본 연구는 한국 증권시장에서 과거 재무정보인 자본이익률(ROE)과 주가수익률(PER)를 이용해 가치투자 전략과 모멘텀 투자전략의 성과를 향상시킬 수 있는지 실증분석하였다. 본 연구는 가치투자전략과 모멘텀 투자전략 모두 ROE/PER가 높은 기업으로 구성된 포트폴리오의 투자성과가 종전의 가치투자전략이나 모멘텀 투자전략보다 높은 양(+)의 초과수익률을 나타냄을 관찰하였다. 본 연구는 이러한 초과수익률의 발생 원인을 설명하기 위해, 관련 심리학 분야의 선행연구를 이용한 융합적 접근방법으로, 증권시장 참여자들의 보수주의나 확증편향 같은 의사결정 행태의 불완전성이 초과수익의 원인이 될 수 있음을 토론하였다. 이는 증권시장에서 투자자들이 합리적으로 행동한다는 효율적시장 가설의 예측과 일치하지 않는 결과이다.
기업성과에 미치는 정보기술의 전략적 영향력이 높다는 인식으로 인해, 많은 기업들이 정보기술에 대한 투자를 증대하고 있다. 하지만, 정보기술전략과 정보기술 성과간의 관계를 직접적으로 규명한 실증연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구에서는 정보기술에 의한 성과가 다르게 나타나는 원인이 기업이 정보기술로부터 얻고자 하는 전략적 목표가 다르기 때문이고 서로 다른 목표에 의해 정보기술의 투자 방향이 다르게 나타난다는 것이 초점을 맞추고자 한다. 따라서 본 영구는 다음과 같은 연구문제를 도출하였다. 1) 정보기술전략은 정보기술성과 간의 관계를 규명하는데 본 연구의 목적이 있으며, 이를 통해 정보기술성과가 다르게 나타나는 현상을 설명하고자 한다.
최근 국내 기관 투자자들을 중심으로 전통적 투자대상으로부터의 수익이 하락추세에 있어 기관 투자자들이 적극적 자산운용을 기피할 경우, 장기적으로 안정적 수익보장을 유지하기 어렵다는 우려가 제기되었다. 이에 보유자산 구성을 조정한 수익성 개선전략의 요구가 증대되고 있으며, 일부 기관 투자자들은 헤지펀드를 기존 포트폴리오에 편입시킴으로써 운용수익률을 제고하려는 움직임을 보이고 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩을 이용하여 선물시장에서 거래확률 조정을 통한 헤지펀드 투자전략을 제시하고자 한다. 선물시장에서 사용되는 다양한 기술적 지표를 이용하여 연관성 규칙(association rule)을 생성하고 이를 거래규칙(trading rule)으로 전환하여 투자전략으로 활용한다. 한편 연관성 규칙은 기술적 지표의 개수와 개별 지표들의 구간값의 조합으로 생성되며, 조합에 따라 거래확률을 조정함으로써 위험관리가 가능한 투자전략을 수립하는데 사용된다. 제시된 전략의 우수성을 입증하기 위해 KOSPI 200 연결선물데이터를 이용하여 수익성 분석을 수행하였으며, 분석결과 제시된 투자전략이 투자위험관리에 효과적임을 보였다.
신약개발은 많은 투자비와 시간이 필요하면서도 성공률이 낮아 위험성이 높은 분야로, 국내 제약 기업의 투자 역량과 인력이 부족하여 민간 R&D 투자만으로는 한계가 있다. 현재 바이오 분야 중 신약 분야에 가장 많은 정부 R&D 예산이 투입되고 있으나, 특정 단계가 아닌 신약 개발 단계 전주기에 걸쳐 지원하고 있기 때문에 투입 예산을 효율적으로 활용하여 성과를 창출하기 위해서는 투자 현황에 대한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 정부 R&D 사업 중 신약개발 과제를 대상으로 신약개발 단계, 의약품 종류, 대상 질환을 기준으로 정부 R&D 투자 현황을 분석하고자 한다. 이는 향후 신약 분야의 경제적 성과 창출을 위한 정부의 투자 방향과 전략 수립에 활용 가능할 것이다.
