• 토지주택연구
• /
• 제12권4호
• /
• pp.41-59
• /
• 2021

본 연구에서는 부동산 가격, 거시경제변수, 부동산정책에 대한 이론적 고찰과 선행연구를 검토하고, 다변량 시계열분석방법으로 가장 널리 사용되는 VEC 모형으로 2003년 1월부터 2021년 6월까지의 월별 자료를 사용하였다. 이를 바탕으로 거시경제변수와 부동산 규제정책이 서울의 부동산 가격에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구의 실증분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 거시경제변수인 통화량, 금리 등은 서울아파트 가격에 큰 영향을 미치지 못한다는 것이다. 수요는 많고 공급이 충분히 이루어지지 못한 결과 거시경제의 호황, 불황과 상관없이 내 집 마련 등의 수요가 있다는 것이다. 둘째, 조세 및 금융규제정책은 서울아파트 가격 상승에 초기에 영향을 끼치고 시간의 지남에 따라 영향이 축소된다. 셋째, 투기지역지정은 서울아파트 가수요억제를 통한 가격 하락을 예상하지만 오히려 서울 아파트가격 상승을 초래하였다. 이러한 현상은 양도소득세 강화에 따른 매물잠김 현상으로 파악이 된다. 넷째, 분양가상한제는 서울아파트 가격하락에 별다른 영향을 끼치지 못하였다. 이러한 결과에 따르면 수요가 많고 공급이 부족한 서울은 조세규제, 금융규제, 투기지역규제, 분양가상한제 등의 여러 가지 규제보다는 우선적으로 양질의 충분한 주택공급이 우선시 되어야 한다. 또한 정책결정에 있어서 규제일변의 정책보다는 서울지역에 맞는 적합한 부동산 정책을 시행할 필요가 있다는 시사점을 제공한다.

• 한국항만경제학회지
• /
• 제26권1호
• /
• pp.222-233
• /
• 2010

해상운임의 변동은 해운업계에만 영향을 미치는데 그치지 않고 전후방 연쇄효과를 통해 조선업계를 비롯하여 경제 전반에 영향을 미친다. 따라서 해상운임의 움직임을 정확히 예측하는 것은 해운업계 뿐만 아니라 우리나라 경제에도 중요한 의미를 갖게 된다. 그러나 해상운임은 주가나 환율과 같이 다양한 요인에 의해 결정될 뿐만 아니라 최근 들어 운임의 변동성이 크게 커지는 추세이어서 예측에 상당한 어려움이 있다. 본고는 2010년의 BDI를 예측하기 위하여 가장 단순한 모형인 단변량모형인 ARIMA 모형, 개입ARIMA모형, HP 모형을 이용한다. 개입ARIMA 모형은 글로벌 금융위기와 중국효과가 미친 효과를 분석하기 위한 것이다. ARIMA모형은 2010년 말에 4,230-4.690에 도달할 것으로, 개입ARIMA모형은 낙관적인 경우 4,460-4,900선에, 비관적일 경우 2,820-2,940선이 될 것으로 예상하여 모형별로 상당한 차이를 드러내고 있다. 그런데 HP 모형에 의한 예측치는 기준 역할을 하므로 HP모형에 의한 2010년 말 예측치 3,500 포인트를 감안하면 2010년 12월에 2,820-4,230의 범주에 도달할 것으로 예측된다. 2010년 12월 2,800 포인트는 해운업계에 어두운 그림자를 드리우는 예측치이다. 그러나 낙관적인 2010년 12월 4,000포인트는 2008년 BDI가 10,000 포인트를 넘어선 때를 기억하면 그리 높게 생각되지 않을 수 있으나 4,000 포인트 이상의 BDI는 해운관련업계에게 어느 정도의 안도감을 주고 재도약을 할 수 있는 기반을 제공할 수 있는 수준으로 판단된다.

