본 연구는 주식간 상관관계 속성을 검증하고자 하는 연구의 일환으로, 한국주식시장에서 1980년 1월부터 2003년 5월까지 기간동안에 수익률 측정기간단위 변화에 따라 주식수익률간 상관관계에 어떤 영향이 관찰되는지를 검증하고자 하였다. 즉, 주식수익률간 상관관계가 시간의 함수(시간종속성)인지를 관찰하고자 하였다. 또한, 수익률의 측정기간단위에 따라 영향을 받는 주식수익률간 상관관계가 주식수익률에 영향을 미치는 요인의 어떤 변화에 기인하는 것인지를 시장모형을 이용하여 개별주식수익률 변동성의 구성요소로 분해 및 분석함으로써 그 원인을 찾고자 하였다. 검증결과에 의하면, 수익률의 측정기간단위가 증가함에 따라 주식수익률간 상관관계는 증가하는 경향을 나타냄에 따라 시간의 함수임을 부정할 수 없었고, 또한 측정기간단위가 단기에서 장기로 변화함에 따라 개별주식수익률의 변동성 구성요소에서 개별기업요인에 기인하는 부분은 감소되고 시장요인에 기인하는 부분은 증가하는 것을 알 수 있었다. 즉, 수익률 측정기간단위는 주식수익률간 상관관계에 유의적인 영향을 미치고, 이러한 영향은 주식수익률에 영향을 미치는 요인 중, 시장요인의 변화를 야기하는 것에서 원인을 찾을 수 있었다.
본 논문은 도로투자 사업성분석시 사업주체의 현금흐름을 결정하는 항목들을 고정값(Deterministic Value)이 아닌 확률적으로 추정함으로써, 사업의 재무적 변동으로 인한 위험도를 민간사업자의 견지에서 사업성분석과정에 내재화하는 모형을 개발하는 것이다. 즉, 확률적 비용추정기법으로 국소적으로 활용되던 위험도분석을 재무모형에 내재화함으로써 사업의 재무적 변동을 보다 포괄적으로 분석할 수 있는 틀을 제공한다. 본 연구에서는 몬테카를로 시뮬레이션기법을 이용한 위험도분석(Risk Analysis)을 적용하여 사업성 평가지표와 비용의 확률밀도함수(Probability Density Function : PDF), 누적확률분포함수(Cumulative Distribution Function : CDF)를 산출하고, 그 결과로 해당 사업의 위험도를 고려하여 사업성을 평가한다. 이 모형은 사업의 모든 변동요인을 복합적으로 추정하여 사업기간 내 사업주체의 현금흐름을 분석할 수 있다. 따라서 사업주체는 효용에 따라 합리적인 위험도 관리 목표값(Target Value)을 선정하고, 사업의 위험도를 고려하여 건설비, 예비비를 결정할 수 있다. 본 연구에서 정립된 모형을 서울외곽순환고속도로(일산-퇴계원 구간)와 대전당진고속도로를 대상으로 사례분석을 수행하였다. 그 결과, 대전당진고속도로의 경우 사업성이 없으며, 서울외곽순환고속도로의 경우, 일부 위험도 발생변수를 합리적으로 관리한다면, 사업성이 충분한 것으로 분석되었다. 본 사례분석은 사업의 위험도를 반영한 사업성분석 방법으로 우리나라 민자유치대상고속도로의 사업성분석의 하나의 지침이 될 것이다.
본 연구는 한국증권시장에서 변동성의 정보비대칭효과를 조건부 이분산모형을 이용하여 검증하고자 하였다. 검증방법으로는 Engle과 Ng (1993)의 연구에 기초하여 정보반응곡선(News impact curve)으로 분석하였다. 분석자료로 1980년 부터 1995년 까지의 한국종합주가지수, 일별 초과수익률자료를 사용하였다. 정보반응곡선에 이용한 모형은 GARCH 모형, EGARCH 모형, TGARCH 모형, AGARCH 모형등 4개의 조건부 이분산 모형이다. 무조건 분산을 이용한 정보 반응곡선의 함수형태로 보면, 분산의 정보반응에 있어서 GARCH 모형은 대칭적으로 반응하며 나머지 조건부 이분산 모형인 EGARCH 모형, TGARCH 모형, 그리고 AGARCH 모형은 비대칭적으로 반응하는 모형임을 알 수 있었다. 실증분석결과 정보반응곡선을 통하여 악재(bad news)정보에 따라 예측하지 못한 주식수익률의 하락이 호재(good news)에 따른 예측하지 못한 주식수익률의 상승보다 더 큰 변동성을 발견할 수 있었다. 그러나 비대칭성의 크기는 그다지 큰 것으로 보이지 않았다. 모형적합성 검정에서도 4개의 조건부 이분산 모형은 모두 적합한 것으로 보인다. 그중에서도 EGARCH 모형과 TGARCH 모형이 상대적으로 주가예측력이 뛰어나 보인다. 그러나 변동성의 정보 비대칭반응을 통계적으로 유의적인 것으로 확인한 모형은 TGARCH모형 뿐이었다.
연안역의 천해 해저면에 설치된 ADCP(Acoustic Doppler Current Profiler, 300kHz, 1200kHz)를 이용, 천해에서 체적 산란강도(volume scattering strength) 수직분포의 시간적인 변동 특성을 알아보았다. 수심 85m와 113m에서 ADCP로 측정한 산란강도의 일주기 변동성은 동물플랑크톤(zooplankton)으로 추측되는 산란체의 일주기 수직 이동(daily vertical migration)의 원인으로 추정되었다. 그러나 수심 20m의 천해에서 관측된 산란강도의 시변동성은 경험적 직교 함수(Empirical Orthogonal Function, EOF) 분석 결과 해저면 부근의 변화가 천해 체적 산란의 변동성에 큰 영향을 주는 것으로 나타났다.
