We estimate the option value embedded in reverse mortgages using the framework of European put option. The reverse mortgage is a very useful financial product for senior citizens who own homes but do not have a cash income while it is a high risk one from lender's perspective. One of benefits of the reverse mortgages is that the debt limit is restricted to the scope of the disposition price of the collateralized house, which is considered a put option to borrowers. The put option is evaluated using Black-Scholes model and a sensitive analysis is performed on variables such as discount rate, volatility, and time period. We confirm that the option value of reverse mortgages increases rapidly as the borrowers live longer than their life expectancy. The results of this study can be used to promote the reverse mortgage program more effectively in order to solve the problem of income shortage of the elderly homeowners.
Management flexibility to adapt its future actions in response to altered future market conditions can expand the value of an investment opportunity by improving its upside potential without the change in the downside losses. Module manufacturers in solar industry continuously have to decide how much and when its production capacity should be expanded with regards to the demand in the global markets. Either over- or under-investment can cause sunk and/or opportunity costs to the module manufacturers. Option of exercising the additional investments only on favorable opportunities can increase total value of the investment. This paper analyzes the case which shows that the expansion of production capacity with more expandibility can have more value than the rigid plan of capacity expansion. The expansion option value is equivalent to KRW 38.286 billion, thus switching the negative NPV of the initial investment opportunity into the positive value. High volatility and the high growth in the cashflows as the major business features of the renewable energy provide condition where real options can play the crucial role in increasing the investment value as well as in determining the size and timing of capacity expansion in the course of capital budgeting process.
본 연구에서는 수익접근법을 기본 모형으로 하여 건설부문의 특성을 반영한 건설부문 기술가치 평가를 시도하였다. 수익접근법은 향후 발생할 미래수익에 대한 현재가치 가운데 기술로 인한 부분만을 고려하여 기술가치를 산정한다. 무엇보다 건설기술은 표준화된 일반 제품에 비해 많은 변수가 존재하므로, 건설기술가치평가는 가치평가의 표준화된 산식은 물론 건설 기술전문가, 시장전문가 팀의 정성적 평가에 대한 의존도가 높을 수밖에 없다. 그리고 건설부문은 매출과 수익성 추정에 대한 불확실성이 타 산업 대비 높으므로, 할인율과 현금흐름 추정에 보수적인 입장을 취해야 한다. 실증분석을 위해 경제적 수명 및 현금흐름은 산업통상자원부의 실무가이드와 전문가들의 평가를 반영하여 산정되었고, 할인율 및 기술기여도는 건설업의 특성을 반영시켜 분석하였다. 먼저 보수적 평가에 따른 위험프리미엄의 증가로 할인율이 15%로 산정되었다. 그리고 기술의 우수성으로 개별 기술강도 비율이 72%로, 이에 따라 기술기여도는 46.7%로 추정되었다. 이 같은 할인율과 기술기여도의 변화를 종합하여 기술가치평가 금액은 318백만원으로 추정되었다. 본 연구가 시사하는 바는 다음과 같다. 먼저, 현재 종합 및 전문건설업 2부문으로 구분된 공종별 또는 업종별 구분을 다양화하고, 기본적 통계자료 확보 및 DB구축이 필요하다. 건설기술의 다양한 변동성으로 인해 평가에 참여하는 전문가들의 정성적 평가에서의 역할이 더욱 강조된다.
해운업은 선박투자에 대규모의 자본이 소요되는 한편 시장의 변동성이 극심하기 때문에 투자자금의 조달구조는 기업의 안정성과 직결된다. 지금까지의 해운업 자본구조 연구는 주로 재무제표를 기반으로 자본구조의 결정요인을 도출하는 형태로 진행되었지만 이 연구에서는 접근을 달리하여 과거의 선박가격, 이자율 그리고 부채비중의 변화가 실제 어느 정도의 현금손익으로 이어졌는지 역사적 시뮬레이션을 통해 파악하였다. 연구 결과 현금손익이 0이 되는 손익분기점이 파나막스선은 부채비중 64.38%(부채비율 180.74%), 케이프선은 73.04%(부채비율 270.92%)인 것으로 나타났는데 이는 케이프선에서 추가적인 부채 활용이 가능함을 의미한다. 또한 'Super Boom' 이전과 이후로 구분하여 분석한 결과 선종별로 다른 패턴이 형성되었다. 이를 통해 선종 즉, 영업영역별로 다른 레버리지의 관리가 필요하며 시황 국면에 따라서도 탄력적인 관리가 필요하다는 시사점을 찾을 수 있었다. 이 연구는 해운기업의 입장에서는 기업의 장기적인 안정성을 확보하는 자금조달 구조파악 측면에서, 그리고 해운과 선박금융 정책을 입안하는 정책당국의 입장에서는 해운산업의 건전성을 견인하는 측면에서 실무적인 기여를 할 것으로 기대된다.
