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환경개선(環境改善)을 위한 녹화수목재배(綠化樹木裁培)의 현황(現況) 및 경영분석(經營分析)과 전망(展望) (A Study on the Present Situation, Management Analysis, and Future Prospect of the Ornamental Tree Cultivation with respect to Environmental Improvement)

  • 박태식;김태욱
    • 한국산림과학회지
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    • 제34권1호
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    • pp.31-46
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    • 1977
  • 관상수재배(觀賞樹栽培)의 현황(現況), 생산(生產), 유통과정(流通過程), 문제점(問題點), 전망(展望)과 개선방안(改善方案)을 조사(調査)한 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 관상수재배(觀賞樹栽培)의 일반현황(一般現況) (1) 전국(全國)(서울제외(除外))의 관상수재배면적(觀賞樹栽培面積)과 재배자수(栽培者數)는 각각 1,872.02ha, 2,717명(名)으로서 농수산부(農水產部) 집계(集計)와 많은 차이(差異)가 있는데, 이것은 재배업자(栽培業者)들이 조세부담등(租稅負擔等)의 이유(理由)때문에 정확(正確)한 답(答)을 하지 않은 것으로 보여진다. (2) 직업(職業)은 원예(園藝)(관상수포함(觀賞樹包含)), 농업(農業)을 비롯한 일차산업분야(一次產業分野)의 종사자(從事者)들이 대부분이었으며, 공무원(公務員), 회사원(會社員)도 약간 있었다. (3) 관상수재배자(觀賞樹栽培者)는 학력(學歷)이 높을수록 그 수(數)가 많은 경향(傾向)을 보였으며, 연령(年齡)은 청년층(青年層)보다 장년(壯年)에서 노년층(老年層)이 많은 분포(分布)를 보였다. (4) 관상수재배동기(觀賞樹栽培動機)는 취미(趣味)로 시작, 수익(收益)이 높아서 자산저축적(資產貯蓄的)인 취지(趣旨)에서 공한지활용등(空閑地活用等)의 순(順)으로 나타났으며 재배경력(栽培經歷)은 5~10년(年)이 가장 많고, 대체로 5~15년(年)까지의 재배경력(栽培經歷)을 가진 자가 전체(全體)의 약 $\frac{2}{3}$정도를 차지하고 있었다. (5) 관상수재배장소(觀賞樹栽培場所)는 전(田)이 반이상(半以上)이었으며 그밖에 임야(林野), 답(畓), 하천부지등(河川敷地等)의 순(順)으로 전(田)과 답(畓)을 합(合)하면 66.1%로서 전체(全體) 재배장소(栽培場所)의 2/3나 되었다. (6) 관상수(觀賞樹)의 재배면적(栽培面積)은 1,000~3,000평(坪)의 재배자수(栽培者數)가 가장 많고 그 다음이 3,000~10,000평(坪), 10,000평(坪) 이상(以上), 300~1,000평(坪), 300평미만(坪未滿)의 순(順)으로 1정보(町步)(3,000평(坪))이상(以上)의 재배자(栽培者)가 44.3%로 나타났다. 2. 관상수(觀賞樹)의 생산(生產) (1) 관상수원(觀賞樹園)의 경영형태(經營形態)는 부업(副業), 주업(主業), 겸업순(兼業順)이었으며, 경영방식(經營方式)은 기업경영(企業經營), 반자영(半自營), 자영순(自營順)으로서 관상수재배(觀賞樹栽培)에는 고용노동(雇傭勞動)을 많이 사용(使用)하는 것으로 나타났다. (2) 관상수(觀賞樹)의 재배수종(栽培樹種)은 다양한데 30종(種) 미만(未滿)의 재배자(栽培者)가 전체(全體)의 약 3/4, 30종(種) 이상(以上)의 재배자(栽培者)가 전체(全體)의 약 l/4로 나타났다. (3) 1977년(年) 3월말(月末) 현재(現在) 관상수재배자(觀賞樹栽培者)들이 재배(栽培)하고 있는, 10가지 주요관상수종(主要觀賞樹種)은 (1) 향나무류, (2) 철죽류, (3) 회양목, (4) 은행나무, (5) 단풍나무, (6)목련류, (7) 잣나무류, (8) 주목, (9) 사철나무류, (10) 히말라야시다로 나타났다. (4) 출하(出荷)가 곧 가능(可能)한 수종(樹種)은 (1) 향나무류, (2) 회양목, (3) 철죽류, (4) 단풍나무류, (5) 목련류등이었다. 