지식사회가 도래함에 따라 기업에게 가장 중요한 경쟁적 자원은 지식이 되었고, 이에 기업은 미래 조직의 생존과 직결된 '지적자본'(intellectual capital)이라는 잠재적 지식을 평가하고 향상시켜야만 하는 실정이 되었다. 지금까지 유형자산에 비해 상대적으로 간과되어 왔던 이러한 지적자본을 평가하고자 많은 연구가 진행되어 왔고 지적자본을 평가할 수 있는 다양한 지표들이 제시되어 왔지만, 기존에 제안되었던 지표들은 검증되지도 않은 채 여러 기업들에 의해 채택, 모방되고 있다. 또한 지적자본을 평가할 수 있는 체계적인 모델이 부재함으로써 지적자본을 평가하고자 할 때마다 기업들은 매번 처음부터 다시 작업해야 함으로써 많은 경제적 손실을 야기하고 있다. 이에 본 연구에서 기존에 제시된 지표들을 검증하고 기존의 연구를 토대로 체계적인 가치평가 모델을 개발하고자 실증연구를 진행한 결과, 최종적으로 3개 차원, 10개 구성요인, 22개 평가항목, 82개 지표로 구성된 지적자본 가치평가모델을 개발하였다. 이는 향후 기업이 자사의 지적자본을 측정할 수 있는 토대가 되리라고 생각된다.
유지보수단계는 설계단계에서 계획되고 시공단계에서 확보된 자산적 가치를 지속하는 건물수명주기상의 한 단계이다. 건물의 대형화 및 기능의 복합화 추세가 확대되면서 유지보수단계의 중요성은 성능관리, 안전관리, 자산관리 등의 다양한 관점에서 더욱 증대되고 있다. 최근 들어 체계적인 시설물의 정보관리 및 정보기술의 적용을 통해 이러한 관리목적의 달성과 유지보수에 관련한 제반 운영활동 및 비용의 효율성을 확보하려는 노력이 전개되고 있다. 건물의 유지보수에 있어서 핵심이 되는 기본정보는 준공된 시설물을 구성하는 세부요소에 대한 정보로, 설계 및 시공단계에서 생성된 정보를 적절히 변환함으로써 구축될 수 있다. 그러나 현재 유지보수단계에서 활용되는 정보시스템에서는 건물 및 시설에 대한 정보가 선행단계와는 단절되어 새로이 생성, 구축되고 있다. 또한 자산관리 관점에서 볼 때 시설물자산을 구성하는 구조체, 설비 등의 자산내역은 그 가치의 변동이 상이하므로, 이를 합리적으로 반영하기 위해서는 시공단계의 비용 또는 가격을 정확하게 배부, 반영하여 자산내역의 최초 가액을 산정할 필요가 있다. 본 연구는 자산관리의 측면 및 수명주기에 따른 정보의 연계성 확보측면에서 시공단계에서 발생하는 시설물의 세부요소 및 비용정보를 유지보수단계에서 활용할 수 있는 정보모델을 개발, 제시하고자 한다.
Data Envelopment Analysis(DEA) 모형은 다수출력/다수입력을 갖는 IT중소기업 정부자금지원정책 성과평가에 활용가능하다. DEA효율성지수의 정확성 제고를 위해 기업역량을 반영한 외생고정변수를 DEA모형에서 고려할 수 있다. 또한, 다수 DEA기본모형과 확장모형을 활용한 성과평가를 시도함으로써, 단일 DEA모형에 의존하는 성과평가의 한계를 완화할 수 있다. 본 연구는, IT중소기업 정부자금지원시점에서의 기업자산, 매출액, 종업원수를 외생고정변수로 갖는; 1)DEA자료구조 정립; 2)DEA기본모형과 확장모형 수립; 3)실증자료를 이용한 사례분석을 예시한다. DEA기본모형으로 CCR, BCC, Super-efficiency모형, DEA확장모형으로 비제어변수(noncontrollable variables), 비자유변수(nondiscretionary variables)를 갖는 모형을 수립한다. DEA모형 비교 및 Analytic Hierarchy Process(AHP) 가중치를 이용한 통합 활용절차가 설명된다. 모수 비모수분산분석에 의한 기술분야별 DEA효율성지수로써의 성과유의차를 판정한다.
