• 제목/요약/키워드: Impact Forecast

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적응형 부스팅을 이용한 파산 예측 모형: 건설업을 중심으로 (Bankruptcy Forecasting Model using AdaBoost: A Focus on Construction Companies)

  • 허준영;양진용
    • 지능정보연구
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    • 제20권1호
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    • pp.35-48
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    • 2014
  • 2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.

시스템적인 군집 확인과 뉴스를 이용한 주가 예측 (Predicting stock movements based on financial news with systematic group identification)

  • 성노윤;남기환
    • 지능정보연구
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    • 제25권3호
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    • pp.1-17
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    • 2019
  • 빅데이터 시대에 정보의 양이 급증하고, 그중 많은 부분을 차지하는 문자열 정보를 정량화하여 의미를 찾아 낼 수 있는 인공지능 방법론이 함께 발전하면서, 텍스트 마이닝을 통해 주가 예측에 적용해 온라인 뉴스로 주가를 예측하려는 시도가 다양해지고 있다. 이러한 주가 예측의 방법은 대개 예측하고자 하는 기업의 뉴스로 주가를 예측하는 방식이다. 하지만 특정 회사의 뉴스만이 그 회사의 주가에 영향을 주는 것이 아니라, 그 회사와 관련성이 높은 회사들의 뉴스 또한 주가에 영향을 줄 수 있다. 그러나 관련성이 높은 기업을 찾는 것은 시장 전반의 공통적인 영향과 무작위 신호 때문에 쉽지 않다. 따라서 기존 연구들은 주로 미리 정해진 국제 산업 분류 표준에 기반을 둬 관련성이 높은 기업을 찾았다. 하지만 최근 연구에 따르면, 국제 산업 분류 표준은 섹터에 따라 동질성이 다르며, 동질성이 낮은 섹터는 그들을 모두 함께 고려하여 주가를 예측하는 것이 성능에 악영향을 줄 수 있다는 한계점을 가진다. 이러한 한계점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 주가 예측 연구에서 처음으로 경제물리학에서 주로 사용되는 무작위 행렬 이론을 사용하여 시장 전반 효과와 무작위 신호를 제거하고 군집 분석을 시행하여 관련성이 높은 회사를 찾는 방법을 제시하였다. 또한, 이를 기반으로 관련성이 높은 회사의 뉴스를 함께 고려하며 다중 커널 학습을 사용하는 인공지능 모형을 제시한다. 본 논문의 결과는 무작위 행렬 이론을 통해 시장 전반의 효과와 무작위 신호를 제거하여 정확한 상관 계수를 찾아 군집 분석을 시행한다면 기존 연구보다 더 좋은 성능을 보여 준다는 것을 보여준다.

COVID-19 팬데믹으로 인한 체선율 증가와 부정기선 운임지수의 인과성 분석 (Analysis of Causality of the Increase in the Port Congestion due to the COVID-19 Pandemic and BDI(Baltic Dry Index))

