The purpose of this study was to investigate the relationship between marriage migration females' acculturative stress and marital adjustment, especially the mediating and moderating effects of ego-resilience. The structural equation models were tested by setting marriage migration females' acculturative stress as a prediction variable, their marital adjustment as an outcome variable and their ego-resilience as mediator and moderator variables. The sample consisted of 172 marriage migration females from Busan. I analyzed the data using correlation analysis in order to discover the correlation coefficient of those variables among acculturative stress, ego-resilience and marital adjustment. I used the structural equation model (SEM) for investigating the relationship among acculturative stress, ego-resilience and marital adjustment and for investigating the mediating effects of ego-resilience. I also used multiple group analysis and two way ANOVA to investigate the moderating effects of ego-resilience. The results of structural equation modeling were as follows: first, it was proved that ego-resilience was exerted as a mediating variable, because acculturative stress appeared to affect marital adjustment in relation to ego-resilience. Therefore, marital adjustment was evident when ego-resilience was low. Second, it was proved that ego-resilience was exerted as a moderating variable, because those with low ego-resilience experienced high acculturative stress and low marital adjustment, and those with high ego-resilience experienced low acculturative stress and high marital adjustment. Such findings point out the importance of considering personal characteristics, like ego-resilience, in the relationship between acculturative stress and marital adjustment.
Purpose - This paper investigates whether managerial overconfidence is associated with firm-specific crash risk. Overconfidence leads managers to overestimate the returns of their investment projects, and misperceive negative net present value projects as value creating. They even use voluntary disclosures to convey their optimistic beliefs about the firms' long-term prospects to the stock market. Thus, the overconfidence bias can lead to managerial bad news hoarding behavior. When bad news accumulates and crosses some tipping point, it will come out all at once, resulting in a stock price crash. Research design, data and methodology - 7,385 firm-years used for the main analysis are from the KIS Value database between 2006 and 2013. This database covers KOSPI-listed and KOSDAQ-listed firms in Korea. The proxy for overconfidence is based on excess investment in assets. A residual from the regression of total asset growth on sales growth run by industry-year is used as an independent variable. If a firm has at least one crash week during a year, it is referred to as a high crash risk firm. The dependant variable is a dummy variable that equals 1 if a firm is a high crash risk firm, and zero otherwise. After explaining the relationship between managerial overconfidence and crash risk, the total sample was divided into two sub-samples; chaebol firms and non-chaebol firms. The relation between how I overconfidence and crash risk varies with business group affiliation was investigated. Results - The results showed that managerial overconfidence is positively related to crash risk. Specifically, the coefficient of OVERC is significantly positive, supporting the prediction. The results are strong and robust in non-chaebol firms. Conclusions - The results show that firms with overconfident managers are likely to experience stock price crashes. This study is related to past literature that examines the impact of managerial overconfidence on the stock market. This study contributes to the literature by examining whether overconfidence can explain a firm's future crashes.
인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.
본 논문은 2009년~2012년까지 코스닥시장에서 상장폐지된 기업 중 제조업을 영위하는 83개사를 부실기업표본으로 선정하고 동종품목 혹은 동종 산업군에 속하는 정상기업 83개사와 함께 쌍대표본으로 표본기업을 구성하였다. 상장폐지직전 5년간 75개의 재무적 비율을 부실기업과 정상기업 두 그룹의 평균차이분석을 통하여 5년 연속 유의미한 변수로 출현한 15개 변수를 선정하여 단일변량분석(이원분류법)과 다변량분석(로지스틱회귀분석 및 판별분석)을 진행하였다. 분석 결과, 로지스틱회귀분석모형의 판별력(분류정확도)이 가장 높게 나타났다. 본 연구는 기업부실이 장기간에 걸쳐 서서히 진행된다는 점을 감안하여 상장폐지직전 5년 전 자료까지 고려하여 기업부실을 예측함으로써 기존 선행연구들이 상장폐지 직전 3년 전 자료로 기업부실을 예측한 것과 달리 보다 조기에 기업부실을 예측하려고 시도한 점과 일반 이해관계자들도 쉽게 접근할 수 있는 이원분류법(단일변량분석)과 통계적으로 복잡한 다변량분석을 비교분석한 것도 기존 선행연구와 차별화된다.