강건최적설계 분야에서 목적함수의 강건성은 목적함수의 변화가 둔감한 해를 강조한다. 일반적으로 목적함수의 강건성은 설계변수나 파라미터에 대한 목적함수의 변동을 줄임으로써 달성할 수 있다. 하지만, 기존의 방법들에서는 변동에 둔감한 목적을 달성하기 위해 목적함수의 값이 희생되는 경우가 있다. 또한, 설계변수의 수가 증가할수록 비선형계획법을 이용한 강건최적설계의 수치적 계산비용은 증가한다. 본 연구에서는 상한함수를 사용한 새로운 강건성지수와 비선형계획법에서의 강건최적설계 방법을 제안한다. 또한, 제안한 방법의 효율성을 향상시키기 위하여 선형화된 함수의 상한 값을 이용한 방법도 소개한다. 이를 다양한 수학예제에 적용하고 기존의 강건성지수와 수치적 성능 비교를 통해 제안한 방법의 유용성을 검증한다. 제안한 강건성지수는 목적함수의 성능에 손실이 발생하지 않으며 효율성을 크게 향상시킬 수 있다.
대표적인 강우생성 모형인 Neyman-Scott 구형펄스모형은 점과정(point process)을 이용하여 강우를 생성하는 모형으로 강우의 발생, 강우세포의 강우강도 그리고 지속시간의 분포로 표현된다. 특히 이 모형은 구형펄스모형(rectangular pulse model)에서 포함하지 않았던 강우사상의 군집특성을 반영하였다는 장점을 가지고 있다. NSRPM의 매개변수를 추정하는데 있어 moment를 이용한 여러가지 최적화 기법들이 연구되어 왔는데, 이러한 방법들은 목적함수를 추가하거나 조정하기 위해서는 복잡한 수식을 다시 계산하여야 하는 단점이 있으며, 전체적인 강우의 특성을 반영하기 어렵고 스케일에 따른 추정값의 변동도 크게 나타난다. 또한 moment를 이용한 추정값은 추정오차를 구할 수 없기 때문에 신뢰구간을 구할 수 없다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 누적강수량에 대한 근사적인 우도함수(approximated likelihood function)를 소개하고 이를 통해 NSRPM의 매개변수를 추정하고자 한다. 또한 분석에 사용되는 누적강수량의 시간 스케일에 따른 추정치의 변동성도 함께 알아보고자 한다.
본 논문의 목적은 한국증권시장에서 주가의 상하한 제한폭이 얼마수준에서 적정한가를 실증적으로 분석하는 것이다. 이 분석을 하기 위해서 주가제한폭이 늘어남에 따라 주가변동성이 얼마나 늘어나는가에 대한 민감도 분석을 하여야 하는데 이를 위해 먼저 주가제한폭하에서의 주가변동성에 대한 공식을 도출하였다. 이 공식에 따르면 주가변동성은 주가제한폭이 존재하지 않을 경우의 고유의 주가변동성과 기대수익률과 그리고 주가제한폭의 함수이다. 이 공식을 이용하여서, 유동성을 아주 적게 저해하면서 비정상적인 주가폭락 및 주가폭등을 조기에 제어할 수 있는 가능한 한 낮은 주가제한 폭으로 15%가 적합하다는 결론을 얻었다.
본 연구는 일본주가지수선물시장에서의 증거금 변화와 선물시장행태와의 관계를 알아보았다. 선물 증거금의 조정은 선물 가격변동성에 통계적으로 유의적일 정도의 영향을 미치지는 않았다. 또한 증거금의 조정이 선물거래활동(futures trading activity)에 미치는 영향을 실증분석하였는데, 일관성 있는 영향을 주지 못하는 것으로 나왔다. 이 결과에 의하면 증거금 규제는 선물시장에서의 가격 변동성 및 선물거래 활동을 통제하기 위한 적절한 도구는 아니라는 것을 의미한다. 또한 본 연구는 선물증거금의 조정을 야기시키는 변수가 무엇인가를 알아보았는데, 일본 주가지수선물시장에서의 네번의 증거금 조정중 두번의 경우에만 가격변동성이 중요한 변수로 작용했다. 또한 놀랍게도 선물증거금의 수준은 선물거래활동의 증가함수라는 결과를 보였다. 보편적인 관점에 의하면, 선물거래활동가 활성화되면 즉, 거래량과 미청산약정고가 증가하면 유동성이 증가하여 위험이 감소하게 되고 이는 곧 증거금의 수준을 낮추게 된다. 그러나 일본의 경우는 이러한 관점과 정반대의 결과를 보였다. 이러한 재미있는 결과의 세부적인 분석을 위해, 본 연구는 일본 증거금 규제기관이 증거금의 수준을 결정하는데 있어서 어떤 기준이 있다면 그 기준을 적용하는데 일관성을 가지는지를 살펴보았는데, 분석 결과는 일본의 증거금 규제당국이 일관성을 가지지 못하는 것으로 나왔다.
본 논문에서는 환경의 변화에 민감한 시계열 데이터인 주가의 변동과정을 보다 효과적으로 설명하기 위한 방안의 하나로 강화 학습 모형의 도입을 제안하며, 특정 시점의 주가 추세를 평가하는 기준으로 가치도 함수를 채택한다. 가치도 함수의 계산에는 강화 학습 알고리즘의 일종인 Monte Carlo 알고리즘을 적용하고, 신경망 구현에 의해 구한 근사 가치도의 적절성을 평가하였다. 실험 결과로 볼 때, 여타 강화 학습 알고리즘을 추가적으로 적용할 경우, 주가 변동의 시계열적 특성을 더욱 잘 반영할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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