본 연구는 2017년 기준 매출액 상위 46개 외식 업체를 선정 후 이들 업체들의 재무 비율을 산출한 후 이를 변수로 활용하여 로짓 분석에 의한 부실 예측모형의 평가에 목적이 있다. 국내 46개 외식 업체의 14개 재무비율을 변수로 선정하여 로짓 분석에 의한 실증 분석을 실시하였으며 실증 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 14개 재무 비율 중 건전 외식 기업과 부실 외식 기업을 구분하는 재무 비율은 유동 비율, 매출액 영업 이익률, 자기 자본 순이익률, 영업 현금 흐름비율, 영업 이익 증가율 및 총자산 회전율로 총 7개로 나타났으며 다른 7개의 재무 비율( 부채 비율, 차입금 의존도, 영업 이익 대비 이자 보상 비율, 매출액 순이익률, 총자산 순이익률, 매출액 증가율, 당기순이익 증가율, 총자산 증가율)은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 분석되었다. 둘째, 7개 재무 비율을 로짓 함수의 변수로 활용하여 건전 외식 기업과 부실 외식 기업을 구분하는 로짓 분석에 의한 부실 예측 모형의 예측력은 89.1%로 나타났다.
본 연구에서는 GMG (Global Mining Guidelines Group)에서 제안한 시간 사용 모델과 핵심성과지표(KPIs)들을 이용하여 트럭 운반작업에 대한 성과를 평가한 결과를 제시하였다. 이를 위해 철과 티탄 철을 주로 생산하는 국내 지하광산을 연구지역으로 선정한 다음 블루투스 비콘과 태블릿 PC를 이용하여 트럭 운반작업 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 분석하여 트럭 운반작업의 단위작업, 활동 및 이벤트, 소요시간을 식별하였으며, 시간 사용 모델을 기반으로 시간 범주를 분류하였다. 트럭 운반작업의 성과는 가용률, 이용률, 효율성 측면의 9개 성과지표를 이용하여 평가하였다. 그 결과, 가용률 측면에서는 가동시간이 33.9%, 물리적 가용률은 95.7%, 기계적 가용률은 94.9%로 나타났다. 이용률의 경우, 가용장비 이용률은 83.1%, 자산 이용률은 28.1%, 운영 및 유효 이용률은 각각 79.6%, 77.7%로 나타났다. 또한, 효율성 측면에서는 운영 효율성이 97.6%로 높게 나타났으며, 생산 효율성은 49%로 나타났다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권1호
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pp.85-101
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2022
Derivative-linked securities (DLS) is a type of derivatives that offer an agreed return when the underlying asset price moves within a specified range by the maturity date. The underlying assets of DLS are diverse such as interest rates, exchange rates, crude oil, or gold. A German 10-year bond rate-linked DLS and a USD-GBP CMS rate-linked DLS have recently become a social issue in Korea due to a huge loss to investors. In this regard, this paper accounts for the payoff structure of these products and evaluates their prices and fair coupon rates as well as risk measures such as Value-at-Risk (VaR) and Tail-Value-at-Risk (TVaR). We would like to examine how risky these products were and whether or not their coupon rates were appropriate. We use Hull-White Model as the stochastic model for the underlying assets and Monte Carlo (MC) methods to obtain numerical results. The no-arbitrage prices of the German 10-year bond rate-linked DLS and the USD-GBP CMS rate-linked DLS at the center of the social issue turned out to be 0.9662% and 0.9355% of the original investment, respectively. Considering that Korea government bond rate for 2018 is about 2%, these values are quite low. The fair coupon rates that make the prices of DLS equal to the original investment are computed as 4.76% for the German 10-year bond rate-linked DLS and 7% for the USD-GBP CMS rate-linked DLS. Their actual coupon rates were 1.4% and 3.5%. The 95% VaR and TVaR of the loss for German 10-year bond rate-linked DLS are 37.30% and 64.45%, and those of the loss for USD-GBP CMS rate-linked DLS are 73.98% and 87.43% of the initial investment. Summing up the numerical results obtained, we could see that the DLS products of our interest were indeed quite unfavorable to individual investors.
본 논문은 해양 RC 구조물의 새로운 생애주기비용 (LCC) 평가 모델을 제시한다. 이 모델 방법은, 기존의 LCC 평가 모델과 달리, 구조물을 설계하는 동안 추가적인 염화물 침투의 새로운 데이터가 있을 때 계속적으로 생애주기비용을 업데이트 할 수 있다. 이는 베이지안 기법을 통하여 이루어진다. 일반적인 중요 구조물에서는 각 부재에 대한 다양한 모니터링 시스템을 이용하기 때문에 어려움 없이 베이지안 기법에 필요한 데이터를 얻을 수 있다. 베이지안 기법을 사용하여 구조물의 생애유지 관리비용을 높은 정밀도로 예측할 수 있다.