본 연구에서는 해성점토로 기 매립된 준설토 지반의 압밀특성 및 평가방법에 대한 연구를 실시하였다. 자중압밀 진행 중인 고함수비의 준설매립지반은 불교란 시료의 채취가 사실상 불가능하므로 압밀특성 파악에 어려움이 있다. 이를 위해 실무에서 압밀거동 분석을 위해 적용하는 압밀정수를 교란된 시료로 이용하여 실내실험으로 평가하는 방법에 대하여 연구를 진행하였다. 실험은 기본물성실험과 표준압밀실험, 일정변형률압밀실험과 60, 100, 150mm 직경의 Rowe-cell압밀실험을 수행하였으며, 함수비 조건을 변화하면서 40g의 중력수준에서 원심모형실험을 수행하였다. 실내 압밀실험시 현장의 응력조건에 해당하는 강제압밀로 시료를 조성하여 보다 합리적인 압밀특성을 파악할 수 있었다. 원심모형실험결과로 획득한 시간-침하관계를 침하예측기법으로 분석하여 최종침하량을 분석하였다. 분석결과, Asaoka방법을 적용한 해석결과가 원심모형실험에 의한 자중압밀결과의 경향을 잘 나타내었으며, 이를 통하여 최종침하량을 추정하였다. 또한, 실내압밀실험과 자중압밀실험결과에 대한 역해석을 통하여 유한변형률 압밀이론의 간극비-유효응력-투수계수 구성관계식을 산정하였다. 구성관계와 다양한 압밀실험을 통하여 획득한 결과를 비교 분석하여 연구대상 지역의 압축지수, 팽창지수, 체적변화계수, 연직 및 수평압밀계수 등의 압밀정수를 제안하였다.
기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.
본 연구에서는 도시철도 콘크리트궤도 장대레일에 대한 실내피로시험을 수행하였고, 장대레일 잔존수명을 표현한 파괴확률 50% S-N 선도는 적은 실험데이터에 대한 가중치 확률 해석기법을 사용하여 도출하였다. 여기서 피로시험에 사용된 레일들이 누적통과톤수가 서로 다르기 때문에 누적통과톤수를 평균하여 반복횟수를 수정하였다. 또한, 레일표면요철 및 열차속도를 고려한 레일 저부 휨응력은 기존 연구결과 도출된 레일휨응력 예측식을 사용하여 콘크리트궤도 장대레일의 잔존수명을 평가하였다. 레일 피로수명 평가결과, 레일 피로수명이 기준치에 비해 약 2억톤이상 높았다. 또한, 자갈궤도에 비해 콘크리트궤도 레일의 피로수명이 약 3억톤이상 높은 것으로 분석되었다. 따라서 도시철도에서 레일교체기준을 자갈궤도와 콘크리트궤도로 구분할 필요가 있으며, 레일연마를 통한 레일관리가 이루어진다면 기준치가 아닌 목표치로 관리할 수 있을 것으로 판단되었다.
연약점토지반의 압밀거동 예측시, 압축성과 투수성에 대한 비선형 물질함수 특성을 규명하는 것은 가장 중요하며 기본적인 선행 연구내용이라 할 수 있다. 본 연구에서는 압축성과 투수성에 대한 물질함수 특성을 파악하기 위해 해성점토를 이용한 실내 시험을 실시하였다. 실내시험은 수직배수조건 및 수평배수조건, 수직 수평배수조건으로 구분하되 표준압밀 시험과 로우셀 시험등을 실시하였다. 수평배수조건에 대한 물질함수 특성을 파악하기위한 개량 표준압밀 시험장치를 개발하였으며, 시료교랸영항을 최소화하기위한 별도의 시료추출장치를 고안하였다. 또한 로우셀 시험결과와의 비료를 통해, 시험법에 있어 비교적 간편한 개량 표준압밀 시험결과의 신뢰도를 확인할 수 있었다. 모든 시험결과를 통한 유효응력-간극비-투수계수등에 관한 물질함수 특성을 분석한 결과, 유효응력 단계별 간극비 분포는 누승함수의 형태로 표현될 수 있으며, 간극비 단계별 투수계수는 지수함수의 형태로 표현됨을 확인할 수 있었다. 초기함수비가 높고 전단강도가 작은 연약점토의 경우, 유효응력단계별 압축성과 투수성의 비선형성이 매우 크게 나타났으며, 연약 점토지반의 압밀현상 예측에 있어 이러한 비선형성은 무시할 수 없는 큰 영향요소임을 알 수 있었다.
