• 디지털융복합연구
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• 제17권2호
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• pp.73-80
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• 2019

본 연구는 외국인투자자의 투자기간과 회계이익-과세소득 차이(Book-Tax Difference; BTD) 간의 관련성을 실증적으로 검증하였다. 이를 위해 외국인투자기간은 외국인투자자 투자회전율로 측정하였으며, 회계이익-과세소득 차이는 실질 부담세액을 토대로 산출한 과세소득을 활용하여 산출하여 이들 간의 관련성을 회귀분석을 통해 검증하였다. 연구표본은 한국채택국제회계기준(K-IFRS)이 의무적으로 도입된 2011년부터 2016년까지 한국증권거래소 상장 12월 결산법인으로 총 3,025 기업-연도이다. 검증결과, 외국인투자기간이 장기일수록 회계이익-과세소득 차이 수준이 낮은 것으로 나타났다. 이는 외국인투자자들의 장기 투자에 따른 효율적인 모니터링 효과로 인한 결과로 해석할 수 있다. 본 연구는 기업의 회계처리정책에 미치는 외국인투자자의 영향력을 외국인투자기간 측면에서 검증함으로써 관련 선행연구를 확장하였다는 점에서 연구의 의의가 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권3호
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• pp.153-160
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• 2019

본 연구는 외국인투자자의 투자성향에 따른 기업의 회계보수주의 수준을 실증적으로 검증하였다. 연구표본은 2014년부터 2016년까지 한국거래소 계속기업 중 금융업을 제외한 12월 결산법인 1,527 기업-연도이다. 분석 결과, 외국인투자자의 투자기간이 장기일수록(투자회전율이 낮을수록) 투자기업의 회계보수주의 수준이 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 상법상 회계장부열람등사 청구권을 행사할 수 있는 외국인지분율이 3%이상인 기업만을 대상으로 한 추가분석에도 지지되었다. 이상의 연구결과에 따르면, 외국인투자자가 장기적으로 투자하는 기업이 그렇지 않은 기업에 비해 높은 회계보수주의 수준을 나타내, 상대적으로 높은 수준의 회계이익의 질을 갖추고 있는 것으로 판단된다. 본 연구는 외국인투자자의 투자성향에 따른 투자기업의 회계보수주의 수준을 검증함으로써 외국인 장기 투자를 위한 인센티브의 필요성을 제시하며, 외국인투자자의 투자성향이 회계정책에 미치는 차별적인 영향에 대한 후속연구가 필요할 것으로 기대된다.

• 한국경영과학회지
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• 제36권1호
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• pp.13-26
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• 2011

In order to explain the U-shaped pattern of autocorrelations of stock returns i.e., autocorrelations starting around 0 for short-term horizons and becoming negative and then moving toward 0 for long-term horizons, researchers suggested the use of a state-space model consisting of an I(1) permanent component and an AR(1) stationary component, where the two components are assumed to be independent. They concluded that auto-regression coefficients derived from the state-space model follow a U-shape pattern and thus there is mean-reversion in stock prices. In this paper, we show that only negative autocorrelations are feasible under the assumption that the permanent component and the stationary component are independent in the state-space model. When the two components are allowed to be correlated in the state-space model, we show that the sign of the auto-regression coefficients is not restricted as negative. Monthly return data for all NYSE stocks for the period from 1926 to 2007 support the state-space model with correlated noise processes. However, the auto-regression coefficients of the ARIMA process, equivalent to the state-space model with correlated noise processes, do not follow a U-shaped pattern, but are always positive.

• 응용통계연구
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• 제25권6호
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• pp.897-915
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• 2012

This paper examines the relationship between the stock and futures markets in terms of lead-lag relationship, correlation and the hedge ratio using wavelet analysis. The basic finding is that the relationship between the two markets significantly depends on the time-scale. First, there is a feedback relationship between the stock and futures markets in the long-run scale; however, weaker evidence is observed in shorter-run scales. Second, wavelet correlation between the two markets increases for a longer time scale. Third, the hedge ratio and the effectiveness of hedging strategies increase as the investment horizon gets longer. The results in this paper indicate that the stock and futures series are perfectly correlated in the long run and are tied together over long horizons.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제7권1호
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• pp.67-83
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• 1997

The utility of learning techniques in investment analysis has been demonstrated in many areas, ranging from forecasting individual stocks to entire market indexes. To date, however, the application of artificial intelligence to financial forecasting has focused largely on short predictive horizons. Usually the forecast window is a single period ahead; if the input data involve daily observations, the forecast is for one day ahead; if monthly observations, then a month ahead; and so on. Thus far little work has been conducted on the efficacy of long-term prediction involving multiperiod forecasting. This paper examines the impact of alternative procedures for extended prediction using knowledge discovery techniques. One dimension in the study involves temporal granularity: a single jump from the present period to the end of the forecast window versus a web of short-term forecasts involving a sequence of single-period predictions. Another parameter relates to the numerosity of input variables: a technical approach involving only lagged observations of the target variable versus a fundamental approach involving multiple variables. The dual possibilities along each of the granularity and numerosity dimensions entail a total of 4 models. These models are first evaluated using neural networks, then compared against a multi-input jump model using case based reasoning. The computational models are examined in the context of forecasting the S&P 500 index.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.821-830
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• 2023

인터넷 네트워크 기술의 발전이 촉발한 새로운 OTT 영상 콘텐츠 플랫폼은 콘텐츠에 대한 수요를 늘리고 소비 패턴을 변화시키고 있다. 이러한 흐름은 한국 애니메이션 산업에 긍정적인 변화를 가져오고 있으며, 다양하고 고품질의 애니메이션 콘텐츠가 점점 더 중요해지고 있다. 기술 투자가 증가함에 따라 영상 제작 기술도 계속 발전하고있다. 특히, 3D 애니메이션과 VFX 제작 기술은 이전에는 생각할 수 없었던 효과들을 가능하게 하며 정교하고 사실적인 그래픽을 구현하게 해주고 있다. 4차 산업 혁명은 이러한 기술 발전에 새로운 기회를 제공하고 있다. 인공지능(AI)의 성장은 반복 작업을 자동화해 제작 효율을 향상시키고, 기존의 제작 기술을 넘어서는 혁신을 가능하게 하고 있다. 첨단 기술이 기반인 3D 애니메이션과 VFX는 지속적으로 연구되며, 제작 과정에 더욱 적극적으로 통합될 것으로 예상된다. 디지털 기술은 또한 아티스트의 창의력을 확장하는 역할을 하고 있다. AI와 첨단 기술의 미래는 무한한 잠재력을 지니고 있으며, 이를 통해 영상 콘텐츠 산업이 어떤 새로운 단계로 나아갈 수 있을지 기대가 높아지고 있다.