• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.632-637
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• 2008

실제 시스템 적용에 있어서, 소나 표적의 특징정보추출을 위한 PSR(Propeller Shaft Rate) 추정 알고리즘은 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 즉, 주파수 스펙트럼 기반의 소나 표적 식별에 있어서 다중의 스펙트럼 선들로부터 기본 주파수와 그 고조파들로 구성된 하모닉군을 구별하는 깃은 필수적이면서도 어렵기 때문에 정확하고 효율적인 기본주파수 발견법을 요구한다. 나아가, 구조와 파라메터에 있어서 용이한 설계 절차를 요구한다 이 문제들을 해결하기 위해서 전문가 지식 및 진화 전략(ES : Evolution Strategy)을 이용하는 진화적인PSR 추정 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해서는 소나 표적의 PSR 추정이 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 실시간 시스템 적용에서 존재하는 문제점들을 효과적으로 해결할 수 있음을 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 지능정보 및 응용 학술대회
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• pp.149-150
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• 2008

일반적으로, 소나 표적의 식별을 위한 PSR(Propeller Shaft Rate) 추정 알고리즘은 다음의 문제점들을 가지고 있다. 즉, 주파수 스펙트럼으로부터 하모닉군을 구별하는 것은 필수적이면서도 어렵기 때문에 정확하고 효율적인 구별법을 요구한다. 나아가, 구조와 파라메터에 있어서 용이한 설계 절차를 요구한다. 이 문제들을 해결하기 위해서 전문가 지식 및 진화 전략(ES : Evolution Strategy)을 이용하는 진화적인 PSR 추정기가 제안되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 그 문제점들을 효과적으로 해결할 수 있음을 보여준다.

• 재무관리논총
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• 제7권1호
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• pp.71-98
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• 2001

본 연구는 절대가치 추정방법인 EVA모형과 FCFF모형, 그리고 상대가치 추정방법인 PER모형, PBR모형 및 PSR모형의 한국기업에의 적합성을 검증하는 것을 목표로 하고 있다. 분석대상기간은 1992년$\sim$1996년까지 5년 간으로 하였으며 수익률 자료를 획득할 수 있고 괴리율을 계산할 수 있는 207개 기업을 전체 표본기업으로 선정하였다. 절대가치평가모형에 의한 집단간 차이분석에서는 EVA모형과 FCFF모형 모두 집단간에 유의적인 차이를 보이는 것으로 나타났다. 그리고 상대가치평가모형에 의한 집단간 차이분석에서는 PBR모형과 PSR모형은 분석기간 동안 집단간에 유의적인 차이를 보이는 것으로 나타났다. PER모형의 경우에는 재무제표 공시일 이전에 이미 반영되고 공시일 이후에는 차이를 보이지 않는 것으로 나타났다. 회귀분석 결과 주식수익률은 산업평균수익률인 Rc와 FCFF모형에 의한 괴리율과 강한 유의적인 관계를 갖고 PBR모형에 의한 괴리율과는 약한 유의적인 관계를 갖는 다는 것을 확인할 수 있었다. 이상의 연구결과는 절대가치 추정방법인 FCFF모형과 상대가치 추정방법인 PBR모형에 의한 기업평가모형이 제한적이지만 한국주식시장에서 어느 정도 적합성을 가질 수 있다(재무제표 공시일 기준)는 가능성을 보여주고 있다.

• 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.