해운사는 화물수송을 통해 수입을 창출하며 그 수송의 근간이 되는 선박에 대한 투자의 의사결정이 그 무엇보다 중요하다. 그럼에도 불구하고 기존에는 모든 상황이 정태적으로 고정된 것으로 가정하는 경제성 분석 방법인 현금흐름할인법을 주로 활용하였다. 따라서 본 연구는 선박 투자의 비가역성과 편익의 불확실성을 고려하여 경제성 분석 시 실물옵션 모형이 유용함을 보여주는데 있다. 특히 본 연구는 실물옵션 중 이항옵션가격결정모형을 활용하였으며, A해운사의 실 투자자료를 활용하여 시뮬레이션을 진행하였다. 분석 결과, 현금흐름할인법 중 순현재가치법에 따른 중고선박의 투자가치는 음(-)으로 분석되었으나 의사결정의 유연성을 반영할 수 있는 이항옵션가격결정모형에서의 투자가치는 양(+)의 경제성이 있는 것으로 평가되었다. 또한 선박 투자의 경제성은 수익 변동성과 할인율에 영향을 받는 것으로 나타났다. 이에 해운사의 선박 투자의사 결정 시 기존 현금흐름할인법과 더불어 실물옵션 모형을 활용하면 보다 유연한 결정을 하는 데 도움이 될 것으로 판단된다.
증권거래소(證券去來所)는 시황에 따라 위탁증거금율(委託證據金率)을 탄력적으로 변경 운용함으로써 시장의 수급을 조절하는 등의 시장관리수단의 하나로 이용하여 공정한 시세형성을 기하고자 설립시부터 증권회사로 하여금 매매의 위탁시 위탁증거금을 징수하도록 규정하고 증거금율을 상황에 따라 신축적으로 운용하여 1962년 이후에만도 무려 32회이상 변경하였다. 따라서 문제의 핵심은 위탁증거금징수가 주식시장에서의 과잉투기행위를 근절시키고 주가변동율(株價變動率)(stock volatility)을 감소시켜 공정거래질서(公正去來秩序)를 확보하는데 기여하고 있는지의 여부가 된다. 이 점은 특히 미국(美國)에서 1987년 10월 소위 '검은 월요일(Black Monday)'당시 갑작스러운 주가폭락과 시장체계의 붕괴사태이후 금융시장의 발전을 모색하는 정책당국자들과 학자들사이에 새로운 주목을 받기 시작하였다. Salinger(1989)와 Schwert(1989)는 위탁증거금율(委託證據金率)의 변경과 주가변동율(株價變動率)의 감소와는 아무런 인과관계가 없다고 결론을 내리고 있다. 특히 Schwert는 거래일시중단시책마저도 주가변동율에 별 효과가 없다고 주장하면서 금융공황과 관련된 거래일시중단은 주가변동을 큰 폭으로 증가시켜왔으나 금융공황을 동반하지 않은 기래일시중단은 높은 주가변동율과 무관함을 밝히고 있다. Hardouvelis(1991)는 그러나 위탁증거금율을 상승시키면 주가변동율이 낮아지며, 결과적으로 주가가 본원적가치(本源的價値)로부터 일탈하는 현상도 줄어든다는 사실을 통계적으로 입증하고, 위탁증거금의 징수가 시장을 교란하는 악성투기행위를 억제시키는데 매우 효과적인 정책수단이라고 주장하고 있다. 본 연구는 우리나라 주식시장에서 과잉투기현상을 억제하여 시장의 안정을 확보하는 기능으로서의 위탁증거금제도에 대해 그 경제적 효과여부를 규명하는 실증분석을 행하였다. 이 논문에서는 Schwert(1989)와 Hardouvelis(1991)의 방법을 원용하여 두가지 서로 다른 방법으로 주가변동율을 측정하여 비교하였다. 