• 한국경영과학회지
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• 제30권1호
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• pp.105-128
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• 2005

The Purpose of the current study is to identify the differences between Samsung and Hyundai Group and the causes why the differences occurred. The study focuses on the founders of the two group as a main source of the differences, especially brain preference of the two founders. Two steps were employed to perform the study. Firstly, the two founders' characteristics were analyzed by using archival research. It was implicitly hypothesized that Group founders' characteristics explained the differences of the two Groups. It was found that the founder of Samsung Group, the late president Lee emphasized rationality, analysis, and cause/effect relationship and low risk taking, suggesting that he had left-brain preference. In contrast. the late president Chung, the founder of Hyundai Group, emphasized intuition, wholeness, contextual meaning, and risk taking, showing that he had right-brain preference. Secondly, a comparison between the two groups was performed in terms of business and financial risk in corporate portfolio, and management system. It was found that Hyundai Group was pursuing higher risk than Samsung Group. And it was observed that Samsung Group put more emphasis on formality in decision making and systematic control, and less emphasis on risk taking than Hyundai Group. From the two step research relationship between brian preference and management was reasoned. Research implications and limitations were discussed at the end of the study.

• 응용통계연구
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• 제34권6호
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• pp.875-887
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• 2021

최대예상손실액(VaR)은 위험관리수단으로 금융에서 시장위험을 측정하는 대표적인 값이다. 본 논문에서는 다양한 자산으로 이루어진 고차원 금융자료에서 자산들 간의 의존성 구조를 잘 설명할 수 있는 성근 바인 코풀라를 이용한 VaR 추정에 대해서 논의한다. 성근 바인 코풀라는 정규 바인 코풀라 모형에 벌점화를 적용한 방법으로 추정하는 모수의 개수를 벌점화를 통해 축소하는 방법이다. 모의 실험 결과 성근 바인 코풀라를 이용한 VaR 추정이 더 작은 표본 외 예측오차를 줌을 살펴볼수 있었다. 또한 최근 5년간의 코스피 60개 종목을 바탕으로 실시한 실증 자료 분석에서도 성근 바인 코풀라 모형이 더 좋은 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 아태비즈니스연구
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• 제11권4호
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• pp.243-254
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• 2020

Purpose - This paper explores whether overnight returns measured from the last closing price to today's opening price explain the cross-section of stock returns. Design/methodology/approach - This study is conducted using the Korean stock market data from 1998 to 2018, obtained from DataGuide database. The analysis begins with portfolio-level tests, followed by firm-level cross-sectional regressions. Findings - First, when decile portfolios sorted on the daily average of overnight returns in the previous months, the highest decile portfolio exhibits a significant negative risk-adjusted return. This suggests that stocks with higher average overnight returns are temporarily overvalued due to buying pressure from investors. Second, at least 6 months of persistence exists in average overnight returns, which is in line with the results reported by Barber, Odean and Zhu (2009) that investor sentiment persists over several weeks. Finally, Fama-MacBeth cross-sectional regression of expected returns after controlling for a variety of firm characteristic variables such as firm size, book-to-market ratio, market beta, momentum, liquidity, short-term reversal, the slope coefficient for overnight returns remains negative and statistically significant. Research implications or Originality - Overall, the evidence consistently suggests that overnight return is considered as a new priced factor in the cross-section of expected returns. The findings of this paper not only adds to finance literature, but also could be useful to practitioners in making stock investment decision.

• 지식경영연구
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• 제21권4호
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• pp.265-285
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• 2020

인바운드(Inbound) 관광시장은 오늘날 관광산업의 핵심 분야로 인식되고 있으나 각국의 다양한 경제, 사회, 문화적 변수 등에 의해 변동성이 크게 나타난다. 변동성의 원인은 인바운드 국가에 따라 다양하게 나타나며 변동성을 최소화하여 안정화된 관광산업의 활성화를 도모하고자 한다. 본 연구에서는 포트폴리오 이론을 적용하여 최소화된 위험수준에서 최대의 증가율을 거둘 수 있는 최적의 국가별 조합을 도출하였으며 주요 방한 인바운드 국가를 대상으로 입국객 수와 인당 평균 소비지출액을 적용하여 양적지표와 질적지표를 모두 고려하였다. 분석결과 입국객 수 기준으로 최적의 국가별 조합은 영국, 미국, 독일, 중국, 일본 순으로 구성되었으며, 인당 평균지출액 기준으로 최적의 국가별 조합은 태국, 중동, 싱가폴, 일본, 러시아, 홍콩, 독일 순으로 구성되었다. 이러한 결과는 한국 인바운드 관광시장을 전략적으로 운영할 수 있는 방안을 수립하는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2007년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.539-544
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• 2007

