본 연구는 최근 10여년을 대상으로 일본의 경제 지표와 물류업의 경영활동 성과지표의 변화 특징을 분석하고자 한다. 그리고 물류기업의 사업전략과 관련된 집단별 경영성과에 대해 비교 분석함으로써 경제 환경의 변화 속에서 물류업의 전략행동이 경영성과에 어떻게 나타났는지를 밝히는 것이 주된 목적이다. 연구분석 방법으로는 상관관계분석, 교차분석, 분산분석을 이용하였다, 핵심적 연구결과를 요약하면, 첫째 물류기업의 수입은 GDP, 무역액, 주가 등의 경기지표와 상관성이 높게 나타났는데, 특히 육상운송업은 주가와 해운업은 무역액과 상관성이 높았다. 둘째 물류기업의 사업전략 변인인 업종과 생산구조 특징 간에는 상관성이 발견되었고, 업종별 상이한 전략이 적합한 것으로 이해되었다. 셋째 사업전략의 변인이 경영성과 변수에 미치는 영향은 유의미하게 나타났으며, 특히 3개요인의 상호작용효과가 수익률에 미치는 영향의 차이를 이해할 수 있었다. 이 같은 연구결과는 최근 10년 동안의 일본의 경제환경 변화 속에서 물류기업이 높은 경영성과를 얻을 수 있는 기업전략이 무엇이었는지 이해함에 큰 도움이 된다.
To analyze the states of operation of radiotherapy facilities in the period from 1979 to 1992 and to get the base for efficient operation and maintenance of the radiotherapy facilities. Data on the records of annual number of patients operated by each facility; span of suspension of operation, the cost and span of repairing, and parts of oui-of-order in the period from 1979 to 1992 were analyzed. We made a comparative analysis of average annual number of patients, annual span of the suspension of operation, annual cost ratio of repair, span of repairing per break down, and total number of broken parts. We could get following annual number of patients(day), span of the suspension of span ($\%$)(day). annual cost ratio fo repair($\%$), span of repairing per break down(Min-Max, day), and number of broken parts from this analysis. 1. Cobalt unit (Picker C-9) : 10,389(43), 0.4(0.83) 0.07, 1hr-2, 3 2. Linac(Clinac 6/100) : 11,492(50), 4.0(9.57), 0.98, 1hr-30, 12 3. Linac(Clinac 18) : 9.115(44), 12.7(30.5), 3.54, 1hr-108. 41 4. Simulator(Picker Ther-X) : 2,017(9), 0.51(1.3), 0.24, 1hr-2, 7 5. RTP(Capentec Cap-plan) : 528(2), 0.4(0.93), - hrs, - The conclusion obtained from statistical analysis above are as follows. 1. The rate of operation of Cobalt unit($99.6\%$) was higher that of Linear Accelerators ($87.3\%$). The rates operation of Simulator and RTP computer were very close to that of Cobalt unit. 2. In order to raise up the working ratio of accelerator. it is desirable that we keep our engineer to learn a sufficient technical skill and the equipment agent to stock sufficient spare parts. 3. In order to maintain Linear Accelerator efficiently, it is desirable to have annually $2.3\%$ of the purchase price of equiment for repairing.
기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.
Purpose - I analyzes risk-to-performance evaluated in the market using data from sale and lease back. Specifically, I analyze from the perspective of financial institutions that purchase sale and lease back based on the cases of investment by ship investment companies and acquisition of ships. Design/methodology/approach - I use 49 sale and lease back data from 2017 to 2019 for empirical analysis. Findings - The main results of this paper are as follows. First, after sale and lease back of domestic ships, the average amount of sales by the leased shipping company is 25.1 billion won, the average amount of investment by the purchased financial institution is 14.6 billion won (60%) and the average length of the ship is nine years. In ship finance, sale and lease back is deemed to be appropriately used as a means of restructuring for a large amount of money. Second, the main risk factor for sale and lease back of domestic ships is credit risk and can be measured in VaR in practice. As a result of the empirical analysis, the average credit risk burden ratio is 9%. As a major risk factor, low creditworthiness of restructuring companies is the key. Third, as a result of measuring the profitability of financial institutions that purchase sale and lease back of domestic ships at a net current price, it has an average value of 300 million won, but the deviation by case is very large. Fourth, the risk adjusted performance of sale and lease back of domestic ships is 0.54 on average compared to the total risk capital, and 0.52 compared to the stock-risk capital, and as with profitability earlier, the deviation of each case is very large and misaligned. In order to boost the sale and lease back market for large and long-term assets, in order to overcome low profitability as a prerequisite for future participation of commercial purchased financial institutions, it is expected that purchase decisions based on expectations versus risk will be necessary. Research implications or Originality - The results of this paper are expected to broaden the understanding of sale and lease back and foster the ability to assess long-term risk and performance. Based on this, it is believed that rapid restructuring of companies through sale and lease back of large amounts of long-term assets will greatly increase the utility of the domestic financial market.
