본 논문의 목적은 영국, 스페인의 연구결과를 바탕으로 바젤 II의 도입에 따라 한국에서도 경기순응성이 존재할 것인가에 대해 분석하는 것이다. 소매금융자료의 제약으로 한국의 경우 자기자본비율의 분모에 해당하는 위험가중자산과 경기순응성간의 상관관계, 그리고 자기자본비율과 경기순환간의 상관관계를 토대로 분석한 결과 경기순응성이 나타날 가능성이 높은 것으로 판단된다. 그러나 한국의 경우 이와 같은 거시적 변수의 추세만을 가지고 자기자본의 경기순응성을 판단하는 것은 한계가 있다. 앞으로 소매금융에 대한 분석자료가 더 많이 축적될 경우 영국이나 스페인의 경우와 같이 보다 더 체계적인 분석모형을 이용하여 판단해야 할 것이다. 마지막으로 정책적 시사점을 유도하기 위해 필요자기자본의 산출과정(Pillar I), 감독기관의 점검과정(Pillar II), 그리고 시장규율(Pillar III)에 대해 살펴보았다.
2008년 금융위기 이후 지속된 부동산 경기침체의 여파로 금융회사의 부동산 프로젝트 파이낸싱 대출의 부실화가 확대되면서 금융시장이 여전히 불안한 모습이다. 특히 서민금융기관의 불법행위가 드러난 후 경제주체들의 시장불안 심리가 증가하고 금융시장의 혼란이 가중되는 등 국가경제 전반에 걸쳐 잠재적 위험이 증가하고 있다. 이와 같이 경기침체가 장기화됨에 따라 수익구조 및 자금조달 능력이 취약한 서민금융기관은 부실자산을 은폐하기 위해 다양한 수단으로 불법행위를 저지른다. 특히 대주주 및 동일차주에 대한 대출은 대부분 제3자 명의의 차명계좌를 이용하기 때문에 사전 적발이 쉽지 않다. 따라서 타인명의 불법대출을 효과적으로 탐지하기 위해서는 대출 차주들 간의 연관성 분석을 통해 서로 관련성이 높은 차주들을 하나의 대출로 군집화하여 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 최근 사회학 위주로 연구되고 있는 소셜 네트워크 분석을 금융사기에 대한 수사 영역으로 확장하여 대출차주들 간의 연관성 분석을 통해 금융회사들의 불법대출을 사전 탐지하는 분석기법을 소개한다. 이 분석기법은 금융당국 및 수사기관 등의 현장검사 또는 조사에서 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
감사품질의 제고를 위해 감사인과 경영자 간 의견불일치 발생에 대한 이해는 필수적이며, 본 연구는 회계적 관점이 아닌 기업의 경영전략 유형이 감사위험과 회계감사 지연에 미치는 영향에 대해 분석하고자 한다. 이를 위해 유가증권 및 코스닥 상장기업의 2018년부터 2020년까지의 표본 2,910 기업-연도 자료를 이용하여 실증분석하였다. 본 연구의 실증분석결과는 다음과 같다. 첫째, 방어형 기업에 비해 선도형 기업은 신제품, 연구개발비용, 무형자산 등에 대한 감사절차를 확대시킬 수 있고, 경영자와 감사인 간에 의견불일치로 인해 감사지연을 증가시키는 것으로 나타났다. 둘째, KOSPI 상장 기업에 비해 KOSDAQ 내 선도형 기업은 재무보고품질이 낮아 감사지연을 더욱 증가시키는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 기업의 경영전략이 감사인과 회사 간의 의견불일치 가능성에 영향을 미치는지 분석하고, 주식시장 별로 감사시차에 차이가 있는지 검증하였다. 본 연구결과는 감사위험이 높은 선도형 기업에 대해 감사인의 강한 주의의무가 필요함을 보여주며, 아울러 선도형의 정의를 통해 선도형 기업에 대한 강화된 감사제도와 구체적인 가이드라인을 제시할 수 있다는 정책의 의의를 갖는다. 또한 향후 선도형 기업을 구성하는 비재무적 요소와 감사위험의 관계를 규명하는 후속 연구가 수행될 것을 기대한다.
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.
