• 경영과정보연구
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• 제29권2호
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• pp.1-25
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• 2010

본 논문은 우리나라 주식시장을 대상으로 Haugen Baker(1996)가 제시한 기업특성요인모형을 적용하여 주식수익률 결정요인을 분석하였다. 분석기간은 1999년부터 2007년까지 총 8년간이며, 총 690개의 상장기업의 월별 자료를 이용하였다. 기존 연구에서 제시된 변수를 바탕으로 유동성, 위험, 과거주가, 가격수준, 수익성 등과 관련된 16개의 변수를 독립변수로, 690개 주식의 월별 수익률을 종속변수로 하여 시간가변 회귀분석을 통해 분석결과의 강건성을 높이고자 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 기업특성정보가 주식수익률 결정에 미치는 사전적 영향을 분석한 결과 해당기업이 공개한 직전월의 기업특성 정보 중 당월의 주가에 유의적인 영향을 나타내는 기업특성은 유동성, 모멘텀 지표인 1개월, 3개월, 6개월 초과수익률, 주가 승수 중 PSR, PBR, 수익성을 나타내는 ROE와 EPS 등의 8개 요인이다. 예측된 수익률을 이용하여 구축한 10개의 분위별 포트폴리오를 대상으로 실현수익률을 분석한 결과 예측수익률이 높을수록 실현된 수익률이 일관되게 높게 나타나는 것으로 분석되었다. 둘째, Haugen Baker가 제안한 기업특성모형을 이용한 주가예측모형을 바탕으로 구성된 포트폴리오를 Fama French가 제안한 3요인 모형에 적용시킨 결과 수익률이 높을 것으로 예측된 포트폴리오의 실현수익률이 높게 나타남을 확인하였다. 즉, 우리나라 주식시장의 수익률을 예측하는 데는 Haugen Baker의 기업특성 요인모형을 응용한 모형이 더욱 적합할 수 있으며, 이를 이용하는 것이 실무적으로도 유용성이 높을 것으로 기대할 수 있다. 본 연구는 기존연구를 보완하여 보다 강건한 예측 및 운영성과를 보여주기 위해 노력하였다. 이를 위해, 시간 가변적으로 (1) 요인프리미엄을 추정, (2) 수익률예측 및 포트폴리오 조정, (3) 실현수익률 측정의 과정을 반복적으로 수행하였으며, 예측수익률이 높은 포트폴리오의 실현수익률이 상대적으로 높게 나타나는 일관된 결과를 강건하게 보여주고 있다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제25권3호
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• pp.55-66
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• 2020

준관성주기파(NIW)는 주로 바람에 의해 생성되며, 해양 연직혼합에 중요한 요소이다. 태풍의 빠른 풍속과 이동경로에 따른 풍향변화는 NIW 생성에 충분한 조건을 제공한다. 본 연구에서는 동해 실시간 해황예보모형 출력자료를 이용하여 태풍의 영향으로 인한 NIW의 생성과 분포 그리고 동해 중규모 소용돌이가 NIW의 심층 전파에 주는 영향에 대해 검토하였다. 이용한 출력자료 기간은 2013년부터 2017년까지 총 5개년이며, 이 기간 중 동해에 강한 NIW에너지를 만든 3개 태풍(할롱, 고니, 차바)에 초점을 맞추었다. 태풍에 의한 NIW 변동을 검토하기 위하여 강제력으로 작용하는 태풍의 바람에너지유입(${\bar{W}}_I$)과 함께 NIW 에너지의 지표인 혼합층 및 심층 수평운동에너지(${\bar{HKE}}_{MLD}$, ${\bar{HKE}}_{DEEP}$)를 계산하였다. ${\bar{HKE}}_{MLD}$는 ${\bar{W}}_I$와 밀접한 관련을 보였으며 태풍 경로의 오른편에서 강하게 나타났다. ${\bar{HKE}}_{DEEP}$는 주로 동해 남부에서 패치형태로 강하게 나타났으며, 음의 상대 소용돌이도를 가지는 난수성 소용돌이와의 상관성이 확인되었다. NIW에너지에 태풍이 주는 영향을 확인하기 위해, 태풍이 없는 여름철과 12월의 에너지와 상호 비교하였다. 그 결과, 태풍에 의한 ${\bar{HKE}}_{MLD}$는 태풍이 없는 여름에 비해 2.5~5.7배, NIW가 가장 큰 12월 평균대비 0.4~1.0배였고, 태풍에 의한 ${\bar{HKE}}_{DEEP}$는 태풍이 없는 여름대비 1.2~1.6배, 12월 평균대비 0.8~1.0배로 태풍에 의한 NIW가 혼합층과 심층의 해양 연직혼합 모두에 상당한 영향을 줄 수 있음을 확인하였다.