주식시장에서 트레이딩 시스템(trading system)은 투자 위험을 줄이면서 수익을 극대화하기 위해 일정한 규칙을 컴퓨터에 적용하여 기계적으로 거래를 실행하는 자동매매시스템이다. 그러나 단일 자산을 거래 대상으로 하는 트레이딩 시스템 개발은 그 자산의 움직임에 의해 수익 구조가 결정되는 문제점을 가지고 있기 때문에 위험을 초래할 우려가 존재한다. 따라서 두 자산 간 상대적 가치를 활용하여 한 자산의 위험 발생 시 다른 자산의 거래를 통해 안정적인 수익을 창출할 수 있는 트레이딩 시스템 개발에 대해 주목할 필요가 있다. 본 연구에서는 두 개의 주가지수 선물 간의 상대적 가치를 이용한 규칙기반 트레이딩 시스템을 개발하는 것이 목적이다. 이를 위해 차익거래 전략 시 활용되는 두 자산의 가격비율을 기반으로 기술적 지표(technical indicator)들을 생성하고, 데이터 마이닝 기법인 러프 집합 분석을 이용하여 거래규칙을 생성하였다. 생성된 거래규칙의 유용성을 확인하기 위해 슬라이딩 윈도우(sliding window) 방법을 사용하여 거래 시뮬레이션을 적용하였으며, KOSPI 200 지수선물과 S&P 500 지수선물을 분석 대상으로 선정하여 성과를 측정하였다. 실험 결과, 제안한 시스템이 시장의 흐름과 상관없이 절대적인 수익을 발생하는 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문은 실물적 경기변동모형을 이용하여 탄소세의 부과방식에 따른 파급효과를 생산성과 에너지가격 변동을 고려하여 비교 분석하였다. 시나리오 1에서는 매 기간 온실가스 감축목표에 따라 대표기업이 $CO_2$ 감축비율을 일정하게 유지하도록 유도하는 탄소세율을 부과하는 방식을 설정하였고, 시나리오 2에서는 분석기간 동안 시나리오 1의 탄소세율의 균제상태의 값을 일정하게 부과하는 방식을 설정하였다. 충격반응분석에 따르면 외부충격에 대한 $CO_2$ 배출의 반응이 시나리오 2에서 상대적으로 민감하게 반응하는 것으로 나타났다. 또한 모형 시뮬레이션 결과 $CO_2$ 감축비용은 시나리오 1에서 변동성이 더 큰 것으로 나타났으며, $CO_2$ 배출과 $CO_2$ 스톡의 변동성은 시나리오 2에서 더 큰 것으로 나타났다. 특히 $CO_2$ 배출과 $CO_2$ 스톡의 시나리오 간의 변동성 증감률은 온실가스 감축목표가 강화될수록 더욱 커지는 것으로 나타났으며, 온실가스 감축목표가 60% 이상이 되면 시나리오 간의 두 변수들의 증감률(절대치)이 $CO_2$ 감축비용의 증감률(절대치)을 넘어서는 것으로 나타났다.
본 논문은 공급 업체(Supplier), 소매 업체(retailer) 및 고객(Cuistomer)으로 구성된 2 단계 공급망(Supply Chain)에서 소매 업체의 경제적 주문량(로트 크기)에 대한 문제를 분석하고자 한다. 이와 같은 2 단계 공급망에서 공급 업체는 경쟁 기업과의 가격 차별화 전략으로 소매 업체가 지불해야 할 상품 구입비용에 대해 일정 기간 지불 유예를 허용하기도 한다. 또한 식품, 곡물 등의 소비재의 경우 일반적으로 최종 고객의 수요는 소매 업체의 진열된 재고 수준에 따라 종속적으로 나타나는 것을 흔히 볼 수가 있다. 따라서 본 연구에서는 이와 같은 관점에서 공급업체가상품 구입비용에 대해 소매 업체에 일정 기간 지불 유예를 허용하는 경우에 고객의 수요가 소매 업체의 재고 수준에 크기에 따라 증가하는 함수라는 가정 하에 소매 업체의 재고 문제를 분석 해 보고자 한다. 공급 업체가 허용하는 지불 유예 기간이 소매 업체의 재고 정책에 미치는 영향을 분석하기 위하여 몇 가지 지불 유예 기간에 대한 소매 업체의 경제적 주문량을 결정 해 봄으로써 상품 구입비용에 대한 지불 유예 기간의 길이가 소매 업체의 재고 정책에 미치는 영향에 대하여 계량적으로 분석 해 보고자 한다.
