본 연구는 공공공사 공기연장 시 발생하는 추가간접비의 지급개선방안에 관한 연구이다. 현장사례를 통해 공기연장 추가 간접비 미지급 원인을 분석한 결과 실비의 인정범위에 대한 다툼 및 증빙의 어려움이 있는 것으로 조사되었으며, 전문가 의견조사 실시결과 통계적 기준이 명확하다면 공기연장 추가간접비의 인정범위를 합의하는 '공기연장 사전합의 제도'를 실시할 수 있을 것으로 조사되었다. 따라서 본 연구는 다수의 현장 실비자료를 집계하여 공사프로젝트의 공종별, 공사금액별, 공사기간별 측면에서 산정하였다. 산정한 결과 공종 및 공사기간별 요인은 공사기간연장 추가간접비 발생금액에 직접적 영향을 미치는 것으로 볼 수 없으나 도급계약금액요인에 따라서는 직접적 연관성이 있는 것으로 나타났다. 이에 계약금액별 공사기간연장에 따른 추가비용인 '공기연장 표준추가간접비'를 제시하였으며, 공기연장비용 사전합의 제도를 시행하기 위한 제도적 개선방안을 제시하였다.
최근 군수분야에서는 K-21 장갑차, K-9 자주포, 신병훈련시 수류탄 폭발 등의 다양한 군수품 성능저하 및 품질문제가 발생하였다. 이러한 현상들은 갑자기 발생한 현상이 아니며 또한 일부 품질문제의 경우 반복적으로 발생하였다는 점에서 단순히 제품에 대한 품질검사를 강화하는 것이 아닌, 시스템적인 차원에서 개선방안을 모색해야 한다는 점을 시사한다. 따라서 본 논문에서는 먼저 현재의 군수품에 대한 품질경영시스템(국방품질경영시스템)을 분석하고, 기존에 발생하였던 품질문제 및 감사지적사항들에 대해 시스템적인 차원에서 보완이 필요한 사항들을 식별하였다. 이를 위해 민수 및 선진 해외 군수분야의 품질경영시스템 등을 벤치마킹 하여 국방품질경영시스템의 개선이 필요한 요구사항들을 분석하였다. 본 논문에서 식별한 개선사항들은 부적합품의 경향분석, 제품수락기준, 공급자 품질경영, 변경점 관리, 예방정비 등이 포함된다. 마지막으로 본 논문에서는 현재의 단일화된 형태의 국방품질경영시스템을 MIL-I-45208 시험시스템 기반의 중소기업/비방산물자/단기계약을 위한 품질경영시스템과 AQAP 2310 품질경영시스템 기반의 중견기업/방산물자/중장기계약으로 세분화하는 것을 제안한다. 이는 품질경영시스템이 미 구축된 업체의 경우에는 시스템 구축 계획을 업체품질보증계획서에 반영하여 품질보증기관에 제출하여야 한다로 계약요구조건에 명기 되어 있어 일단 국방품질경영시스템 인증획득 여부와 관계없이 군수품 납품계약이 성립된 이후에는 필수적으로 국방품질경영시스템을 구축해야 하나, 군수업체의 상당수가 중소업체이며 1년 이내의 단기계약임을 감안시 비현실적이라고 판단하기 때문이다.
최근 수도권을 중심으로 미분양주택이 다시 증가하고 있다. 이에 본 연구는 미분양 구매의사가 있는 수요자와 전문가 집단을 대상으로 효과적인 해소방안에 대해 분석하였다. 연구방법은 기존 연구의 미분양주택 해소방안과 전문가 FGI를 통해 미분양 해소방안들을 설정하고 컨조인트분석(Conjoint Analysis)을 활용하여 미분양 해소를 위해 효율적인 방안을 분석하였다. 분석결과, 첫째, 수요자 그룹에서는 '금융지원'과 '건설사 자구책 유도', '세제지원' 등과 관련된 해소방안을 보다 중요하게 고려하는 것에 비해 전문가 그룹은 '공공매입'과 '신규 정책' 관련 해소방안을 보다 중요하게 평가하였다. 그리고 공통적으로 '금융지원'에 대한 중요성을 인정하였다. 둘째, 금융지원 측면에서 완화된 LTV, DIT 적용하는 방안과 LH공사가 미분양주택을 매입하는 것이 효과적인 것으로 나타났다. 셋째, 수도권 내 주택공급물량을 관리하여 신규 공급물량을 억제하는 방안과 건설사의 적극적인 구매조건 완화(분양가 인하, 이자면제 등)가 효과적이 것으로 분석되었다.
