• 아태비즈니스연구
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• 제13권1호
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• pp.247-262
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• 2022

Purpose - The purpose of this study is to examine the impact of the Pandamic Declaration on 'untact firms' listed in KOSPI and KOSDAQ market in order to verify Investor Mania Hypothesis. Design/methodology/approach - This study collected financial data for 44 untact firms in KOSPI and KOSDAQ market. Then, we employed ESM(Event Study Methodology), EGARCH model and DID(Difference-In-Difference) for analysis. Findings - First, in contrast with the benchmarking index, KOSPI 200 which shows a negative (-) abnormal return trend, the untact firms have positive abnormal return trend consistently. Second, after the Pandemic Declaration, the variability of abnormal return for the untact firms is found to be significantly positive. Third, we find that the cumulative abnormal return and volatility of the untact firms significantly increase after the Pandemic Declaration. Research implications or Originality - Based on the Investor Mania Hypothesis, we confirm that the market potential of untact firms after the Pandemic Declaration is observed when compared with the KOSPI 200.

• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.19-32
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• 2010

학계와 금융파생상품 가격결정이나 변동성매매와 같은 실무영역 모두에서 주식시장의 변동성은 중요한 역할을 한다. 본 연구는 GARCH 모형에 기초하여 한국주식시장의 변동성을 정확히 예측함으로써 변동성매매시스템의 성과를 높일 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 여러 연구 자료에서 밝혀지고 있는 변동성 비대칭성개념을 도입하였다. 최근 새로 개발된 한국주식시장 변동성 지수인 VKOSPI를 변동성 대용값으로 사용한다. VKOSPI는 KOSPI 200 지수옵션의 가격을 이용하여 계산된 값으로서 옵션딜러들의 변동성 예측치를 반영하고 있다. KOSPI 200 옵션시장은 1997년 시작되었으며, 발전을 거듭하여 현재 하루 거래량이 1,000만 계약을 넘어서면서 세계 최고의 지수옵션시장으로 발전하였다. 이러한 옵션시장에 반영된 변동성을 분석하는 것은 투자자들에게 좋은 투자정보를 제공하게 될 것이다. 특히, 변동성 대용값으로 VKOSPI를 사용하면 다른 변동성 대용치를 사용할 때 발생하는 통계적 추정의 문제를 피해 갈 수 있다. 본 연구는 2003년부터 2006년의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 최우도추정방법(MLE)을 이용하여 GARCH 모형을 추정한다. 비대칭 GARCH 모형으로는 Glosten, Jagannathan, Runke의 GJR-GARCH 모형, Nelson의 EGARCH 모형, 그리고 Ding, Granger, Engle의 PARCH모형을 포함하며 대칭 GARCH 모형은 (1, 1) GARCH 모형을 이용한다. 2007년부터 2009년까지의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 반복적 계산과정을 통해 내일의 변동성 예측값과 오르고 내리는 변화방향을 예측하였다. 분석 결과 시장변동성과 예기치 않은 주가변동 사이에는 음의 상관관계가 존재하며, 음의 주가변동은 동일한 크기의 양의 주가변동보다 훨씬 더 큰 변동성의 증가를 가져옴을 알 수 있다. 즉, 한국 주식시장에도 변동성 비대칭성이 존재함을 보여주었다. GARCH 모형을 이용하여 내일의 VKOSPI의 등락방향을 예측하고 이를 이용하여 변동성 매매시스템을 개발하였다. 내일의 변동성이 상승할 것으로 예측되면 스트래들매수전략을 이용하고 반대로 변동성이 하락할 것으로 예측되면 스트래들 매도전략을 이용한다. 변동성의 변화방향성을 맞춘 경우에는 VKOSPI 변동분을 더하고 틀린 경우에는 변동분을 뺀 누적합을 이용하여 변동성매매전략의 총수익을 계산한다. 모형추정용 자료구간의 경우 통계적 기준인 MSPE 기준으로는 PARCH 모형의 적합도가 가장 높고, 예측방향의 적중도를 재는 MCP 기준으로는 EGARCH 모형이 가장 높은 값을 보여주었다. 테스트용 자료구간의 경우에는 PARCH 모형이 모형적합도와 내일의 변동성 등락방향 예측에서 가장 좋은 결과를 보여주었다. 모형추정용 자료구간의 경우 GARCH 모형 전체에서 매매이익을 기록하고 있고 테스트용 자료구간의 경우에는 EGARCH 모형을 제외한 GARCH 모형들이 매매이익을 보여주었다. 본 연구에서 나타난 변동성의 군집과 비대칭성 현상으로부터 변동성에 비선형성이 존재함을 알 수 있었으며, 비선형성에서 좋은 결과를 보이고 있는 인공지능시스템과 비대칭 GARCH 모형을 결합한다면 제안된 변동성매매시스템의 성과를 많이 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

• 국제지역연구
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• 제15권3호
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• pp.393-405
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• 2011