금융기관의 랩 어카운트 마케팅이 성공하기 위해서는 고객의 세분화, 목표시장 선정, 포지셔닝 전략이 효과적으로 수립, 집행되어야 한다. 그러나 마케팅과 재무관리 분야의 기존 연구를 살펴보면 랩 어카운트 고객을 체계적으로 분석하여 STP 전략을 제시한 연구는 국내외를 막론하고 부재한 실정이다. 랩 어카운트 마케팅 전략은 개인투자자의 투자위험성향을 파악하여 포트폴리오 구성에 반영하는 것에서 비롯된다. 이를 위해서는 투자위험성향을 정확히 측정할 수 있는 척도가 필요한데 현재 국내외를 막론하고 체계적으로 투자위험성향을 측정하지 못하는 실정이며 결과적으로 효과적인 마케팅 전략을 수립하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 효과적인 랩 어카운트 마케팅 전략을 제시하기 위하여 (1) 랩 어카운트를 이론적으로 정리하고, (2) 랩 어카운트 투자위험 성향을 설명하는 주요 변수를 도출하여, (3) 고객을 투자위험성향에 따라 분류하는 모형을 제시하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 2개의 가설을 제시하고 실증적으로 검증하였다. 가설 1에서는 랩 어카운트 고객의 투자위험성향과 수익성 추구성향 간 유의적인 상관관계가 검증하였고, 가설 2에서는 랩어카운트 고객의 군집화에 있어 투자위험성향과 관련된 세분화 변수들간 차별적인 판별력을 검증하였다. 가설 검증 결과에 기초하여 금융기관은 랩 어카운트 고객을 세분화하고, 목표시장을 설정하여, 랩 어카운트 상품의 독특한 포지셔닝 전략을 수립할 수 있다.
본 연구는 디지털화된 한국인 인체정보 데이터세트의 전략적 활용계획수립과 관련된다. 구체적으로 국가경쟁력 제고를 위한 R&D 전략 포트폴리오의 작성을 위하여 필요한 중요한 의사결정 요인들을 파악하고 조직화하는 것이다. 타 국가의 경우를 보더라도 디지털 인체정보 데이터세트와 시각화 에프리케이션의 개발은 국가수준에서 전략적인 R&D 프로젝트로 선정하여 추진하고 있다. 본 연구에서는 연구목적을 달성하기 위하여 해당 분야의 전문가 집단을 구성하였으며, 이들을 통하여 R&D 비전, SWOT분석 및 전략개발, 연구분야 및 세부과제를 파악하였다. 또한 전략계획 수립을 위하여 각 세부과제들을 중요도와 시급도 관점에서 우선순위를 파악하였다. 연구의 방법으로는 브레인스토밍, 델파이방법과 AHP(Analytical Hierarchy Process) 기법을 도입하였다. 본 연구의 결과는 추후 R&D 포트폴리오 작성을 위한 가이드라인이 될 뿐 아니라, 해당 분야에 연구투자를 평가하는 프레임워크로서 중요한 역할을 담당할 것이다.
전략적 자산배분에서 가장 중요한 것은 목표를 결정하는 것이다. 여기서 목표는 자산운용에서 발생하는 향후 포트폴리오의 예상되는 분포와 이에 영향을 받는 조직의 기대효용을 극대화하는 것으로 정의하는 것이 과학적이고 학술적인 방식이다. 실무는 대체로 이러한 방식과 다르다. 예를 들어 기금운용평가의 가이드라인에서는 목표 수익률에 초점을 두고 있다. 특히 기금운용평가에서는 ALM 기반의 목표 수익률 산출을 제안한다. 하지만, 비현실적인 목표 수익률의 산출과 그 의미의 모호성으로 많은 기금들은 이를 적용하지 않고 있다. 본 연구는 이러한 ALM 기반의 목표수익률 설정 및 자산배분의 문제점을 확인하고, ALM 기반 자산배분에 대한 두 가지 대안을 제시한다. 첫 번째, 기금 자산운용의 목표 설정에 대해서는 Doran(1981)의 SMART (Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-limited) 기준에 따른 목표수립을 제안한다. 두 번째, 목표 수익률 산출에서는 목표기반투자 (Goal based Investing, GBI) 에 따른 목표 수익률 산출 방법을 제시한다.