현대의 산업자본주의는 근로의 제공과 임금의 수령이라는 관계가 사회를 규율하는 중요한 원리로 자리 잡고 있다. 근로계약에 따라 자신의 노동력에 대한 처분권을 사용자에게 맡기고 제공받는 임금은 직접적인 보상이 되고 있으며, 적절한 휴식의 보장으로 인간다운 삶의 보장과 재생산을 할 수 있어야 한다. 자유계약에 의한 근로관계의 구축은 근로자 보호에 문제점을 나타내고 있으며, 이에 따라 근로자에 대한 최소한의 권리로 근로시간의 최대치를 정하고 최소휴식의 기준을 설정·부여하고 있다. 근로시간의 단축은 근로자의 삶의 질이라는 측면에서 매우 중요하지만 효율적인 기업활동에 있어서도 중요한 문제이다. 우리나라는 2020년 기준 연간 근로시간이 1,908시간으로 장시간 근로를 하고 있으며, UN산하 자문기구인 지속가능발전해법네트워크(SDSN)가 조사한 행복지수에서 OECD 37개국 중에서 하위 3번째로 나타나고 있다. 이에 따라 근로시간 단축의 필요성은 인정되어, 2018년부터 1주의 최대 근로시간이 52시간으로 제한하고 있다. 이러한 상황에서 기업의 부가가치 창출력을 유지하고, 근로자의 다양한 니즈에 부응하기 위한 방안으로 법적으로 다양한 근로시간의 예외를 두고 있으며, 우리나라 근로기준법은 3개월 이내의 탄력적 근로시간제와 3개월을 초과하는 탄력적 근로시간제, 선택적 근로시간제와 근로시간의 연장을 허용하는 연장근로의 제한을 두어 이를 허용하고 있다. 하지만 2021년 개정된 탄력적 근로시간제를 적용하는 것과 최근 논의되고 있는 정산 단위기간의 확대에 대한 논의에서 탄력적 근로시간제의 문제점이 있어 이에 대한 개선이 필요하다. 따라서 본 논문은 탄력적 근로시간제의 문제점과 이에 때한 개선방안을 살펴보고자 한다. 탄력적 근로시간제는 미리정한 기준에 따라 특정일 또는 특정주에 법정근로시간을 초과하더라도 근로기준법에서 정하고 있는 근로시간에 위배되는 것이 아님과 동시에 초과한 연장근로에 대한 가산임금을 지급하지 않아도 되는 제도로 주로 계절별 시기별 업무량 편차가 심한 제조업, 판매서비스업, 연속사업이나 장기간 조업을 위한 전기·가스·수도, 운수업 등에 있어 교대근무형태로 유용하게 활용되고 있으며, 운용에 따라 보다 짧은 근무일 설정을 통한 휴일 확대 등 근로시간 단축의 방편으로 활용되기도 한다. 하지만 정산 단위기간을 확대할 경우 근로자가 수령할 수 있는 가산임금을 수령하지 못하게 되어 근로자에게 불리하다. 따라서 첫째, 현재 논의되고 있는 정산 단위기간 확대를 하려면 현행 기준에서 확대되는 기간에 대하여 추가임금 지급을 하도록 하여야 한다. 둘째, 탄력적 근로시간제의 개별근로자에 대한 적용을 개선하여 근로자대표와의 서면합의에 있어 개별근로자와 충분한 협의를 하도록 하는 조치가 필요하고, 셋째, 정산 단위기간 동안 연장 근로의 허용시간을 명확히 하여야 하며, 넷째, 1일 최대근로시간이 정해지지 않고 있어 근로시간의 한도를 최대 근로시간으로 제한하거나 연속휴식에 대한 적용이 필요하며, 추가적으로 근로자대표의 서면합의가 탄력적 근로시간제의 적용에 있어 중요한 문제이므로 근로자대표의 대표성을 확보하여야 할 것이다.
본 연구는 세계 최대의 프랜차이즈 시장으로 부상하고 있는 중국 프랜차이즈 시장에서 가맹 본부와 가맹점 간의 재계약 성과에 영향을 미치는 요인에 관한 연구이다. 선행 연구를 토대로 하여 프랜차이즈 재계약 결정요인으로서 가맹본부특성, 가맹점 특성, 본부와 가맹점간 관계적 특성, 환경적 특성 등 4가지로 설정하고, 가맹본부 특성, 가맹점 특성, 관계적 특성, 환경적 특성을 본부의 경영성과와 가맹점에 대한 만족도 영향변수로, 본부의 경영성과와 본부의 가맹점에 대한 만족도를 재계약의도의 영향변수로 하여 연구모형을 설정하였다. 이러한 연구모형을 실증적으로 검증하기 위하여 중국 프랜차이즈 시장에서 가맹본부를 중심으로 설문조사를 실시하여 실증분석을 하였다. 설정한 가설 중에서 경영성과 영향요인으로서 본부특성, 가맹점특성, 관계적 특성, 환경적 특성 요인이 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 본부특성 구성요인 중 가맹점에 대한 통제와 관계적 특성 중 몰입은 경영성과에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본부의 가맹점에 대한 만족도 영향요인으로는 가맹점 특성이 채택되었지만 관계적 특성인 신뢰, 몰입과 갈등 변수등도 유의하지 않은 것으로 나타났다. 가맹본부의 경영성과와 가맹점에 대한 만족은 가맹본부의 재계약 의도를 높이는 것으로 나타났다. 이러한 연구분석 결과는 중국 시장에 이미 진출해 있거나 향후 진출하려는 국제 프랜차이즈 기업의 전략적 분석과 수립에 도움이 될 구체적인 실무지식을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대된다.
주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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