3. 관상수(觀賞樹)의 유통(流通) (1) 관상수(觀賞樹)의 처분(處分)은 주(主)로 중간상인(中間商人)에게 판매(販賣)하고 있었으며, 관상수유통과정(觀賞樹流通過程)은 5가지로 나누어 볼 수 있는데 대부분 중간상인(中間商人)과 하청자(下請者)를 거치며 심지어는 3~4단계의 중간단계(中間段階)를 거치는 유통경로(流通經路)도 실재(實在)하고 있음이 밝혀졌다. 그러므로 관상수(觀賞樹) 거래가격(去來價格)이 마구 조작되고 있어 피해(被害)와 손해(損害)를 입는 것은 생산자(生產者)와 실수요자(實需要者)들이다. 따라서 생산자(生產者)를 보호육성(保護育成)하고 실수요자(實需要者)들에게 보다 싼 적정가격(適正價格)으로 관상수(觀賞樹)를 공급(供給)할 수 있는 단일유통체제(單一流通體制)의 수립(樹立)이 시급히 강구(講究)되어야 할 것이다. (2) 관상수생산자(觀賞樹生產者)들의 관상수판매가격(觀賞樹販賣價格)은 조사결과(調査結果) 입찰가격(入札價格)의 1/2~1/3, 심지어는 수종(樹種)에 따라 1/41~1/5에 불과한 예(例)도 있음이 나타났다. (3) 중간상인(中間商人)들이 얻는 중간이익(中間利益)은 20~50%정도(程度)를 얻는 사람이 대부분인 것으로 본조사결과(本調査結果) 밝혀졌다. 그러므로 관상수유통(觀賞樹流通)의 합리화(合理化)를 기(期)하기 위해서는 중간상인(中間商人)과 하청자(下請者)를 배제(排除)한 생사자(生產者)가 실수요자(實需要者)에게 직매(直賣)할 수 있는 유통경로(流通經路)의 모색(摸索)이 절실히 요청(要請)되며, 생산자(生產者)의 권리(權利)를 보장할 수 있는 방안(方案)도 아울러 검토(檢討)되어야 할 것이다. 4. 관상수(觀賞樹)에 대한 제반(諸般) 문제점(問題點) (1) 최근(最近) 대기업(大企業)에서 관상수재배(觀賞樹栽培) 진출(進出)을 하고 있는데 대해서 관상수재배자(觀賞樹栽培者)들은 (1) 과잉생산(過剩生產)의 초래(招來), (2) 농가(農家)의 부업적(副業的)인 재배(栽培)에 압박(壓迫)을 주기때문 등등의 이유(理由)로 반대의견(反對意見)이 지배적(支配的)이었는데 관계기관(關係機關)에서는 이에 대한 적절(適切)한 대응책(對應策)을 강구(講究)하지 않으면 안될 것이다. (2) 관상수(觀賞樹)의 평탄지(平坦地) 재배금지(栽培禁止)에 대한 반응(反應)은 반대(反對)한다가 지배적(支配的)인 견해(見解)로서 그 이유(理由)를 (1) 신규(新規) 재배자(栽培者)만 규제(規制)해도 법(法)의 목적(目的)이 달성(達成)된다는 것과, (2) 과거(過去)에 합법적(合法的)으로 식재(植栽)한 관상수(觀賞樹)를 무보상(無補賞)으로 옮겨 심게 하는 것은 위법(違法)이 라는 점(點)을 들고 있다. 한편 "농지(農地)의 보전(保全) 및 이용(利用)에 관한 법률(法律)"에 의하여 농수산부(農水產部)가 집계(集計)한 농지환원대상면적(農地還元對象面積)은 전(田)과 답(畓)을 합(合)하여 1,176.39ha로서 이 법(法) 시행(施行)에 앞서 관상수재배자(觀賞樹栽培者)들에 대한 대책(對策)을 강구(講究)한 후(後) 실시(實施)함이 당연(當然)한 처사(處事)요 정당(正堂)한 절차(節次)라고 생각된다. (3) 관상수(觀賞樹)의 대외수출(對外輸出)은 1970년(年) 최초로 편백, 산수유, 오동나무를 수출하기 시작하여 2~3년간 호조(好調)를 보여오다가 최근 부진(不振)현상을 겪고 있는데, 재배업자(栽培業者)들은 그 이유(理由)를 (1) 정보(情報)가 빈약(貧弱)하고 장려책(裝勵策)이 없기 때문, (2) 수입국(輸入國)의 경제불황(經濟不況), (3) 기호(嗜好)에 맞는 신수종(新樹種)의 개발(開發)이 없기 때문 등등으로 보고 있다. 