As the fastest growing office transaction volume in Korea, there's been a need for development of indicators to accurately diagnose the office capital market. The purpose of this paper is experimentally calculate to the office price index for effective benchmark indices in Seoul. The quantitative methodology used a Case-Shiller Repeat Sales Model (1991), based on actual multiple office transaction dataset with over minimum 1,653 ㎡ from Q3 1999 to 4Q 2019 in the case of 1,536 buildings within Seoul Metropolitan. In addition, the collected historical data and spatial statistical analysis tools were treated with the SAS 9.4 and ArcGIS 10.7 programs. The main empirical results of research are briefly summarized as follows; First, Seoul office price index was estimated to be 344.3 point (2001.1Q=100.0P) at the end of 2019, and has more than tripled over the past two decades. it means that the sales price of office per 3.3 ㎡ has consistently risen more than 12% every year since 2000, which is far above the indices for apartment housing index, announced by the MOLIT (2009). Second, between quarterly and annual office price index for the two-step estimation of the MIT Real Estate Research Center (MIT/CRE), T, L, AL variables have statistically significant coefficient (Beta) all of the mode l (p<0.01). Third, it was possible to produce a more stable office price index against the basic index by using the Moore-Penrose's pseoudo inverse technique at low transaction frequency. Fourth, as an lagging indicators, the office price index is closely related to key macroeconomic indicators, such as GDP(+), KOSPI(+), interest rates (5-year KTB, -). This facts indicate that long-term office investment tends to outperform other financial assets owing to high return and low risk pattern. In conclusion, these findings are practically meaningful to presenting an new office price index that increases accuracy and then attempting to preliminary applications for the case of Seoul. Moreover, it can provide sincerely useful benchmark about investing an office and predicting changes of the sales price among market participants (e.g. policy maker, investor, landlord, tenant, user) in the future.
적 방공망 제압 임무는 현대전에서 전략적으로 중요한 임무이지만 적 방공자산에 직접적으로 노출될 위험이 높아 위험 부담이 크다. 따라서, 무인기를 활용하여 임무를 수행하는 것이 하나의 대안으로 제시된다. 본 논문에서는 무인기의 적 방공망 제압 임무 수행을 위한 경로 생성 기법과 생성된 경로에 대한 임무 효과도 산출 기법을 제안한다. 먼저, RRT 기반의 경로 탐색 알고리즘을 기반으로 적의 단거리 대공 위협을 고려할 수 있는 저공 침투/이탈 비행 경로 기법을 다룬다. 또한, 최단의 경로이면서 동시에 적의 단거리 대공 위협을 최대한 회피하는 표적 타격 경로를 생성하기 위해 Dubins 경로 기반의 타격 경로 생성 기법이 사용된다. 이를 통해 생성된 침투/타격/이탈 경로를 순서에 따라 통합한다. 통합된 경로를 기반으로 연료소모량, 무인기의 생존 확률, 임무 수행 소요 시간, 그리고 표적 파괴 확률로 이루어진 임무 효과도를 산출한다. 마지막으로, 제안된 적 방공망 제압 임무 경로 생성 기법 및 임무 효과도 산출 기법을 가상 시나리오를 통해 검증한다.
본 연구에서는 최근 활발한 조사 및 연구가 진행되고 있는 상주 이부곡토성에 대한 보존 및 활용방안에 대하여 살펴보았다. 엔데믹의 전개가 현실화된 오늘날 지역역사문화자원을 통한 활용방안은 지역 활성화의 기점이 될 수 있을 것이다. 이를 위하여 본 연구에서는 첫 번째로 상주 이부곡토성의 역사적 가치를 검토하였다. 기존의 문헌자료 연구성과와 함께 최근의 고고학적 성과를 통해 상주 이부곡토성의 역사문화자원적 가치를 살피고, 그 활용에 있어 역사적 가치의 왜곡을 지양하였다. 다음으로는 활용의 주체인 수요층과 지역민 인식 분석을 방문객 통계자료와 설문조사를 통해 진행하였다. 활용의 주체인 수요층과 지역민의 역사문화자원에 대한 공감은 그 활용의 가장 중요한 요소이기 때문이다. 마지막 4장에서는 앞서 제시된 이론적 검토를 바탕으로 고대 산성 유적의 활용사례를 살피고 상주 이부곡토성에 대한 활용방안을 '공감'을 중심으로 제시하였다. 본 연구는 산성 유적의 활용에 대하여 그 역사적 가치, 수요층과 대중의 공감을 중심으로 진행되었다. 인구 감소로 인한 지역소멸 고위험 지역인 상주가 그 위기를 극복하기 위해서는 다양한 방안이 제시되어야 하며, 사벌국의 중심지라고 하는 역사문화적 정체성 확립과 다양한 활용방안을 통한 상주의 이미지 제고는 이에 대한 대안의 하나가 될 수 있을 것이다.
연안에서 발생하는 월파는 고파랑에 의한 대표적인 자연재해 중 하나이며, 태풍 시 발생하는 월파는 연안침수의 주요 원인으로 작용한다. 최근의 연안역은 사회적·경제적 수요의 증가로 연안을 따라 주거지역 및 상업지역이 집중되고 있어 장기적인 해수면의 상승 및 태풍 빈도의 증가 등으로 인한 연안재해의 위험성이 지속적으로 지적되어 왔다. 지금까지 월파량은 주로 실내 수리모형실험을 통해 구조물의 마루 높이를 초과하는 수괴를 집수함을 통해 직접 수집하여 계측시간의 평균월파량으로 평가해 왔다. 본 연구에서는 실해역에서 발생하는 월파를 정량적으로 평가하기 위한 관측시스템의 개발을 목표로 월파고의 시간변동을 이용하여 개별 월파량을 추정하는 방법을 제안하였다. 우리나라 해안에 많이 설치된 사석경사제를 대상으로 수리모형실험을 수행하였으며, 월파 발생 시 구조물 마루에서 발생하는 범람유속을 장파유속으로 가정한 월파유량계수를 도입하고 월파고로부터 월파량을 예측하여 실험결과와 비교·검토하였다. 그 결과, 본 연구에서 도출된 월파유량계수를 월파고에 적용하여 월파량 추정이 가능함을 확인하였다.