PURPOSES : This study aims at proposing the methodology for benefit evaluations in pavement maintenance methods and timings using KoPMS(Korean Pavement Management System) software which was developed for efficient pavement management. METHODS : This study classified pavement sections into 4 clusters considering AADT(Annual Average Daily Traffic) and ESAL(Equivalent Single-Axle Load) using cluster analysis and used the deterioration models in each cluster. Increased user costs due to pavement deterioration as time goes by and agent costs for maintenance were estimated. Based on deterioration model and KoPMS software, Methodology for benefit evaluation was proposed in pavement maintenance methods and with/without implementation using real pavement section data. RESULTS : This study verified that considering agent costs only would be constrained to decide pavement maintenance methods and timings, and ascertained that decision making with agent and user costs would be effective. In addition, this study revealed that pavement maintenance methods and timings can be affected by AADT and ESAL and frequent pavement maintenances can be more efficient for benefits in pavement sections with more AADT and ESAL. Also this study found that user costs would be more affected to decision making than agent costs. Moreover, Delay of conducting pavement maintenance caused increased vehicle operating costs and environmental costs because of poor conditions of pavements. CONCLUSIONS : This study proposed LCCA and benefit estimation methodology of pavement with considering agent and user costs. The results of this study can be used for baseline data of efficient pavement asset management.
부도 예측은 회계와 재무 분야에서 꾸준히 연구되고 있는 분야이다. 초기에는 주로 다중판별분석(multiple discriminant analysis)와 로짓 분석(logit analysis)과 같은 통계적 방법을 이용하였으나, 1990년대 이후에는 경영 분야의 분류 문제를 위해 많은 연구자들이 인공신경망(back-propagation neural network), 사계기반추론(case-based reasoning), 서포트 벡터 머신(support vector machine) 등과 같은 인공지능을 통한 접근법을 이용하여 통계적 방법보다 분류 성과 측면에서 우수함을 입증해왔다. 기존의 기업의 부도에 관한 연구에서 많은 연구자들이 재무비율을 이용하여 부도 예측 모형을 구축하는 것에 초점을 맞추어왔다. 부도예측에 관한 연구가 꾸준히 진행되고 있는 반면, 부도의 세부적인 유형을 예측하여 제시하는 것에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 따라서 본 연구에서는 수익성, 안정성, 활동성 지표를 중심으로 국내 비외감 건설업 기업들의 부도 여부뿐만 아니라 부도의 세부적인 유형까지 예측 가능한 모형을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 부도 유형을 예측하기 위해 두 개의 인공신경망 모형을 결합한 하이브리드 접근법을 제안하였다. 첫 번째 인공신경망 모형은 부도예측을 위한 역전파 인공신경망을 이용한 모형이며, 두 번째 인공신경망 모형은 부도 데이터를 몇 개의 유형으로 분류하는 자기조직화지도(self-organizing map)을 이용한 모형이다. 실험 결과를 통해 정의된 5개의 부도 유형인 심각한 부도(severe bankruptcy), 안정성 부족(lack of stability), 활동성 부족(lack of activity), 수익성 부족(lack of profitability), 회생 가능한 부도(recoverable bankruptcy)는 재무 비율에 따라 유형별로 상이한 특성을 갖는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 신용 평가 분야의 연구자와 실무자들이 기업의 부도의 유형에 대한 유용한 정보를 얻을 것으로 기대한다.
주식시장에서 트레이딩 시스템(trading system)은 투자 위험을 줄이면서 수익을 극대화하기 위해 일정한 규칙을 컴퓨터에 적용하여 기계적으로 거래를 실행하는 자동매매시스템이다. 그러나 단일 자산을 거래 대상으로 하는 트레이딩 시스템 개발은 그 자산의 움직임에 의해 수익 구조가 결정되는 문제점을 가지고 있기 때문에 위험을 초래할 우려가 존재한다. 따라서 두 자산 간 상대적 가치를 활용하여 한 자산의 위험 발생 시 다른 자산의 거래를 통해 안정적인 수익을 창출할 수 있는 트레이딩 시스템 개발에 대해 주목할 필요가 있다. 본 연구에서는 두 개의 주가지수 선물 간의 상대적 가치를 이용한 규칙기반 트레이딩 시스템을 개발하는 것이 목적이다. 이를 위해 차익거래 전략 시 활용되는 두 자산의 가격비율을 기반으로 기술적 지표(technical indicator)들을 생성하고, 데이터 마이닝 기법인 러프 집합 분석을 이용하여 거래규칙을 생성하였다. 생성된 거래규칙의 유용성을 확인하기 위해 슬라이딩 윈도우(sliding window) 방법을 사용하여 거래 시뮬레이션을 적용하였으며, KOSPI 200 지수선물과 S&P 500 지수선물을 분석 대상으로 선정하여 성과를 측정하였다. 실험 결과, 제안한 시스템이 시장의 흐름과 상관없이 절대적인 수익을 발생하는 것을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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