그러나 관상수수출(觀賞樹輸出)은 이제 대일의존(對日依存)에서 구미제국(歐美諸國)쪽으로 돌려야 할 것이며 관상수(觀賞樹)도 새로운 양묘기술(養苗技術)과 번식기술(繁殖技術)을 요(要)하는 특이수종(特異樹種)을 개발(開發)하는 것이 관상수(觀相樹) 수출진흥방안책(輸出振興方案策)이라 생각된다. (4) 관상수(觀賞樹)를 식재(植栽)하여 수입(收入)이 있기 전(前) 을류농지세(乙類農地稅) 납부여부(納付與否)에 대한 관상수(觀賞樹) 재배업자(栽培業者)들의 반응(反應)은 납부(納付)하지 않았다가 납부(納付)하였다는 반응(反應)보다 많았다. 한편 전반적(全般的)인 관상수재배지(觀賞樹栽培地에) 대한 을류농지세액(乙類農地稅額)은 대체로 적당하다는 반응(反應)보다는 세액(稅額)이 너무 많다고 응답(應答)한 사람이 많이 있는 것으로 보아 관계기관(關係機關)에서는 을류농지세(乙類農地稅)의 과세기준(課稅基準)에 대한 재검토(再檢討)를 하여 적정과세(適正課脫)를 하여야 할 것으로 사료(思料)된다. 5. 관상수재배(觀賞樹栽培)에 대한 전망(展望) 및 개선방안(改善方案) (1) 관상수(觀賞樹)의 경기(景氣)는 짧으면 앞으로 2~3년(年), 길면 5~10년내(年內)에 좋아질 것으로 비교적 낙관적(樂觀的) 반응(反應)을 보이고 있는 반면, 앞으로 회복될 가능성이 없다고 비관적 반응(反應)을 보인 예도 약간 있었다. (2) 관상수생산전환(觀賞樹生產轉換)에 대한 반응은 현상유지, 현보유량처분후(現保有量處分後) 전환(轉換), 염가라도 정리(定理)하겠다는 순(順)이었으며, 장기적(長期的)인 안목(眼目)으로 계속 확장(擴張)하고자 한다는 반응(反應)은 그리 많지 않았다. (3) 관상수(觀賞樹)의 규격표준화(規格標準化)에 대한 반응(反應)은 찬성(贊成)한다는 반응(反應)이 지배적(支配的)이나 반대(反對)한다는 사람들도 약간 있었다. 그들은 그 이유(理由)를 (1) 동일규격(同一規格)이라도 재배기술(栽培技術)에 의한 수형상황(樹形狀況)에 따라 가격차(價格差)가 크기 때문, (2) 조림묘목(造林苗木)과 달라 규격통일(規格統一)이 어렵기 때문이라고 하였다. (4) 관상수유통과정(觀賞樹流通過程)의 정비책(整備策)으로 유통기관(流通機關)에서 계통적(系統的)으로 관상수(觀賞樹)를 판매(販賣), 처분(處分)하는데 대해서 찬성(贊成)한다는 반응(反應)이 훨씬 많았으며, 반대자들은 (1) 유통전담기관(流通專擔機關)이 독점(獨占)할 경우의 횡포와, (2) 유통전담기관(流通專擔機關)이 영리화(營利化) 되기 쉽다는 것을 우려하고 있었다. (5) 관상수(觀賞樹)의 과잉생산(過剩生產)을 방지(防止)하고 우량관상수(優良觀賞樹)를 생산(生產)하기 위한 방편으로 관상수재배(觀賞樹栽培)의 허가제(許可制) 또는 인가제(認可制)가 대두(擡頭)되고 있는데 대해서 반대(反對)한다가 찬성(贊成)한다는 반응(反應)보다 약간 높게 나타났으며, 반대이유(反對理由)로는 (1) 부업적(副業的) 관상수재배(觀賞樹栽培)가 불가능(不可能)하다는 것과, (2) 권력(權力)과 결탁한 부조리(不條理)를 초래(招來)하기 쉽다는 것을 들고 있었다.

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Support Vector Regression을 이용한 GARCH 모형의 추정과 투자전략의 성과분석 (Estimation of GARCH Models and Performance Analysis of Volatility Trading System using Support Vector Regression)

  • 김선웅;최흥식
    • 지능정보연구
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    • 제23권2호
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    • pp.107-122
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    • 2017
  • 주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.