세계금융위기의 근본적인 원인은 시장과 제도의 괴리에서 나오는 '제도의 실패'라고 할 수 있다. 특히 현재의 국제통화제도는 무제도(non-system)나 다름없다고 할 수 있다. 현재 당면하고 있는 국제통화제도의 문제점들을 볼 때 개편 방향의 핵심은 (1) 수요 측면에서는 과대한 외환보유고를 축적하려는 인센티브를 어떻게 줄일 수 있을 것인가 하는 것이며, (2) 공급 측면에서는 현재 미국 달러화에 주로 의존하고 있는 제도를 탈피, 보다 다양한 국제통화 혹은 대체적 외화준비자산(SDR을 포함하여)으로 전환해 나가거나 혹은 보다 근본적인 개혁방안으로서 새로운 세계통화(global reserve currency)를 창출하는 것이다. 그리고 (3) 이러한 변화를 뒷받침 하기 위해 필요한 기구적 개편, 특히 IMF의 개혁을 추진하는 것이다. 이러한 개편은 현실적 국제역학관계로 볼 때 오직 점진적으로 일어날 수 있는 것이다. 따라서 현재 세계경제의 안정적 성장을 위해 중요한 것은 이러한 개편을 점진적으로 추진함과 동시에 주요국 간의 거시경제정책공조를 이뤄 나가는 것이다. 이러한 과정을 원활히 해나가기 위해서는 효율적인 세계경제 지배구조를 갖추는 것이 필수적이다. 세계금융위기 이후 출범한 G20 정상회의가 효율적인 협의체가 되기 위해서는 의사결정이 원활히 이루어질 수 있는 방안과 장치를 세워나갈 필요가 있다. 사무국(secretariat) 혹은 그와 유사한 기능을 행사할 수 있는 조직의 설립과 위원회제도 같은 것을 활용할 필요가 있을 것으로 보인다.
최근 정부 정책의 변화와 맞물려 오피스텔은 수도권을 중심으로 사무실과 아파트 가격이 급등하면서 새로운 대체 투자 대안이 되고 있다. 그러나 오피스텔의 선행연구 부재와 더불어 지표를 공표하는 민관기관 역시 표본샘플 부족으로 정확도 저하의 한계를 지녔다. 이들은 공통적으로 시세에 기반한 가격지수를 활용하는데, 시장보다 후행하고 변동성이 적어 평활화 문제가 꾸준히 제기되어 왔다. 따라서 본 연구의 목적은 국토교통부가 최초 공개한 시점부터 지난해까지 실거래가 이루어진 매매(2006~2020), 전·월세(2011~2020) 데이터 자료를 이용하여 서울시 오피스텔 가격지수를 산출하는 것이다. 이를 규명하기 위한 실증방법론으로 반복매매모형을 채택하여 주요 지표인 매매, 전세, 월세지수를 각각 산정하고, 그 외에 보조지표에 해당하는 전월세전환율도 개선된 형태로 함께 개발하였다. 수집된 자료결과 및 통계해석의 정확성을 기하기 위한 지원도구는 SAS 9.4로 일괄 처리하였다. 본 연구의 실증분석 결과를 간단히 요약하면, 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, 2020년말 서울시 오피스텔 매매지수는 132.5P, 전세지수는 163.9P(2011.1Q=100.0P)이며, 월세는 원점인 100.0P선에서 밑돌았다. 오피스텔의 지수 유형별 월세가 공실 위험으로 비교적 보합세를 유지한 가운데, 수요가 풍부한 매매가와 전세금 상승세가 지속되는 차이를 보인 것으로 해석된다. 둘째, 주택유형별 매매가 증가폭은 오피스텔이 아파트, 연립다세대 등 다른 주택유형보다 낮은 자산으로 드러났다. 모형의 설명력은 표준오차 평균이 0.02 이하로 적합도가 뛰어난 것으로 판명되었다. 셋째, 본 연구가 추정한 가격지수를 한국부동산원, KB국민은행 등 유사 발표기관의 지표와 상호 비교하면, 변이가 크게 나타나 고질적인 평활화 문제를 해결할 수 있는 가능성을 확인하였다. 결론적으로 본 연구는 코로나 19와 같이 경기 불확실성이 큰 상황 하에서, 서울시 오피스텔 실거래가 지수 산정 제시와 시험 모의적용을 새롭게 시도함으로써 향후 시장참가자들이 가격동향 및 변화를 예측하는데 유의미한 의의를 둘 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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