본 논문은 효율적 시장가설의 이례현상(anomalies)의 하나인 주가의 시계열 상관성과 관련하여 과거의 주식수익률(price change)과 함께 주가수준(price level)을 이용한 투자전략들의 성과에 초점을 맞추어 어떤 투자전략이 지속적으로 유의하며 경제적 유용성을 지니고 있는가를 검증하고 정성적으로나마 그 원인이 무엇인지를 도출하고자 한 것이다. 전체 표본기간을 대상으로 한 연구에서는 수익률 이용 반대투자전략(이후 JT반대투자전략)과 연중최고가 이용 반대투자전략(이후 GH반대투자전략)은 12개월 보유기간에서 각각 월평균 0.49%와 0.28%의 통계적으로 유의적 성과를 보였으며 나머지 보유기간에서는 비유의적인 양(+)의 값을 나타내었다. 쌍대비교 검증으로 두 투자전략의 우수성을 검증한 결과는 GH승자포트폴리오에서 JT반대투자전략이 월평균 0.50%를 시현하여 모든 JT포트폴리오들에 대하여 유의적인 설명력을 갖지 못한 GH반대투자전략보다 우수한 것으로 확인되었다. 이러한 결과들만 두고 본다면 1988년부터 2000년까지를 표본으로 한 안재욱, 김영빈(2004)의 선행 연구결과와 다소 상반되는 것이다. 그러나 체계적 위험을 고려한 위험조정수익률로 성과를 산출하면 6개월 보유 JT반대투자전략과 GH반대투자전략의 성과는 0.09%와 042%로 서로 엇갈리나 통계적으로 유의성을 갖지 못하고 반대투자전략이 유의적으로 나타난 12개월 보유기간 두 반대투자전략의 성과 역시 0.22%와 -0.06%로 유의적이지 못한 결과를 실현하여 두 방식 모두 반대투자전략이 유효한 투자전략이 될 수 없다는 사실을 확인하였다. 이를 명확히 하기 위하여 베타를 통제한 후 반대투자전략을 실행하여 검증한 결과 JT반대투자전략의 성과 검증결과는 베타의 크고 작음에 상관없이 유의적인 양(+)의 성과가 확인됨으로써 사후적인 역사적 베타에 의한 위험조정수익률의 산정과 활용에는 한계점이 있음을 알 수 있다.
신약개발 분야의 투자는 바이오 분야 전체 정부 R&D 투자 중 가장 높은 비중을 차지해 왔다. 수행 주체간의 경쟁적인 투자로 인한 유사중복 등 투자효과성 효율성에 대한 이슈가 지속적으로 제기되고 있다. 본 연구에서는 신약개발 R&D 투자포트폴리오, 논문 특허, 그리고 단계이행률 등의 분석을 통해 그 간의 투자의 효과성을 분석하였다. 분석결과, 시장수요가 확실한 기술들이 개발 초기단계에서 성과로 산출되지 못하고 있는 반면에 비임상 이후 단계를 지원하는 과제에서 활용성이 높은 우수특허들이 산출되고 있는 것으로 나타났다. 또한 신약개발 성공률을 좌우하는 단계이행률 분석에서 세계평균과 비교했을 때 효율성이 떨어지는 결과를 보였다. 이러한 결과를 통해서 신약개발 분야의 R&D 투자 효과성 효율성을 극대화하기 전략으로 신약개발 초기 연구단계에서부터 시장의 수요를 반영함과 발생된 성과를 단절없이 다음 단계로 연계하는 방안을 제시하였다. 또한 기술개발 성공률을 높이기 위한 단계별 집중지원 전략 마련이 필요하다.
시장위험 관리를 위한 Value at Risk(VaR)는 금융기관들이 선호하는 기법이지만, 투자가 실패한 경우에 손실금액에 대하여는 설명할 수 없다는 문제점이 있다. VaR의 한계를 보완하는 대안적인 위험측정도구인 Conditional Tail Expectation(CTE)는 VaR를 초과하는 조건부 기대값으로 정의된다. 포트폴리오에 대한 CTE를 추정하는 실제금융시장에서는. 일반적으로는 다변량 손실률을 일변량 분포로 변환하여 VaR을 추정하고 CTE를 구하지만, 본 연구에서는 다차원 분위벡터를 이용하여 다변량 CTE들을 제안한다. 그리고 일변량 CTE들의 관계를 확장하여 다변량 CTE들의 관계식을 유도하였다. 다양한 분산-공분산행렬을 갖는 이변량과 삼변량의 정규분포로부터 다변량 CTE들을 구하고 CTE들의 관계식을 구현하면서 고차원 분포로의 확장 가능성을 설명하였다. 이변량과 삼변량의 실증 예제를 통해 제안한 이론을 탐색하고, 기존의 CTE와 비교하였다. 다변량 변수들의 분산-공분산행렬과 다변량 분위벡터를 사용한 다변량 CTE가 일변량으로 변환하여 구한 CTE보다 작은 값을 갖는 것을 발견하였다. 그러므로 본 연구에서 제안한 다변량 CTE는 보다 적은 위험성을 나타내는 추정량이며, 포트폴리오를 구성하는 여러 기업을 동시에 고려하는 분산 투자 전략을 세우는 경우에 이런 다변량 CTE를 사용하는 적극적인 투자가 가능하다는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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