식도 역시 표본내와 표본외 사후검정 어느 경우에나 기대되는 범위에서 크게 벗어나지 않았지만 높은 신뢰수준에서는 그 성과가 GPD VaR에 비하여 상대적으로 불안정하였으며 위험의 과소평가 성향을 확인할 수 있었다. 비모수적 GEV추정에 입각한 VaR의 경우에는 위험을 과대평가하고 지나치게 보수적인 성향을 나타내었다. GPD의 모수적 접근에 의한 VaR 측정은 다양한 신뢰수준에서 정확한 검정결과를 보여주고 있으며, 시간적 흐름에 따르는 VaR의 행태도 지나친 변동성을 보이지 않아 외부규제 및 내부통제를 위한 금융위험의 측정지표로서 실용적인 가치가 있음을 확인할 수 있다.
본 논문은 10개의 기업규모별 자산을 대상으로 최근에 발전된 계량기법인 GMM(generalized method of moments)을 이용하여 베타(beta)를 추정하였다. 분석대상기간으로 $1982.1{\sim}1991.4$사이의 월별자료를 사용한다. 실증분석 결과에 의하면, 기업규모별 구분에 따른 자산의 경우에 규모가 큰 기업보다 규모가 작은 기업의 베타가 상대적으로 작은 것으로 나타났다. GMM의 추정을 위한 수단변수로 회사채수익률과 정기예금금리의 금리차, 분석대상이 되는 자산 수익률과 시장포트폴리오의 자기시차, 그리고 상수가 사용되었다. OLS를 사용한 CAPM추정 결과에 비해 GMM을 사용한 추정 결과가 우월할 수 있음을 보여주고 있는데, 이것은 GMM에 사용된 수단변수들이 수단변수를 포함시킴으로써 관련자산들의 자기시차가 아닌 CAPM추정에 필요한 유용한 대용변수(代用變數)(proxy)를 제공하였고, 나아가 GMM이 잔차항(殘差項)의 자기상관(自己相關) 뿐만 아니라 조건부(條件附) 이분산(異分散)(conditional heteroskedasticity)을 잘 설명하고 있기 때문인 것으로 판단된다. t값 및 P-value에 의하면 GMM을 사용한 단순 CAPM 추정이 우리 나라의 현실경제와 잘 부합될 수 있음을 암시한다.
본 연구는 저축은행의 재무건전성에 미치는 결정요인들을 분석하였다. 특히 구조조정 이후 예대율이 재무건전성과 어떠한 상관관계를 가지는지 실증분석 하였다. 2014년 저축은행 구조조정이 마무리되면서 자산운용에 변화가 있었으며, 최근 또 다시 재무건전성을 우려하고 있는 상황에서 저축은행 재무건전성에 미치는 재무특성 변수에 대한 분석이 요구되는 시점이다. 분석결과를 요악하면, 저축은행의 예대율과 고정이하여신비율 간의 관계는 1% 유의수준에서 음(-)의 값을 가지는 것으로 나타났다. 즉 예대율이 높을수록 고정이하여신비율이 감소하는 것으로 나타났다. 예대율이 높다는 것은 대출재원으로 예금이외의 시장성 수신 등을 이용할 가능성이 높다는 것이다. 이는 저축은행의 입장에서 공격적인 대출포트폴리오를 구축하는 것이 쉽지 않을 가능성이 존재한 결과라고 할 수 있다. 즉 저축은행이 예수금을 통한 대출재원 조달이 어려울수록 위험회피성향이 강하게 나타날 수 있음을 시사하고 있다. 그 외 기업대출비중, 평균이자비용, 경제성장률이 높을수록 위험지표가 높게 나타났으며, 자산규모가 크고, 대출증가율이 높을수록 위험지표가 낮게 나타났다. 예대율 증가는 위험추구행위가 감소될 수 있으나 저축은행 재무건전성에 무조건 긍정적으로 작용함을 의미하는 것은 아니다. 따라서 예대율 규제를 통해 특정대출의 과도한 자산확대 유인을 감소하고, 대출 포트폴리오 관리를 통해 선제적 건전성 관리가 이루어져야 할 것이다.
본 연구는 유가요인이 업종별 주식수익률 결정요인으로 작용하는 지 여부와 유가요인과의 공분산 리스크가 업종별로 차이가 나는 원인에 관해서 분석하였다. 첫째, 업종별로 주식의 기대수익률이 유가요인에 대한 리스크프리미엄의 함수로 결정되는 지 여부를 분석하기 위한 검증모형으로 시장 포트폴리오, 국제유가요인으로 구성된 Two-factor APT를 사용하였다. 또한, 베타리스크에 영향을 주는 유가변동률 분산의 주식 수익률로의 전이현상도 함께 살펴보았다. 유가변동성의 비대칭성을 감안하여 GJR을 해당분석의 검증모형으로 사용하였다. 분석결과 전기 전자업종에서 유가요인은 독립적인 가격결정요인임이 입증되었고, 동업종에서만 유가변동성의 주식수익률로의 전이효과가 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 둘째, 유가요인과의 공분산 리스크가 업종별로 차이가 나는 원인을 분석하기 위해 두가지 분석과정이 고려되었다. 첫 번째로 규모 및 유동성을 나타내는 대리변수를 통제변수로 고려하여 업종별로 유가요인에 대한 베타리스크 존재여부를 확인하였다. 두 번째로 유동성 및 규모의 차이와 유가요인에 대한 베타와의 관계를 체계적으로 규명하고자 시계열로 구성된 횡단면 자료간의 관련성을 효율적으로 분석할 수 있는 Panel-data model을 이용하였다. 분석결과 시가총액 비중이 큰 전기 전자업종에서만 유가요인이 독립적 가격결정요인임이 확인되었고, 여타 업종에서 유가요인에 대한 베타리스크는 규모에 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한, 패널분석결과 전체 포트폴리오에서 차지하는 업종별 시가총액의 비중이 클수록 유가요인에 대한 베타는 증가하는 것으로 나타나 첫 번째 분석과정의 결과를 지지하였다. 결론적으로 국내주식시장에서 전기 전자업의 기대수익률은 시장포트폴리오와 국제유가요인에 대한 리스크프리미엄의 함수로 결정되고 있으며, 유가요인에 대한 베타리스크 수준이 업종별로 차이가 나는 원인은 규모의 차이에 기인하는 것으로 분석된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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