• 제목/요약/키워드: Special Purpose Company (SPC)

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부산항 경쟁력 강화를 위한 운영체제 개선에 관한 연구 (Study on Operating System Improvements to the Competitiveness of Busan Port)

  • 서수완
    • 한국항만경제학회지
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    • 제34권4호
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    • pp.191-208
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    • 2018
  • 본 논문은 부산항 경쟁력 강화를 위한 운영체제 개선방안 도출을 위해 운영사 통합 측면에 집중하여 그 대안을 모색하였다. 그 결과 통합에 따른 가치평가 기준과 통합시기에 대한 로드맵 마련, BPA의 통합 참여여부, 범위와 역할 설정 및 북항 신항 운영사 통합과정의 분리와 연계 추진을 그 대안으로 제시하였다. 구체적으로 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 통합에 따른 가치평가 기준은 국제기준을 적용하되, 참여기업의 재무상황, 영업실적, 수익성과 같은 양적 요소와 경영능력, 기술력, 노사관계 등과 같은 질적 요소를 동시에 고려해야 한다. 둘째, 통합시기는 북항과 신항을 분리하여 추진할 수 있지만 단기적으로 북항 운영사 통합을 우선적으로 고려하되 신항 2-4, 2-5, 2-6단계 개장 시기와 연계하여 추진하고 신항 운영사 통합은 비교적 장기적 관점을 가지고 추진할 수 있는 로드맵을 제시하는 것이 바람직하다. 셋째, BPA의 통합운영사 참여는 각 터미널간 정책적 조정자로서 공공성과 K-GTO(Korean global terminal operator) 육성을 통한 해외사업 진출이라는 수익성 추구라는 2가지 측면에서 함께 고려하되, 출자지분의 제한과 국적, 외국적 운영사 구분에 구애받지 않고 터미널 운영사업의 경험과 기술을 최대한 확보할 수 있도록 참여범위와 역할을 제시하였다. 넷째, 북항 신항 운영사 추진방안으로 북항 운영사의 단일법인 형태로의 물리적 통합이 어렵기 때문에, 초기에는 특수목적법인(Specail Purpose Company, SPC)을 설립하여 통합운영의 효과를 기대하고 참여 운영사들이 국가나 부산항만공사와 체결한 부두임대 계약기간의 종료시기 등을 감안하여 지주회사 형태로 전환한 후 최종적으로는 단일법인으로 합병해 나가는 방안을 제시하였다. 끝으로 본 연구에서 제시한 운영사 통합 추진이 부산항 운영상의 문제를 모두 해결할 수 있는 대안이 될 수는 없지만 최소한 근본적인 문제 해결을 위한 접근으로는 평가될 수 있으며, 물리적 통합에 집착하지 않고 현실적으로 실현가능한 통합방안을 모색하는 것이 필요하다고 사료된다.

한국 NPL시장 수익률 예측에 관한 연구 (A study on the prediction of korean NPL market return)

  • 이현수;정승환;오경주
    • 지능정보연구
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    • 제25권2호
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    • pp.123-139
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    • 2019
  • 국내 NPL (Non performing loan) 시장은 1998년에 형성되었지만, 본격적으로 활성화 된 시기는 2009년으로 역사가 짧은 시장이다. 이로 인해 NPL 시장에 대한 연구도 아직까지는 활발히 진행되지 않고 있는 상황이다. 본 연구는 NPL 시장의 각 물건 별 기준 수익률 달성 유무를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구축에 사용되는 종속변수는 물건 별 최종 수익률이 기준 수익률 수치 도달 여부를 나타내는 이항변수를 사용하였고, 독립변수로는 물건의 특성을 나타내는 11개의 변수를 대상으로 one to one t-test와 logistic regression stepwise, decision tree를 수행하여 의미있는 7개의 독립변수를 선별하였다. 그리고 통상적으로 사용되는 기준 수익률 수치(12%)가 의미있는 기준 수치인지 확인하기 위해 수치 값을 조절해가며 종속변수를 산출하여 예측모델을 구축해보았다. 그 결과 12%의 기준 수익률 수치로 산출한 종속변수를 이용하여 구축한 예측모델의 평균 Hit ratio가 64.60%로 가장 우수하다는 결과를 얻었다. 다음으로 선별된 7개의 독립변수들과 12%를 기준으로한 수익률 달성유무 종속변수를 이용하여 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 유전자알고리즘 선형 모델의 5가지 방법론을 적용해 예측모델을 구축해보았다. 5가지 방법론으로 도출한 예측 모델 간 Hit ratio를 비교한 결과 인공신경망을 이용하여 구축한 예측모델의 Hit ratio가 67.4%로 가장 우수한 결과를 도출해내었다. 본 연구를 통해 추후 NPL시장 신규 물건 매매에 있어서 7가지의 독립변수들과 인공신경망 예측 모델을 활용하는 것이 효과적임을 증명하였다. 물건의 12% 수익률 달성 여부를 사전에 예측해봄으로써 유동화회사가 투자 의사결정을 하는 데에 도움을 줄 것으로 예상하며, 나아가 NPL 시장의 거래가 적정한 가격 선에서 진행됨으로 인해 유동성이 더욱 높아질 것이라 기대한다.