통계적 기법은 기본적으로 다변량(多變量) 회귀분석법(回歸分析法)을 택하였다. 분석의 결과로 매우 흥미로운 실증상(實證上)의 규칙성(規則性)을 발견하였다. 즉 현금시장(cash market)의 위탁증거금율이 높아지면 실제주가변동율(實際株價變動率)과 초과주가변동율(超過株價變動率)이 감소되고, 또한 유행(流行)의 경우와 마찬가지로 본원적 가치로부터의 괴리가 작아진다. 이 결과에 따르면 위탁증거금의 징수는 그 제도의 취지에 부합되고 있다. 다만 제도운용상의 이유이거나 혹은 우리나라 주식시장의 투자자들이 비합리적인 투자형태를 보임에 따라 그 정책적 효과는 때로 역기능적인 결과로 초래하였다. 그럼에도 불구하고 이 연구결과를 통하여 최소한 주식시장(株式市場)에서 위탁증거금제도는 그 제도적 의의가 여전히 있다는 사실이 확인되었다. 또한 우리나라 주식시장에서 통상 과열투기 행위가 빈번히 일어나 주식시장을 교란시킴으로써 건전한 투자풍토조성에 저해된다는 저간의 우려가 매우 커왔으나 표본 기간동안에 대하여 실증분석을 한 결과 주식시장 전체적으로 볼 때 주가변동율(株價變動率), 특히 초과주가변동율(超過株價變動率)에 미치는 영향이 그다지 심각한 정도는 아니었으며 오히려 우리나라의 주식시장은 미국시장에 비해 주가가 비교적 안정적인 수준을 유지해 왔다고 볼 수 있다.
본 연구는 코스닥상장기업을 대상으로 발생액 변동과 기업특성과의 관계를 살펴보았다. 분석결과를 보면 첫째, 부채비율이 높은 기업의 경영자들은 부채계약을 위반할 가능성이 높기 때문에 발생액항목을 활용할 유인이 강함을 볼 수 있다. 둘째, 영업현금흐름변동성이 큰 기업들은 영업활동을 통한 현금이익의 변동이 안정적이지 않고 운전자본의 변화가 큰 기업이다. 이런 기업의 경영자들이 재량권을 남용하는 목적으로 발생액을 활용하는 여지가 강하다는 것을 볼 수 있다. 셋째, 기업규모가 큰 기업일수록 정치적 비용에 민감하여 작은 기업보다 발생액 항목을 활용한 유인이 덜함을 볼 수 있다. 넷째, 기업연령은 기업의 성숙도라 볼 수 있는데 성숙한 기업일수록 안정적인 영업환경 및 현금흐름을 확보하고 있어 발생액을 활용하는 여지가 낮음을 볼 수 있다. 다섯째, 이익변수의 경우. 손실을 보고한 기업들은 일시적 발생액 항목이 이익을 보고한 기업보다 더 구성되어 있어 회계정보의 불확실성이 수익을 보고한 기업보다는 높음을 볼 수 있다. 여섯째, 감사의견의 경우 비적정의견을 받은 기업일수록 경영자의 발생액 항목을 활용할 여지가 강해 회계이익의 질이 낮음을 볼 수 있다. 마지막 국내 BIG4회계법인에 감사를 받은 기업들이 NON-BIG4에 감사를 받은 기업에 비해 발생액 변동이 작았다. 산업특성별로 보면 발생액 변동의 평균값이 가장 높은 도·소매업종이 기업성장성, 기업규모, 기업연령 그리고 이익더미변수가 발생액 변동과 유의한 관계를 가장 많이 보여주고 있고 그 다음으로 화학물질업종순이다. 발생액 변동의 평균값이 가장 낮은 업종인 의료용물질 제조업의 경우 영업현금흐름변동성만 발생액 변동과 유의한 관계를 보여주고 있다. 결론적으로, 발생액은 기업특성과 산업특성에 따라 상이하게 경영자의 재량권을 허용하고 있음을 볼 수 있다.