  • 이충호;박근식
    • 한국항만경제학회지
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    • 제37권4호
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    • pp.161-173
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    • 2021
  • 2008년도 미국 리먼브라더스 파산으로 인한 미국발 금융위기의 파급 효과로 전 세계적으로 맞은 경제위기 상황에서 해운산업 또한 폭락하였으며, 부정기선 시장은 이후 13년 간 불황을 유지해왔다. 2020년 COVID-19 팬데믹으로 불안정안 세계경제 상황에서 해운시장 또한 폭락하여 어려움을 겪었지만, 예상과 다르게 2020년 말부터 상승세로 전환되며 2021년에는 2008년도 호황기의 용선료 수준을 넘어서서 계속적으로 상승세를 유지하고 있다. 2021년 5월에 발표된 Clarksons 보고서에서는 2020년 코로나로 인한 물동량 감소가 2020년 말까지 코로나 이전 수준으로 회복되었고, 파나막스선형 선복 103~104% 정도의 부정기 벌크선 선복량이 항만에 체선으로 묶여있는 상황으로 벌크선의 수익은 최근 몇 달 동안 10년 만에 최고치로 상승한 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 대표적인 건화물선 운임지수인 BDI에 영향을 미치는 요인으로 공급측면의 케이프와 파나막스 선형의 선복량과 체선율, 수요측면에서 주요 선적화물인 철광석과 석탄 물동량과의 인과성 검정과 벡터자기회귀모형(VAR)을 추정하여 충격반응함수와 예측오차분산분해를 통하여 COVID-19 펜데믹으로 인한 항만에서의 검역 강화와 하역인부의 전염병 감염 등으로 작업지연에 따른 체선 발생이 부정기선 시장 상승에 영향을 미치는지 분석하고 팬데믹 이후의 해운시황 예측에 도움이 되려는데 그 목적이 있다. 2016년 1월부터 2021년 7월까지의 데이터를 사용하여 변수들과 BDI의 인과성 검정 결과 선복량과 체선율 변수에서 인과성이 나타났으며, 충격반응함수의 결과 t시점에서 발생한 케이프,파나막스의 체선율 표준편차 1단위의 충격은 BDI에 양(+)의 반응을 보였으며 4기에 최고치를 기록한 후 점차 감소하였다. 충격에 대한 반응의 신뢰구간 상한과 하한 모두 양(+)의 구간으로 유의미한 반응이었다. 예측오차 분산분해분석 결과 BDI 변동에 영향을 미치는 설명력은 체선율, 선복량 순으로 나타났으며, 체선율(CGTN)은 운임지수의 BDI의 변화에 2기에는 2.5%의 설명력을 보였으며 4기부터 10%를 넘어 BDI상승에 25%까지 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 이번 연구에서는 수요와 공급의 직접적인 요인 변수외에도 COVID-19 팬데믹으로 인한 항만에서 체선율 증가에 따른 공급량 감소 효과인 체선율을 변수로 사용하여 부정기 건화물선 운임지수(BDI)와의 인과성 및 영향에 대하여 분석하였다. 위드코로나로 전환되어 체선율이 감소할 경우 해운시황의 하락 리스크가 있을 것으로 예상 된다. 하지만 2023년부터 시행되는 선박 배기가스 탄소배출 감축 규제와 2021년 발주되는 신조선들의 인도시기는 2023년 이후이기 때문에 내년까지도 선복량은 부족할 수 밖에 없을 것으로 예상되어 체선율이 감소되고 해운시황이 하락하더라도 부정기 벌크선박들의 수익성은 2008년 이후의 불황기와는 다르게 나쁘지 않은 수준으로 유지될 것으로 예상된다. 이번 COVID-19 팬데믹발 세계경제 불안정성은 경제적 요인이 아닌 팬데믹으로 인한 생태적 위협으로부터 발생했다는 점에서 과거 경제위기와는 다른 관점에서 분석해 볼 필요가 있다고 생각되며 간접적으로 해운시장에서 공급감소 효과로 나타나는 체선율과의 인과성과 설명력을 분석하였다는데 의의가 있다고 할 수 있다.

빅데이터를 활용한 도로 SOC건설에 따른 주변 SOC 교통수요 변화 예측 연구 - 인천 영종국제도시~청라국제도시 간 연결도로(제3연륙교)를 중심으로 - (Study on Predicting Changes in Traffic Demand in Surrounding SOCs Due to Road SOC Construction Using Big Data - Centered Around the Connecting Road between Incheon Yeongjong International City and Cheongna International City (3rd Bridge) -)

  • 윤병조;강상훈;김성진
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제20권3호
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    • pp.705-713
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    • 2024
  • 연구목적: 현재 영종도에 진입하는 노선은 민자도로(교량)인 영종대교와 인천대교뿐이다. 2025년 12월 신규 노선인 제3연륙교 개통 예정에 따라 신규 노선과 기존 2개 노선의 교통수요 변화를 예측하고 연구하는데 목적이 있다. 연구방법: 교통수요 예측을 위한 기초자료는 2021.08, KOTI」의 O/D 및 NETWORK 자료 활용하였다. 제3연륙교 개통에 따른 영종대교 및 인천대교의 신뢰성 있는 영향 검토를 위해서 영종도 및 인천국제공항의 통행분포를 현실에 맞게 보정할 필요가 있으며, 본 연구에서는 통신 Big Data를 이용하여 지역별 통행분포를 보정하여 적용하였다. 연구결과: 제3연륙교 개통 예정연도인 2026년 기준 대안1(2,000원), 대안2(4,000원)의 2개 대안을 설정하여 장래 교통수요 분석을 수행하였으며, 기존 민자도로 통행요금 재구조화시 통행요금과 유사한 대안1의 경우, 2026년 영종지역 총 교통량 199,101대/일 중 제3연륙교 교통량은 42,836대/일로 예측되어 기존 도로의 교통량 감소율은 21.5%로 분석되었다. 결론: 검토결과(대안1 기준) 제3연륙교의 전환교통량 비중은 영종대교 70%, 인천대교 30% 수준으로 예측되었으며, 제3연륙교 개통 시 예측된 기존 도로의 교통량 감소 21.5%는 사례검토 결과와 여건 변화를 고려할 때 적정한 것으로 판단된다. 장래 교통수요 예측시 통신 빅데이터를 활용하면 보다 현실적인 통행분포 반영에 따른 합리적인 경로선택이 이루어지므 로 교통수요 예측의 신뢰성을 확보할 수 있는 방안이라 판단된다.