기업의 세금을 절약 혹은 회피하는 행동은 과세관청에 의해 합법적 절세가 아닌 탈세로 판단될 경우 기업은 조세적 비용뿐 아니라 일련의 탈세관련 보도 기사로 인해 기업이미지 손상 및 주가하락과 같은 비조세적 비용까지 부담하게 된다. 이에 본 연구는 인터넷 뉴스 포털에 나타난 탈세 논란 키워드들의 출현빈도를 해당 사건의 심각성을 측정하는 요인으로 정하고 이러한 출현빈도가 기업가치에 미치는 영향을 분석한다. 우리나라 유가증권시장에서 시가총액기준 상위 업체들을 대상으로 탈세 논란 키워드들을 활용하여 인터넷 뉴스 포털로부터 관련 기사를 크롤링하고, 기업별로 탈세 논란 키워드들의 출현빈도에 대한 시계열을 생성하여 출현빈도가 장부가 대비 시가총액에 미치는 영향을 분석한다. 패널회귀분석과 충격반응분석을 통해 분석한 결과 출현빈도는 기업가치에 부정적인 영향을 미치며 12개월까지 점진적으로 효과가 감소되는 것으로 분석된다. 이 연구는 한국기업들을 대상으로 탈세 논란 사안이 기업가치에 영향을 미치는지를 실증적으로 분석한 연구로서, 경영자는 절세전략을 수립 시 이러한 영향력을 고려하는 것이 필요하다는 것을 시사한다.
본 연구는 다국적기업의 해외상장이 장기적으로 기업의 가치 즉, 주가에 미치는 영향과 이러한 해외상장의 장기적 성과에 기업특유의 요인들이 어떠한 영향을 미치는지를 실증분석하였다. 먼저, 다국적기업들의 해외상장의 장기적 성과를 측정한 결과, 특히 상장 이전기간에서는 통계적으로 유의한 정(+)의 누적비정상수익를을 나타낸 반면에, 상장 이후기간에서는 부(-)의 누적비정상수익률을 나타냈다. 이는 주식의 해외상장 이전 본국시장이 분리된 상태에서는 해외상장효과로 인하여 위험이 감소함에 따라 주가가 상승하지만, 상장 이후로는 시장의 통합 등으로 인해 기대수익률은 하락할 수 있을 시사하고 있다. 특히, 본 연구는 미국증권거래소 뿐만 아니라 파리, 동경, 런던 중권거래소에 상장한 외국기업들의 사례를 통해서 상장방향에 따른 분석 즉, 선진자본시장으로서 미국/영국시장에서 일본/프랑스 시장으로의 해외상장과, 역으로 비교적 자본시장이 덜 발달된 국가의 기업들의 미국/영국시장으로의 해외상장간에 성과 차이가 존재하는지 여부를 장기적 관점에서 실증분석하였다. 분석결과는 미국/영국 기업이 일본/프랑스 시장으로 해외상장한 경우의 장기적 성과보다, 역으로 미국/영국 이외의 기업이 미국/영국 시장으로 해외상장한 경우의 장기적 성과가 더 높게 나타났다. 이는 투자장벽, 규제, 불확실성, 낮은 유동성 등으로 인해 미국 이외의 본국시장의 투자자들은 그들 기업이 엄격한 공시 규칙 둥 투자자보호 장치, 높은 유동성 등이 제공되는 미국시장으로 해외상장하면서 더 높은 수익률로 보상받을 수 있음을 시사한다. 해외상장의 장기적인 성과와 유동성간에는 부(-)의 관계가 나타나서, 본국시장의 거래량이 풍부한 기업이 해외상장할 경우에는 오히려 해외상장이 부정적인 영향을 미칠 수 있음을 의미하며, 비교적 본국시장의 유동성이 높은 다국적기업들은 해외상장이 해당 기업에게 가져다주는 여러 측면의 이익과 비용을 종합적으로 고려하여 해외상장 여부를 결정해야 할 것으로 판단된다. 한편, 자기자본수익률이 높을수록 해외상장의 장기적 성과는 높은 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 글로벌 자본조달 결정에 있어서 상장장소의 선택에 있어 다국적기업들이 다양한 조건들을 고려해야 함을 시사해주고 있다.
최근 건설경기의 난국 속에서 많은 건설기업들이 경영상의 어려움에 처해 있다. 본 연구에서는 코스피 코스닥 상장 건설기업들을 대상으로 AHP와 DEA 결합 모델을 이용하여 기업의 경영 효율성 분석을 실시한다. DEA 모형에 쓰이는 투입 및 산출 요소의 결정은 AHP 모형의 중요도 분석을 통하여 결정함으로써 기존의 방법보다 결과의 신뢰도를 제고하기 위해 노력하였으며, 실험 결과로 나온 비효율적 그룹에 대해서는 효율적 그룹으로의 이동을 위한 벤치마킹 대상과 개선율을 제공한다. 또한 연구의 결과로 나온 기업별 효율성지수와 주가간의 상관관계를 분석한다. 본 논문에서는 2009년 말 코스피 상장 건설기업 36곳과 코스닥에 상장된 건설기업 21곳인 총57개 기업을 대상으로 기업의 효율성을 평가하였는데, 분석결과 CCR 효율성이 1인 기업은 11개 기업, BCC 효율성이 1인 기업은 14개 기업, 규모의 효율성이 1인 기업은 11개 기업 이었으며 각각의 효율적 그룹으로 분류된 기업과 주가와의 상관관계에서는 CCR모형에서만 0.7로 강한 양의 상관관계를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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