국내 선거여론조사에서 면접대상인 가구(또는 개인) 표본을 추출하기 위해 유선전화 전화번호부 또는 임의번호걸기(RDD) 방식이 주로 이용되고 있다. 하지만 유선전화를 보유하지 않은 가구가 늘어나고 있고, 유선전화가 있더라도 전화번호부 등재를 꺼리는 가구가 점차 많아지고 있다. 또한 젊은 층이나 직장인의 경우 여론조사가 실시되는 낮 시간대에 주로 외부에서 활동하므로 유선전화를 통한 접촉이 매우 어려운 실정이다. 상술한 문제들로 인하여 선거 여론조사의 예측력이 점점 떨어지고 있으며, 특히 조사시간대에 주로 외부에서 활동하는 사람들에 대한 낮은 접근성은 보수 성향 후보에게 긍정적인 예측결과를 내놓는 편향으로 이어지고 있다. 이러한 문제점을 해소할 수 있는 한 가지 방법으로 이동전화를 함께 활용하는 조사를 생각해 볼 수 있다. 즉, 낮 시간대 재택성향이 높은 사람들에 대해서는 유선전화를 활용한 조사를 수행하고, 부재성향이 높은 사람들에 대해서는 이동전화조사를 수행한 후, 두 결과를 혼합하는 방식(유 무선전화 병행조사)이다. 유 무선전화 병행조사를 실시하기 위해서는 1)유선전화와 이동전화 조사를 위한 표집틀이 확보되어야 하고, 2)유선전화와 이동전화로 조사할 비중을 사전에 결정해야 한다. 본 연구에서는 유 무선전화 병행조사를 실시하기 위한 경험적(heuristic) 방법론을 제안한다. 제안된 방법에서는 유선전화조사를 위해 임의번호걸기 방식을 이용하고, 이동전화조사를 위해 조사회사에서 모집한 조사패널을 활용한다. 또한, 유선전화와 이동전화로 조사할 표본의 비중은 통계청 생활시간조사 결과를 이용해서 계산한 재택율과 부재율을 활용한다. 제안된 조사방법을 활용하여 10.26 서울시장 보궐선거에 대한 여론조사를 실시하였다. 총 4회의 여론조사가 실시되었는데, 처음 3회의 조사는 판세분석용 조사이고, 최종 조사는 선거결과 예측용 조사이다. 판세분석조사의 경우 조사시점에 발생된 이슈에 대한 반응이 타당성 있게 조사되었고, 선거예측조사의 경우 실제 선거결과에 매우 근접한 예측능력을 보였다.
본 연구의 목적은 새로운 20 m 점증왕복달리검사(20 m PSRT) 프로토콜을 이용하여 우리나라 여중생의 VO2max를 추정할 수 있는 타당성과 신뢰도가 확보된 추정식을 개발하는 데 있다. 총 194명의 여중생(13-15세) 중 127명은 타당도 검사를 위해 그리고 99명(나머지 67명+32명은 타당도 분석에도 참여함)은 신뢰도 검사를 위하여 무작위로 배정하였다. 127명의 참여자는 VO2max 추정식의 개발과 새로운 20 m PSRT 프로토콜의 타당도 분석을 위하여 트레드밀을 이용한 최대점증부하검사(고정식)와 이동식 가스분석기를 착용하고 20 m PSRT(이동식)를 실시하였다. 신뢰도분석을 위하여 99명의 참여자들은 새로운 20 m PSRT를 1주일 간격으로 1회 반복(총 2회) 실시하였다. 이동식 가스분석기를 착용하고 측정한 20 m PSRT VO2max 실측값(39.2±5.1 ml/kg/min)은 고정식 가스분석기를 이용하여 트레드밀을 이용하여 측정한 VO2max 실측값(37.7±5.7 ml/kg/min, p=.001)보다 유의하게 높았으나 매우 좁은 범위에 해당하는 것이었다(1.5 ml/kg/min). 또한 이동식과 고정식 가스분석기(20 m PSRT vs. 트레드밀)에서 얻은 VO2max의 상관계수는 .88(p<.001)이었다. 20 m PSRT의 신뢰도 검사와 관련하여 왕복달리기 횟수(r=.88, p<.001) & 최종속도(r= .85)의 상관계수 역시 매우 높은 것으로 나타났다. VO2max를 추정하기 위해 본 연구에서 얻은 자료를 바탕으로 개발된 새로운 추정식은 y = .231 × 왕복횟수 - .311×체중 + 46.201 이다(r=.74, SEE=4.29 ml/kg/ml). 결론적으로 첫째, 새로운 20 m PSRT 프로토콜은 타당성과 신뢰도가 확보된 검사이며 둘째, 본 연구에서 개발된 20 m PSRT 추정식은 한국 여중생(14-16세)에게 적합하고 타당성 있는 VO2max 추정값을 제공할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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