소규모 교량 자산관리를 위한 계측 테스트베드 구축 (Test-bed Development for Long-term Monitoring of Small Bridge Asset Management)

  • 박재우;채명진;이규;조문영
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제13권6호
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    • pp.13-23
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    • 2012
  • '시설물안전관리에관한특별법'에 정의되어 있지 않고 1, 2종 교량에 포함되지 않는 기존의 소규모 교량은 유지관리 관련 제도적 근거가 미비하여 중차량 하중에 의한 구조적 손상이나, 재료적 노후도 관리가 적절히 이루어지지 않고 있다. 그러나 이들 교량의 상당수가 인구 밀접지역에 위치하고 있으며 그 수량이 1, 2 종 시설에 비하여 많은 수를 차지하고 있으며 또한 도심지에 위치하고 있어 사고 발생시 사회적, 경제적 손실은 매우 크다. 이 논문에서는 이들 소규모 교량도 국가 자산의 중요한 일부로 인식하여 시기적절한 유지관리 활동이 가능하도록 장기성능예측에 필요한 핵심 파라미터 분석을 위한 테스트베드를 구축하였다. 테스트베드는 소규모 교량 형식의 대부분을 차지하고 있는 콘크리트 교량을 대상으로 하였으며, 장기 성능에 영향을 미치는 요소로 중차량에 의한 과도한 반복하중에 의한 피로 누적을 하중 마일리지 개념을 도입하여 성능 저하를 예측하고, 염해에 의한 재료적 노후도를 평가할 수 있도록 마련하였다. 테스트베드를 통한 최종 결과물을 도출하기 위해서는 필연적으로 장기적인 성능 관측이 요구되므로, 본 연구는 소규모 교량의 자산관리에 필요한 장기성능예측 파라미터를 추출하기 위한 제반 연구의 기반 구축에 의의가 있다.

대학 교양 체육수업에서 교수 피드백 유형과 자기효능감 및 운동지속의 구조적 관계 (The Structural Relations between Feedback Types by Professors of University Physical Education and Self-Efficacy and Sport Continuance)

  • 송기현;김승용
    • 디지털융복합연구
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    • 제16권5호
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    • pp.469-476
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    • 2018
  • 본 연구의 목적은 대학교양 체육수업에서 교수 피드백 유형과 자기효능감 및 운동지속의 구조적 관계를 규명하고 피드백 유형과 운동지속의 관계에서 자기효능감의 매개효과를 분석하는 것이다. 이러한 연구목적 달성을 위해서 수도권에 소재한 대학교 3곳에서 교양체육 수업을 수강하고 있는 학생을 대상으로 유의표본추출법을 이용하여 총 309부를 최종 유효 표본으로 선정하였다. 자료처리는 SPSS 18.0 및 AMOS 18.0을 사용하여 전체모형에 대한 적합도 검증을 실시한 후 가설검정을 하였다. 그리고 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 지각된 교수 피드백 유형에서 격려/칭찬 피드백과 수행지식/긍정적 비언어 피드백은 자기효능감에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났고, 부정적 비언어 피드백은 자기효능감에 부적으로 예측하는 것으로 나타났다. 둘째, 교양 체육수업에서 지각된 교수 피드백 유형의 격려/칭찬 피드백은 운동지속에 유의미한 영향을 미치지 않고, 수행지식/긍정적 비언어 피드백은 정적으로, 부정적 비언어 피드백은 부적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째. 학생들의 자기효능감은 운동지속에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 교수 피드백 유형의 부정적 비언어 피드백과 운동지속의 관계에서 자기효능감은 유의미한 매개역할을 하는 것으로 확인되었다.