최근 건설 산업은 경제성장에 따른 사회적 욕구의 다양화와 이로 인한 수요의 증대로 인하여 점차 다양화, 복잡화, 거대화되는 추세이다. 이는 기존의 건설사업의 운영으로는 감당하기 어려운 환경으로 변화하고 있음을 의미한다. 건설 산업에 내재된 불확실성과 위험요인을 체계적으로 관리하고자 하는 움직임이 대형 건설 회사들을 중심으로 나타나기 시작하였고, 특히 일부 대형 건설 회사들은 본격적인 건설사업 리스크 관리기법 도입 및 개발을 적극추진하고 있다. 이에 개별적으로 행해오던 리스크 관리를 넘어서 기업이 직면한 다양한 위험들을 전사적인 시각에서 통합하여 하나의 리스크 포트폴리오로 인식, 관리하는 새로운 리스크 관리 방식인 전사적 리스크 관리(Enterprise Risk Management)시스템이 두각 되기 시작하였다. 이에 본 연구는 전사적 리스크 관리를 건설 분야에 적용시키기 위한 첫 번째 단계료 ERM에 대한 건설 기업의 인식수준과 현 실태를 분석하고 건설 분야에서의 리스크 특성을 고려한 ERM 기본 모형을 제시하고자 한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제25권4호
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• pp.125-141
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• 2020

최근의 연구들에서는 투자자들의 관심이나 감정이 주식 거래행태와 주가 변동에 미치는 영향에 대한 분석들이 증가하고 있다. 본 연구에서는 투자자들의 관심과 감정을 측정하기 위해 한국의 네이버 검색지수를 이용하여, 포털 검색량과 검색의 변동성이 주가동조성 및 총위험, 체계적 위험에 미치는 영향을 분석하였다. 먼저 평균적인 검색량이 증가할수록 주가동조성은 증가하는 반면, 검색의 변동성은 주가동조성을 감소시키는 것을 관찰하였다. 다음으로 평균 검색량과 검색의 변동성은 모두 주식의 총위험과 체계적 위험을 증가시키는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 주가를 변동시키는 사건이 발생할 경우에만 개인투자자들의 검색이 증가하기 때문인 것으로 해석된다. 이러한 결과는 포트폴리오 분석, 고정효과 회귀분석 및 동적 패널 모형에서 일관되게 관찰된다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.65-82
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• 2021

주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제24권2호
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• pp.253-268
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• 2011

본 논문은 우리나라 기업의 신용등급 전이행렬을 활용하여 부도율과 신용 등급 전이에 내재된 체계적 요인을 추출하는 방법을 소개하고, 이률 활용한 위기상황분석에 관한 연구를 수행하였다. 본 논문의 주요 발견은 등급전이행렬에 내재된 체계적 요인의 변동은 경기 동행성이 뚜렷하고, 실제 경기 변동을 설명하는 것을 확인할 수 있었다. 특히, 투자적격등급과 투기등급별로 경기에 반응하는 속도가 상당히 다르다는 것을 확인할 수 있었다. 신용등급 전이행렬에 내재된 체계적 위험을 고려한 위기상황분석은 부도확률에만 초점을 맞추는 방법에 비해 위기상황에 대한 포트폴리오의 변화를 파악할 수 있기 때문에 개념적으로 우월하고, 분석 결과 등급 전이를 고려한 위기상황분석이 부도확률만을 고려하는 방법에 비해 예상손실에 상당한 차이가 있음을 발견하였다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권11호
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• pp.117-126
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• 2020

This paper is aimed to explore the co-movement capital market in Southeast Asia and analysis the correlation of conventional and Islamic Index in the regional and global equity. This research become necessary to represent the risk on the capital market and measure market performance, as investor considers the volatility before investing. The time series daily data use from April 2012 to April 2020 both conventional and Islamic stock index in Malaysia and Indonesia. This paper examines the dynamics of conditional volatilities and correlations between those markets by using Multivariate Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (MGARCH). Our result shows that conventional or composite index in Malaysia less volatile than Islamic, but on the other hand, both drive correlation movement. The other output captures that Islamic Index in Indonesian capital market more gradual volatilities than the Composite Index that tends to be low in risk so that investors intend to keep the shares. Generally, the result shows a correlation in each country for conventional and the Islamic index. However, Internationally Indonesia and Malaysia composite and Islamic is low correlated. Regionally Indonesia's indices movement looks to be more correlated and it's similar to Malaysian Capital Market counterparts. In the global market distress condition, the diversification portfolio between Indonesia and Malaysia does not give many benefits.

• 산업경영시스템학회지
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• 제41권4호
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• pp.81-90
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• 2018

Modern investment theory has empirically proved that stock returns can be explained by several factors such as market risk, firm size, and book-to-market ratio. Other unknown factors affecting stock returns are also believed to still exist yet to be found. We believe that one of such factors is the operational efficiency of firms in transforming inputs to outputs, considering the fact that operations is a fundamental and primary function of any type of businesses. To support this belief, this study intends to empirically study the relationship between firm efficiency and stock price performance. Firm efficiency is measured using data envelopment analysis (DEA) with inputs and outputs obtained from financial statements. We employ cross-efficiency evaluation to enhance the discrimination power of DEA with a secondary objective function of aggressive formulation. Using the CAPM-based performance regression model, we test the performance of equally weighted portfolios of different sizes selected based upon DEA cross-efficiency scores along with a buy & hold trading strategy. For the empirical test, we collect financial data of domestic firms listed in KOSPI over the period of 2000~2016 from well-known financial databases. As a result, we find that the porfolios with highly efficient firms included outperform the benchmark market portfolio after controlling for the market risk, which indicates that firm efficiency plays a important role in explaining stock returns.