• 토지주택연구
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• 제14권1호
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• pp.47-66
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• 2023

본 연구에서는 MZ세대의 주거환경특성, 주거만족도, 주거소유의식 및 주거이동에 대한 이론적 고찰과 선행연구를 검토하고, 2020년 한국주거실태조사 자료를 중심으로 AMOS를 이용하여 구조방정식 모형을 분석한다. 주거환경특성 14개 항목을 3가지 요인으로 분석하여 주거만족도, 주거소유의식, 주거이동에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구의 실증분석 결과는 다음과 같이 요약된다. 첫째, MZ세대의 주거환경에서 14개 항목을 대상으로 주성분분석의 Varimax로 요인분석을 수행하였다. 14개 항목 중 주차시설 항목은 유효성을 저해하여 분석대상에서 제외되었으며, 그 결과 KMO는 0.925, Bartlett의 검사결과는 0.01 미만의 유의한 확률을 보여 요인분석 모형이 적합한 것으로 나타났다. 둘째, MZ세대의 구조방정식 분석 결과를 보면 주거환경특성의 잠재변수인 주변환경성은 통계적으로 유의하게 나타났으나 접근용이성, 이용편의성은 통계적으로 유의하지 않게 나타났다. 셋째, MZ세대와 같은 젊은 세대일수록 소비에 대한 욕구가 강하기 때문에 상업시설 접근용이성에 대한 만족도가 높을수록 주거보유의식은 유의하게 나타난 것으로 보인다. 넷째, MZ세대의 전반적인 주거만족도는 주거이동에는 유의하게 나타났지만 주거보유의식에는 유의하지 않게 나타났다. 이러한 결과에 따르면 MZ세대는 산업화세대, 베이비붐세대, X세대와 다른 주거환경특성의 차이가 나타나고 있고, 그 요인은 주거만족도와 주거보유의식 및 주거이동에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 주거실태조사의 주거환경특성 항목들을 시대의 흐름에 맞게 개선하고 보완해야 하고, 정부와 지방자치단체는 주거양극화를 줄이기 위하여 세대의 환경과 특성에 맞는 주택시장에 적극적으로 참여할 수 있도록 지원이 우선시 되어야 한다. 그리고 앞으로 코로나19와 같은 특수한 시간적 상황에서는 어떻게 영향을 미치며 차이가 나타나는지 주거관련 연구의 필요성이 있다는 시사점을 제공한다.

• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.19-32
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• 2010

학계와 금융파생상품 가격결정이나 변동성매매와 같은 실무영역 모두에서 주식시장의 변동성은 중요한 역할을 한다. 본 연구는 GARCH 모형에 기초하여 한국주식시장의 변동성을 정확히 예측함으로써 변동성매매시스템의 성과를 높일 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 여러 연구 자료에서 밝혀지고 있는 변동성 비대칭성개념을 도입하였다. 최근 새로 개발된 한국주식시장 변동성 지수인 VKOSPI를 변동성 대용값으로 사용한다. VKOSPI는 KOSPI 200 지수옵션의 가격을 이용하여 계산된 값으로서 옵션딜러들의 변동성 예측치를 반영하고 있다. KOSPI 200 옵션시장은 1997년 시작되었으며, 발전을 거듭하여 현재 하루 거래량이 1,000만 계약을 넘어서면서 세계 최고의 지수옵션시장으로 발전하였다. 이러한 옵션시장에 반영된 변동성을 분석하는 것은 투자자들에게 좋은 투자정보를 제공하게 될 것이다. 특히, 변동성 대용값으로 VKOSPI를 사용하면 다른 변동성 대용치를 사용할 때 발생하는 통계적 추정의 문제를 피해 갈 수 있다. 본 연구는 2003년부터 2006년의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 최우도추정방법(MLE)을 이용하여 GARCH 모형을 추정한다. 비대칭 GARCH 모형으로는 Glosten, Jagannathan, Runke의 GJR-GARCH 모형, Nelson의 EGARCH 모형, 그리고 Ding, Granger, Engle의 PARCH모형을 포함하며 대칭 GARCH 모형은 (1, 1) GARCH 모형을 이용한다. 2007년부터 2009년까지의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 반복적 계산과정을 통해 내일의 변동성 예측값과 오르고 내리는 변화방향을 예측하였다. 분석 결과 시장변동성과 예기치 않은 주가변동 사이에는 음의 상관관계가 존재하며, 음의 주가변동은 동일한 크기의 양의 주가변동보다 훨씬 더 큰 변동성의 증가를 가져옴을 알 수 있다. 즉, 한국 주식시장에도 변동성 비대칭성이 존재함을 보여주었다. GARCH 모형을 이용하여 내일의 VKOSPI의 등락방향을 예측하고 이를 이용하여 변동성 매매시스템을 개발하였다. 내일의 변동성이 상승할 것으로 예측되면 스트래들매수전략을 이용하고 반대로 변동성이 하락할 것으로 예측되면 스트래들 매도전략을 이용한다. 변동성의 변화방향성을 맞춘 경우에는 VKOSPI 변동분을 더하고 틀린 경우에는 변동분을 뺀 누적합을 이용하여 변동성매매전략의 총수익을 계산한다. 모형추정용 자료구간의 경우 통계적 기준인 MSPE 기준으로는 PARCH 모형의 적합도가 가장 높고, 예측방향의 적중도를 재는 MCP 기준으로는 EGARCH 모형이 가장 높은 값을 보여주었다. 테스트용 자료구간의 경우에는 PARCH 모형이 모형적합도와 내일의 변동성 등락방향 예측에서 가장 좋은 결과를 보여주었다. 모형추정용 자료구간의 경우 GARCH 모형 전체에서 매매이익을 기록하고 있고 테스트용 자료구간의 경우에는 EGARCH 모형을 제외한 GARCH 모형들이 매매이익을 보여주었다. 본 연구에서 나타난 변동성의 군집과 비대칭성 현상으로부터 변동성에 비선형성이 존재함을 알 수 있었으며, 비선형성에서 좋은 결과를 보이고 있는 인공지능시스템과 비대칭 GARCH 모형을 결합한다면 제안된 변동성매매시스템의 성과를 많이 개선할 수 있을 것으로 판단된다.