• 환경영향평가
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• 제32권2호
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• pp.134-145
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• 2023

현재 주요하천의 홍수터는 레저활동의 증가와 접근성 개선에 따라 다양한 형태의 친수공간으로 변모하고 있다. 일반적으로 하도내의 친수활동은 여름철에 집중되는 경향이 있고 이 시기의 친수활동은 수질에 직접적 영향을 미친다. 이에 따라 친수활동이 집중되는 시기의 친수활동의 특성과 수질에 대한 정확한 비교평가가 필요하다. 본 연구에서는 친수지구 이용자의 친수활동 현황과 친수지구 수질을 비교분석 하기 위해 다음과 같이 연구를 수행하였다. 첫째, 환경부 수질측정망 정보를 이용하여 조사대상 친수지구 3개소를 선정하였다. 둘째 친수지구 이용자를 대상으로 친수활동 만족도 및 유형에 대한 설문조사를 실시하였다. 셋째, 월별 수질측정 인자를 기준으로 수질등급을 산정하고 이를 비교하였다. 넷째, 최근 5년간의 수질측정 자료를 이용하여 친수활동이 높은 시기와 그렇지 않은 시기의 수질특성에 유의한 차이가 있는지를 통계분석(일원배치 분산분석) 하였다. 이러한 분석결과 본 연구에서는 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 친수활동 이용도는 캠핑, 수상스키, 낚시, 수영, 래프팅 등의 순으로 조사되었다. 둘째, 친수활동 만족요소는 활동편이성, 수질, 수변경관, 교통접근 편의성, 기온 등의 순으로 조사되었다. 셋째, 친수지구 수질만족도는 관할기관에서 제시되는 수질등급과는 상관없이 대체로 만족하지 못하는 것으로 나타났다. 넷째, 환경부 수질측정망 데이터를 수질등급으로 비교결과 대체로 양호한 등급이 나타났고 특히 BOD항목 등은 계절별로 등급 빈도간의 차이가 있는 것으로 나타났다. 다섯째, 수질관측망 자료를 계절별로 통계분석(일원배치 분산분석) 결과 DO를 제외한 COD, BOD, TP, TOC는 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 이러한 연구 결과를 종합하여 볼 때 친수지구내의 수질개선에 대한 종합적 관리체계 마련과 친수활동이 높은 시기에 대해서는 수질개선 노력이 더 필요하며 향후 에는 친수지구의 수질예보 체계 마련이 필요할 것으로 판단된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권7호
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• pp.915-929
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• 2023

최근 국민 삶의질 향상, 여가 활동 다변화, 인구구조의 변화 등으로 관광수요 증가 및 관광활동이 다양화되고 있다. 특히 연안도시의 경우, 육상 관광 요소와 해양관광 요소가 공존하는 지역으로 다양한 요인이 관광수요에 영향을 미치고 있다. 본 연구 목적은 본 연구는 행위자 기반의 데이터를 활용하여 관광규모의 시계열 분석을 통해 예측 정확도를 향상시키고, 영향요인을 탐색하고자 한다. 연구 대상은 부산 지역 내 기초자치단체이며, 데이터는 월단위의 관광객수와 관광소비금액을 활용하였다. 연구방법으로 확정적(결정적) 모형인 단변량 시계열 분석과 영향요인을 파악하기 위해 SARIMAX 분석을 수행하였다. 영향요인은 관광소비성향을 설정하였으며, 업종별 소비금액과 SNS 언급량을 중심으로 설정하였다. 연구결과 COVID-19를 고려하지 않은 시계열 모형과 고려한 모형 간의 정확도(RMSE 기준) 차이가 지역별로 최소 1.8배에서 최대 32.7배 향상되었다. 또한 영향요인을 보면 관광소비업종과 SNS 트렌드가 관광객수와 관광소비금액에 유의한 영향을 미치고 있다. 따라서 미래 수요예측을 위해서는 외적 영향을 고려하고, 관광객의 소비성향과 관심도가 지역관광 측면에서 고려 대상이 된다. 본 연구는 연안도시인 부산 지역의 미래 관광수요 예측과 관광규모에 미치고 있는 영향요인을 파악하여 정부 관광정책 및 관광추세를 고려한 관광수요태세 마련을 위한 정책 의사결정에 기여하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.39-55
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• 2019

최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.