부분균형모형을 이용한 전복 수급전망모형 구축에 관한 연구 (A Study of the Abalone Outlook Model Using by Partial Equilibrium Model Approach Based on DEEM System)

  • 한석호;장희수;허수진;이남수
    • 수산경영론집
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    • 제51권2호
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    • pp.51-69
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    • 2020
  • The purpose of this study is to construct an outlook model that is consistent with the "Fisheries Outlook" monthly published by the Fisheries Outlook Center of the Korea Maritime Institute(KMI). In particular, it was designed as a partial equilibrium model limited to abalone items, but a model was constructed with a dynamic ecological equation model(DEEM) system taking into account biological breeding and shipping time. The results of this study are significant in that they can be used as basic data for model development of various items in the future. In this study, due to the limitation of monthly data, the market equilibrium price was calculated by using the recursive model construction method to be calculated directly as an inverse demand. A model was built in the form of a structural equation model that can explain economic causality rather than a conventional time series analysis model. The research results and implications are as follows. As a result of the estimation of the amount of young seashells planting, it was estimated that the coefficient of the amount of young seashells planting from the previous year was estimated to be 0.82 so that there was no significant difference in the amount of young seashells planting this year and last year. It is also meant to be nurtured for a long time after aquaculture license and limited aquaculture area(edge style) and implantation. The economic factor, the coefficient of price from last year was estimated at 0.47. In the case of breeding quantity, it was estimated that the longer the breeding period, the larger the coefficient of breeding quantity in the previous period. It was analyzed that the impact of shipments on the breeding volume increased. In the case of shipments, the coefficient of production price was estimated unelastically. As the period of rearing increased, the estimation coefficient decreased. Such result indicates that the expected price, which is an economic factor variable and that had less influence on the intention to shipments. In addition, the elasticity of the breeding quantity was estimated more unelastically as the breeding period increased. This is also correlated with the relative coefficient size of the expected price. The abalone supply and demand forecast model developed in this study is significant in that it reduces the prediction error than the existing model using the ecological equation modeling system and the economic causal model. However, there are limitations in establishing a system of simultaneous equations that can be linked to production and consumption between industries and items. This is left as a future research project.

20대 남녀의 의복색상 선호에 관한 연구 -대구시내를 중심으로- (A Study on Preference of Men and Women in Their 20s of Clothing Color -In the Taegu Areas-)

  • 은영자;박소희
    • 복식문화연구
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    • 제4권3호
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    • pp.305-323
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    • 1996
  • The purpose of this sty is to forecast the tendency of clothing colors, to provide materials useful for making the color plan for a better costume, and suggest new information in the apparel industry. To achieve these purposes, this study was carried out by suggesting vogue colors of recent apparel, along with the 20 standard colors of Muncell to 350 men and women in their 20s residing in Taegu.. We analysed and compared their preferred colors in suits vidual factor ;age, sex, education ,skin color, and body shape, and additionally classifying their interest in clothing colors, cause for color selection , degree of interest in color of clothes, color satisfaction of apparel market, and color combination of clothing, color satisfaction of apparel market, and color combination of clothing. We compared these elements according to their age, sex, and education. The results of this study is summarized as follows; 1. It was shown that both men and women in their 20s preferred warm colors the first colors mentioned being the most popular ; Pastels, Red, Blue and Black. They disliked dark and sordid colros in the order of Mauve, Khaki and Red. They preferred wearing Pastels and Yellow in the Spring, White, Blue, and Pastels were the favorites for summer, Beige in autumn, and black, Gray, and Beige in winter. The repugnated colors they chose two wear were Black, Red, Mauve, Khaki in spring and summer. Mauve, Red, Yellow were favorites for autumn, and Blue·White, Yellow·Green, and Pastels in winter. 2. The preferred colors for T-shirts were Yellow, Pastels, White in spring. White and Pastels were summer favorites, Beige an Red for autumn, and Black, Red, Beige in Winter. As for suits, the preferred colors in spring were in the order of Pastels, Beige and Yellow. The preferred colors of upper garments in summer were in the order of White and pastels. for lower summer garments Pastels, White and Blue were favorites. In autumn, Beige was shown to be highly preferred, and in winter, the order of preferred colors was Black, Gray and Beige. 3. On of those individual factors showing the greatest difference was sex. 4. Those factors having the greatest impact on the selection of clothing color were the season and their preference color. 5. The in vogue color of men in their 20s was at a higher level than hat of women. The groups that had an upper college level education showed a significant difference in their choices thant hose who were highschool graduates and technical college student and graduates. The consideration of inteterest in color of clothes, holding clothes during new purchasing, body shape and skin color was higher for women than men. In buying and wearing accessaries, women tend to take into consideration the harmony with the garment, and there was shown a significant difference between highschool graduates and the groups above the level of college education.

