• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.49-62
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• 2022

실현 변동성은 강한 종속성을 가짐이 잘 알려져 있으며, 글로벌 금융 시장과 유기적으로 연관이 되어 있을 뿐만 아니라 환율, 유가, 이자율 등의 거시적인 지표와도 밀접한 관계가 있다. 본 논문은 이러한 실현 변동성의 효과적인 예측을 위해서 오토인코더를 이용한 FAHAR (autoencoder factor-augmented heterogeneous autoregressive, AE-FAHAR) 모형을 제안한다. AE-FAHAR 모형은 강한 종속성을 HAR 구조로 반영하고, 외부 효과에 대한 영향을 오토인코더를 사용하여 몇 개의 요인으로 추출하여 이를 반영한다. 오토인코더는 비선형 방법으로 요인을 추정하기에 많은 계산 시간이 필요하지만 복잡하고 비정상성을 가질 수 있는 고차원 시계열 자료의 요약에 더 적합하다. 이는 곧 실증 자료 분석을 통해 AE-FAHAR 모형이 예측 오차를 줄임을 확인할 수 있었다. 또한 계산 시간을 줄이고 추정 오차를 줄이기 위해 오토인코더에 사전학습 및 앙상블을 적용하는 등의 방법에 대해서도 논의하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제34권1호
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• pp.99-110
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• 2018

본 연구는 해운기업의 주요 비용요인 벙커 가격과 환율의 불확실성으로 인한 재무적 리스크를 수치화하는 방법론을 2010년 1월 1일부터 2018년 1월 31일까지의 일별자료를 대상으로 적용한다. 기하브라운 운동 (Geometric Brownian Motion 이하 GBM)과 이를 확장한 조건부 이분산성(heteroskedasticity) 및 점프 확산 프로세스(jump diffusion process)에 의존하는 모형으로부터 추정한 현금 흐름 리스크 추정치는 다음 세 가지 학술적 기여로 요약할 수 있다. 첫째, 운임수익률과 같은 단일 변수에 의존한 리스크 분석을 벙커가격과 환율 수익률 변동성과 같이 복합요인으로부터 발생하는 영향으로 분석을 확장하였다. 둘째, 개별기업 수준에서 벙커가격과 환율 리크스 관리의 필요성을 민감도 분석을 통해 현금흐름수준으로 제시하였다. 마지막으로 분석결과가 제시하는 리스크 규모를 근거로 해운기업은 리스크 관리를 위한 수단으로 무엇이 적절한가를 고민해야 할 필요성이 있음을 제기한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.411-420
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• 2015

본 연구는 최근 급격하게 상승하는 전세가격에 의해 한국시장에 존재하는 독특한 주거형태인 전세의 사용가치와 서민 주거안정에 대한 심각한 사회 문제가 대두됨에 따라 주거부담 완화를 위한 금융 정책 수립의 올바른 방향을 모색하기 위해 전세보증대출에 영향을 미치는 직접적 요인과 시장 변동성에 대해 분석하고자 했다. 이에 전세가격, 매매가격, 대출금리 등과 같은 전세보증대출 수요에 영향을 미치는 직접적인 관련 변수를 정의하고, 분석 데이터들의 동태적인 설명을 위해 시계열 분석 모형인 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model, VECM)을 이용하였다. 2010년 1월부터 2014년 12월까지의 전세가격과 대출에 관한 은행 자료들을 활용하여 분석한 결과, 전세가격의 상승은 대출금리 인하나 주택 매매가격 상승보다 전세보증대출 증가의 직접적인 요인으로 작용하고 있음을 확인할 수 있었다.

• 재무관리연구
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• 제27권1호
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• pp.1-30
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• 2010

본 연구는 영국 파운드, 캐나다 달러, 호주달러, 원달러 및 브라질 레알화 통화선물시장과 현물시장 수익률사이의 선도-지연관계, 변동성의 비대칭적 인과관계 및 시장효율성을 비교분석하였다. 각 통화현 선물시장 수익률간의 선도 지연관계 분석을 위하여 VAR(vector auto regressive)모형에 기초를 둔 Granger 인과관계분석을 실시하였으며 변동성의 비대칭적인 정보전달메커니즘 분석은 시간변동MA(1)-GJR-GARCH(1, 1)-M모형을 도입하였다. 주요 실증분석결과는 다음과 같다. 첫째, Granger 인과관계분석결과 각 통화선물 및 현물시장사이에는 피드백적인 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다. 각 통화선물시장의 현물시장에 대한 가격발견기능이 통화현물시장의 선물시장에 대한 영향력보다 상대적으로 더 높은 것으로 나타났다. 둘째, MA(1)-GJR-GARCH(1, 1)-M모형을 추정한 결과, 각국 통화 현 선물시장사이에는 피드백적인 조건부평균이전효과(conditional mean spillovers)가 강하게 존재하는 것으로 나타났으며 전반적으로 선물시장의 현물시장에 대한 영향력이 그 반대의 경우보다 상대적으로 강한 것으로 나타났다. 셋째, 변동성의 비대칭적인 전이효과를 분석한 결과, 각국 모두 통화 선물시장에서 현물시장으로의 비대칭적인 변동성이전효과가 강하게 존재하고 있으며 통화현물시장에서 선물시장으로는 호주달러현물시장을 제외하고 나머지 시장에서는 정보의 비대칭적특성이 존재하는 것으로 나타났다. 이러한 각국 통화선물시장과 현물시장사이의 대칭적 비대칭적 정보이전효과로부터 통화 선물시장이 현물시장에 대한 가격발견기능이 지배적이며 각 통화 현 선물시장은 정보에 비효율적인 시장임을 추론해 볼 수 있다. 이는 주식시장을 연구한 Stoll and Whaley(1990), Abhyankar(1995), Brooks et al.(2001) 등의 연구와 일맥상통하는 것으로 나타났다.