본 논문은 주가지수 선물과 옵션의 만기일이 주식시장에 어떠한 영향을 미치는가에 대한 분석을 통해 한국주식시장에서 만기일 효과가 존재하는지를 검증한다. 주가지수를 이용한 기존의 논문과는 달리 만기일에 현물 주식시장의 움직임을 개별 종목별로 분석했다는 점에서 본 논문은 차별성을 지닌다. 주가지수는 시장 움직임의 평균으로 개별 종목의 고유한 특성을 반영하지 못하기 때문에 주가지수를 이용한 분석은 만기일 효과를 해석하고 그 원인을 분석하는데 한계를 지니고 있다. 분석 결과 한국주식시장에서 선물 만기일 효과는 분명히 존재하지만, 옵션 만기일 효과는 뚜렷하지 않은 것으로 드러났다. 선물 만기일에 KOSPI 200 지수와 개별 종목은 가격상승 압력이 존재하고, 변동성과 거래량이 증가하며, 만기일 다음날 수익률은 반전하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 그러나 비교표본인 NON-KOSPI 200 지수와 개별 종목에서 만기일 효과가 존재한다고 할 만한 증거를 찾지 못했다. 만기일 효과가 시장 전체적으로 나타나는 것처럼 보이지만 KOSPI 200에 속하는 대규모 기업에 한정되며, 장 후반에 집중적으로 나타난다는 사실은 프로그램 매매와 만기일의 결제제도가 만기일 효과의 간접적 원인임을 시사한다. 또한 만기일 다음날 가격이 반전하는 현상이 KOSPI 200에 속하는 대규모 기업에 한정되어 나타나는 사실은 만기일 효과가 새로운 정보의 반영에 의한 정보 효과(information effects)가 아니라 일시적 거래불균형에 의한 유동성 효과(liquidity effects)임을 보여주는 증거가 된다.
본 연구는 부도위험 예측을 위해 K-IFRS가 본격적으로 적용된 2012년부터 2018년까지의 기업데이터를 이용한다. 부도위험의 학습을 위해, 기존의 대부분 선행연구들이 부도발생 여부를 기준으로 사용했던 것과 다르게, 본 연구에서는 머튼 모형을 토대로 각 기업의 시가총액과 주가 변동성을 이용하여 부도위험을 산정했으며, 이를 통해 기존 방법론의 한계로 지적되어오던 부도사건 희소성에 따른 데이터 불균형 문제와 정상기업 내에서 존재하는 부도위험 차이 반영 문제를 해소할 수 있도록 하였다. 또한, 시장의 평가가 반영된 시가총액 및 주가 변동성을 기반으로 부도위험을 도출하되, 부도위험과 매칭될 입력데이터로는 비상장 기업에서 활용될 수 있는 기업 정보만을 활용하여 학습을 수행함으로써, 포스트 팬데믹 시대에서 주가 정보가 존재하지 않는 비상장 기업에게도 시장의 판단을 모사하여 부도위험을 적절하게 도출할 수 있도록 하였다. 기업의 부도위험 정보가 시장에서 매우 광범위하게 활용되고 있고, 부도위험 차이에 대한 민감도가 높다는 점에서 부도위험 산출 시 안정적이고 신뢰성 높은 평가방법론이 요구된다. 최근 머신러닝을 활용하여 기업의 부도위험을 예측하는 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 대부분 단일 모델을 기반으로 예측을 수행한다는 점에서 필연적인 모델 편향 문제가 존재하고, 이는 실무에서 활용하기 어려운 요인으로 작용하고 있다. 이에, 본 연구에서는 다양한 머신러닝 모델을 서브모델로 하는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 개별 모델이 갖는 편향을 경감시킬 수 있도록 하였다. 이를 통해 부도위험과 다양한 기업정보들 간의 복잡한 비선형적 관계들을 포착할 수 있으며, 산출에 소요되는 시간이 적다는 머신러닝 기반 부도위험 예측모델의 장점을 극대화할 수 있다. 본 연구가 기존 머신러닝 기반 모델의 한계를 극복 및 개선함으로써 실무에서의 활용도를 높일 수 있는 자료로 활용되기를 바라며, 머신러닝 기반 부도위험 예측 모형의 도입 기준 정립 및 정책적 활용에도 기여할 수 있기를 희망한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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