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2013년 여름철 집중관측동안 통합모델 관측시스템실험을 이용한 이동형 레윈존데 관측의 자료동화 효과 (Data Assimilation Effect of Mobile Rawinsonde Observation using Unified Model Observing System Experiment during the Summer Intensive Observation Period in 2013)

  • 임윤규;송상근;한상옥
    • 한국지구과학회지
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    • 제35권4호
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    • pp.215-224
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    • 2014
  • 2013년 여름철 집중관측기간(장마기간: 2013년 6월 20일-7월 7일, 집중호우기간: 2013년 7월 8일-30일) 동안 이동식 기상관측시스템의 레윈존데 관측 자료를 전 지구 통합예측시스템 3차원 자료동화에 이용하여 그 효과를 살펴보았다. 효과 분석을 위한 2가지 모의실험 중 규준실험은 기존 기상청 관측 자료만 사용한 것이고 관측시스템실험은 기상청 관측 자료에 이동식 기상관측시스템의 레윈존데 자료를 추가한 것이다. 장마기간 동안 두 실험의 500 hPa 지위고도, 850 hPa 기온, 300 hPa 풍속의 관측 및 분석검증 비교 결과 큰 차이를 보이지 않았는데, 이는 고정관측소의 레윈존데 자료(0000 UTC 및 1200 UTC)만을 기준으로 검증이 이루어졌기 때문이다. 하지만, 종관기상관측시스템의 시간별 누적 강수량 자료를 이용한 강수검증에 있어서 관측시스템실험의 평균 공정임계지수가 규준실험에 비해 2% 수준으로 개선된 결과를 보였다. 특히 강수검증에서 긍정적인 효과가 나타난 사례만 비교한 경우, 관측시스템실험의 평균 공정임계지수가 규준실험에 비해 41%까지 개선된 결과를 보여 이동식 기상관측시스템 레윈존데 관측 자료가 수치모델의 예측정확도 향상에 유용함을 알 수 있었다.

왜도 예측을 이용한 Lee-Carter 모형의 주택연금 리스크 분석 (Actuarial analysis of a reverse mortgage applying a modified Lee-Carter model based on the projection of the skewness of the mortality)

  • 이항석;박상대;백혜연
    • 응용통계연구
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    • 제31권1호
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    • pp.77-96
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    • 2018
  • 주택연금은 계약기간이 확정되어 있지 않기 때문에 계약 종료 시점에 대한 확률분포 예측이 장수리스크 관리를 위하여 중요하다. 따라서 고령화의 주요인인 기대수명의 연장은 연금 재정건전성에 심각한 영향을 끼칠 수 있기 때문에 사망률의 개선 추세가 적절히 반영된 사망률 예측 연구가 선행될 필요가 있다. 본 연구에서는 Lee-Carter (LC) 모형과 연생모형을 이용하여 주택연금 계리모형에 사망률 개선 효과를 반영하였다. 전통적 LC 모형을 통한 사망률 예측 방식은 미래 사망률이 지나치게 개선되는 현상을 보이고 있기 때문에 사망률 개선효과를 조금 더 적절한 수준으로 보정하고자 본 연구에서는 사망확률 분포의 편중을 나타내는 왜도를 활용한 LC 모형을 적용하였다. 왜도 예측 방식을 LC 모형에 적용한 방법론을 사용하여 주택연금 월 지급금을 산출해본 결과 전통적 LC 모형의 사망률 예측보다 사망률 개선효과를 더 적게 반영하여 더 큰 월 지급금이 산출되었고, 왜도 활용 LC 모형에 의한 이러한 결과는 장수 리스크를 덜 왜곡한다는 데 의의가 있다고 볼 수 있다. 본 연구 결과는 사망률 감소 추세를 적절하게 반영한 위험률을 계산하여 주택연금의 발행기관 및 보증기관의 적정한 월 지급금 지급과 차후 월 지급금의 과대지급으로 인한 지급불능을 방지할 수 있는 리스크 관리 방법으로 이용될 수도 있다.