• 무역학회지
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• 제48권4호
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• pp.189-208
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• 2023

본 논문은 한국 ETS시장, 에너지시장 및 주식시장 간의 동태적 조건부 상관관계를 분석하였다. 본 논문은 2015년 2월 2일부터 2021년 12월 30일까지의 한국 탄소배출권 거래가격, WTI원유 선물가격, 코스피지수의 일별 자료를 이용하여 실증분석하였다. 우선, GARCH 모형을 사용하여 세 시장의 변동성에 대해 분석한 후, 이변량 DCC-GARCH 모형을 사용하여 세 시장 간의 동태적 조건부 상관관계를 연구하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 한국의 ETS시장이 주식시장보다 투자 수익률과 투자 위험도가 높은 것으로 나타났다. 둘째, 한국 ETS시장의 수익률 변동성이 외부 충격의 영향을 가장 많이 받고, 시장 자체의 변동성 정보로부터 받는 영향이 가장 작은 것으로 나타났다. 셋째, 한국 ETS시장이 WTI원유 선물시장보다 주식시장과의 상관관계의 지속성이 더 강한 것으로 나타났다. 본 논문은 한국 ETS시장, 에너지시장 및 주식시장 간의 상관관계를 분석하여 한국 ETS시장의 금융화 수준이 상당히 낮은 것을 확인하였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제58권5호
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• pp.281-293
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• 2021

Oil and steel prices, which are major pricescosts in the shipbuilding industry, were predicted. Firstly, the error of the moving average line (N=3-5) was examined, and in all three error analyses, the moving average line (N=3) was small. Secondly, in the linear prediction of data through existing theory, oil prices rise slightly, and steel prices rise sharply, but in reality, linear prediction using existing data was not satisfactory. Thirdly, we identified the limitations of linear prediction methods and confirmed that oil and steel price prediction was somewhat similar to actual moving average line prediction methods. Due to the high volatility of major price flows, large errors were inevitable in the forecast section. Through the time series analysis method at the end of this paper, we were able to achieve not bad results in all analysis items relative to artificial intelligence (Prophet). Predictive data through predictive analysis using eight predictive models are expected to serve as a good research foundation for developing unique tools or establishing evaluation systems in the future. This study compares the basic settings of artificial intelligence programs with the results of core price prediction in the shipbuilding industry through time series prediction theory, and further studies the various hyper-parameters and event effects of Prophet in the future, leaving room for improvement of predictability.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.63-83
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• 2019

투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제23권4호
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• pp.643-665
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• 2014

본 연구는 석유, 가스개발 사업에서 특별목적기업(Special Purpose Company)의 재무레버리지 비율이 비재무적 계약 여부에 의해 어떻게 결정되는지를 실증적으로 분석하고자 한다. 본 연구의 주요 발견은 다음과 같다. 첫 번째, 비재무적 계약구조에 엔지니어링, 조달 및 건설계약(Engineering, Procurement and Construction, 이하 EPC)과 생산물구매 계약(off-taking)이 포함된 경우에는 특별목적법인의 레버리지 비율을 상승시키는 데 기여한다. 단, 두 계약에 의한 레버리지 효과가 계약당사자가 사업주인 경우에만 국한된다. 금융거래 당사자의 협상력에 따라 기회주의적 행위의 발생가능성을 제시한 대리인 이론적 관점을 참조할 때 석유와 가스 사업에서 사업주는 대체로 자신의 사업을 존중하며 기회주의적 행동의 가능성이 매우 낮다는 것을 의미한다. 두 번째로, 자원가격 변동위험이 높을수록 특별목적법인 레버리지 비율을 높이는 EPC 계약의 효과가 커지는 것으로 나타났다. 반면에 생산물 구매계약의 영향의 레버리지 효과는 약해졌다. 가격변동에 의한 외부 충격이 아주 클 때, 판매위험의 선행 위험인 건설 위험을 맡고 있는 EPC계약이 상대적으로 더 중요해지는 것을 의미한다. 세 번째로, 사업소재국 신용위험이 큰 사업에서 판매위험과 관계없이 생산물구매계약과 EPC계약이 특별목적법인의 레버리지 비율을 유의적으로 높이는 것으로 나타났다. 종합적으로, 비재무적 계약이 자본구조에 미치는 영향은 자원가격위험과 같은 특정 위험보다 사업소재국 신용위험과 같은 사업 전반에 영향을 미치는 위험에 따라 다른 양상을 띠는 것으로 분석되었다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.103-128
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• 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.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제37권1호
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• pp.59-69
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• 2017

In 2012, Korea introduced a Renewable Portfolio Standard (RPS) scheme, replacing the Feed-in Tariff (FIT) scheme as a market support policy of renewable energy in the electricity market. RPS is to allocate obligatory quota of renewable energy sources for electricity suppliers, whereas FIT is to guarantee high prices for electricity from renewable energy sources. This study examines the effect of this policy change on solar photovoltaic market. According to the study, solar PV market grew fast under FIT as well as under RPS. However, under RPS the size of subsidy for solar PV suppliers was shrunk substantially. In addition, market risk increased severly under RPS due to the volatility of price of renewable energy certificate (REC) as well as of the electricity market price. The small and medium suppliers of solar PV were suffered the most severly from these policy effects. Therefore, the policy reform of RPS is needed to alleviate the market risk of small and medium suppliers of solar PV.