• 벤처창업연구
• /
• 제11권3호
• /
• pp.1-15
• /
• 2016

본 연구는 코스닥 시장에 상장 폐지된 중소제조기업의 재무자료를 이용하여 다변량 판별분석모형, 로지스틱회귀분석모형 그리고 인공신경망분석모형을 구축하고 이들의 예측력을 비교분석하였다. 표본기업은 2009년에서 2012년까지 상장 폐지된 83개의 부실기업과 83개의 정상기업 총166개사로 정하였다. 166개사 중에서 무작위로 부실기업50개사와 정상기업 50개사 총100개사를 선정하여 훈련용 표본(training data)으로 모형을 구축하는데 사용하였다. 나머지 66개사는 모형의 예측성과를 평가하기 위하여 검증용 표본(test data)으로 사용하였다. 과거 5년 동안의 재무비율 79개 자료로 T-test를 실시하여 5년 연속 유의미한 변수 9개를 선정하고 각각의 모형을 구축하였다. T-test 결과, 부실초기에는 주로 수익성지표들이 부실예측에 주요 변수로 나타났으며 부실 후반에 가면서 안정성지표와 현금흐름지표들이 추가로 유의미한 변수로 나타났다. 모형의 예측력을 비교해 보면 훈련용 표본의 경우, 로지스틱회귀분석모형이 가장 높은 분류 정확도를 보였고, 검증용 표본의 경우에는 인공신경망모형이 가장 높은 분류 정확도를 보였다. 본 연구는 첫째, 부실이 서서히 진행된다는 점을 감안하여 T-test를 실시하여 5년 연속 유의미한 변수로 모형을 구축하여 변수의 시계열적인 측면이 고려되었다는 점과, 둘째, 기존 선행 연구들이 정규성을 무시하고 판별분석모형을 구축하였으나, 본 연구가 정규성 여부를 검정하고 모형을 구축하였다는 점이 차별화된다. 본 연구에 따른 정책적 시사점은 부실기업의 징후는 본 논문에서처럼 대체로 재무제표에 나타나기 때문에 회사에 대한 공시서류의 신회성 확보가 중요하다. 따라서 이런 점에서 회계법인 혹은 세무기장 종사자들의 도덕적 해이을 억제할 수 있는 제도적 장치가 강화되어야 할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.416-427
• /
• 2018

부동산PF는 대출의 상대적 규모가 커서 연체가 발생되면 시장의 파급력도 커진다. 따라서 부동산PF 연체율에 대한 관리와 거시경제적 분석이 필요하다. 선행연구에서는 주로 개별 은행의 부동산PF 데이터를 통한 미시적인 분석을 진행하여 리스트의 중요성을 평가하거나, 연체에 대한 결정요인을 분석하여 전체적인 부동산PF 규모에 의한 연구가 미흡하였다. 본 연구는 이러한 자료의 한계점을 극복하고자 거시경제변수에 따른 시장전체의 부동산PF 연체율에 대한 영향관계를 연구하였다. 본 연구는 부동산PF 대출규모, 통화량, 금리, 소비자물가지수, GDP 자료를 활용하였으며, 공적분검정 결과 적어도 2개 변수 이상에서 선형관계가 이루어짐에 따라 VECM의 1차 모형을 적용하였다. 그랜저인과관계 결과 부동산PF 연체율은 부동산PF 대출금액에 영향을 받으며, 충격반응결과 통화량, 소비자 물가지수, 금리, 대출금액, GDP 순으로 연체율에 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 향후 부동산PF 자금 대출 이후 금리 상승은 부동산PF 연체율에 부담을 주게 되며, 통화량의 증가는 물가의 상승을 유도하여 결국 금리상승으로 이어질 수 있어 대출규모가 클수록 위험성의 노출이 심각해 질 수 있다. 따라서 부동산PF 연체율의 관리는 대출 이후 거시적 관점에서 자금 회수에 지속적 추적과 관찰이 필요하며, 이를 통해 연체율 방지를 위한 관리방안이 필요할 것이다.

• 벤처창업연구
• /
• 제18권6호
• /
• pp.201-214
• /
• 2023

본 연구는 중소기업 종사자를 대상으로 개인의 창업역량이 창업의도에 미치는 영향을 분석하고자 했으며, 창업역량과 창업의도간에 창업효능감과 창업멘토링의 매개효과를 확인하고자 했다. 창업역량의 하위변수로는 창의성, 문제해결, 의사소통, 마케팅으로 구분하여 분석하였다. 전국에 소재하는 중소제조기업에서 종사자를 중심으로 수집한 설문지 368부를 실증 분석에 사용하였다. 매개변수 간 인과관계가 없는 병렬이중매개모형을 실증분석에 활용하였다. 분석 결과 첫째, 창업역량 중에서 창의성, 의사소통, 마케팅은 창업효능감에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 창업역량 중에서 창의성, 의사소통, 마케팅은 창업멘토링에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 검정되었다. 셋째, 창업효능감과 창업멘토링 모두 창업 의도에 영향을 주는 것으로 나타났다. 넷째, 창업역량 중에서 창의성과 마케팅은 창업의도에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 다섯째, 창업효능감과 창업멘토링은 창업역량 중에서 문제해결을 제외하고 창업의도에 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 결과적으로 중소기업 종사자의 창업의도를 강화하기 위해서는 창업효능감과 창업멘토링이 중요한 요인이고 개인의 창업역량 중에서도 마케팅과 창의성이 중요한 영향을 미치기에 이에 대한 교육 및 사전준비가 필요하다는 것을 확인하였다. 후속 연구로는 다변량 모형 적용이나 시계열 데이터 분석 및 외부 환경 요인을 고려한 연구, 세부화된 인구 특성을 고려한 창업역량과 성과 간의 차이를 검정하는 연구도 필요할 것이다.

• 지능정보연구
• /
• 제27권1호
• /
• pp.103-128
• /
• 2021

최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.