미국의 장단기 국채 수익률 스프레드와 한국 거래소시장의 종합주가지수 변화를 통해 한국경제와 미국경제에 동조화가 존재하는지, 또 동조화가 존재한다면 어느 정도의 시차로 동조화가 진행되고 있는지, 그리고 미국의 금융위기로 동조화의 내용에 사실상 어떤 변화가 발생했는지를 분석하였다. 본 연구는 먼저 한국의 대표적 자산시장인 거래소시장이 미국의 장단기 국채금리 스프레드와 동조화를 보이고 있는 사실을 발견하였다. 또 동조화의 방향도 미국 국채의 장단기 금리차가 벌어지면, 즉 세계경제의 견인차 역할을 하고 있는 미국경제의 전망이 밝아지는 경우 자산시장에서 안전자산보다는 위험자산을 선호하는 분위기가 조성되어 국제적으로 자금이 고수익을 기대할 수 있는 한국과 같은 신흥시장으로 흘러들어오면서 신흥시장의 주가를 끌어올리게 될 것이라는 일반적인 예상과 일치하였다. 본 연구에서는 또 다양한 시차를 대상으로 하여 동조화가 극대화되는 시점을 조사했는데 양국 시장의 동조화가 불과 1주일 만에 극대화되는 사실도 발견하였다. 또 가변수를 이용하여 미국에서 시작된 금융위기가 동조화에 어떤 변화를 주었는지에 대한 분석에서는 금융위기 후 동조화의 강도가 현저하게 낮아진 사실도 발견하였다.

• 응용통계연구
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• 제23권1호
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• pp.63-71
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• 2010

기업가들은 일반적으로 기업의 성장을 위하여 국내외 경제동향에 대하여 면밀한 분석과 판단 및 예측을 하고 기업의 경영 활동에 반영한다. 기업가들의 이와 같은 종합적인 판단, 예측, 계획 등은 생산, 투자, 고용 등 기업의 경제활동에 영향을 미치게 되며, 국민경제 전체의 경제활동 수준이라 할 수 있는 경기에도 큰 영향을 미치게 된다. 기업경기 실사지수(Business Survey Index; BSI)는 이러한 기업가의 주관적이고 심리적인 요인에 대한 정보를 수집하여 경기분석에 활용하고자 하는 필요성에 의해 작성되었다. 기업경기실사지수는 과거 외환위기를 전후한 경기변동기에서 경제예측을 위한 단기시계열 모형의 매우 유용한 변수로 이용되었다. 최근의 금융위기는 과거 외환위기 당시와 유사한 급격한 경기변동올 수반하연서 기업정기실사지수의 경제예측변수로서의 중요성을 재차 부각시졌다. 본고에서는 이와 같이 유용성이 높아지고 있는 경제심리지표로서 기업경기실사지수의 의미에 대해 개괄하고 동 지수에 영향을 미치고 있는 요인에는 어떠한 것들이 있는지 살펴보았다. 분석을 위해 GUIDE 회귀나무 알고리즘을 이용하였으며, 분석한 결과 다양한 경제변수틀 중 제조업 가동률 및 소비재 판매액 등 기업의 활동과 직결된 지표와 더불어 kospi와 환율 등 금융시장의 안정성과 관련된 지표도 경제심리에 영향을 미치는 변수로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.427-436
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• 2020

선행연구는 허핀달 지수로 측정한 국내 감사시장의 집중도가 높아질수록 감사품질이 낮아진다는 것을 보인 바 있다. 본 연구에서는 감사위원회의 특성이 이러한 감사시장의 집중도와 감사품질 간의 관계에 영향을 미치는지를 분석하였다. 감사위원회가 본래의 감독·감시 역할을 제대로 수행한다면, 과점 감사인의 감사를 소홀히 하는 경향이 억제될 것으로 예측되기 때문이다. 2006년부터 2015년까지 감사위원회를 보유한 유가증권시장 상장기업을 대상으로 분석한 결과, 선행연구의 결과와 일관되게 감사시장의 집중도가 상승할수록 감사품질은 하락하는 것으로 나타났다. 그러나 감사위원회가 감사위원회의 세 가지 세부특성 - 독립성, 재무전문성, 활동성 - 중 재무전문성을 보유한 경우에는 감사시장의 집중도가 증가하더라도 감사품질이 저하되지 않는 것으로 드러났다. 본 연구는 감사위원회의 특성이 감사품질에 영향을 미치는 데 있어 감사시장의 집중도를 고려하였으며, 감사위원회의 특성 또한 세부적으로 구분해서 그 효과를 동시에 살펴보았다는 점에서 공헌점이 있다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.19-43
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• 2016

이 연구에서 Asia 금융 위기의 원인을 고찰하여 보고, European Monetary Systems의 금융 위기와 비교하여 본다. Asian 신흥 국가들은 1997년도에 금융 위기를 경험하였고, European Monetary Systems의 국가들도 1992년도에 동일한 경험을 하였다. 또한, 중남미의 신흥 경제국가인 Mexico 역시 1994년에 금융위기를 겪었다. 이 연구의 목적은 이들 금융위기의 내면을 고찰하고 그 결과로부터 일반화된 법칙을 추출하는 것이다. 이 연구에서는 금융위기를 경험한 한국과 영국과 멕시코를 각각 세가지 다른 모형으로 연구하고 비교하였다. 이 접근 방법은 체계적인 조사를 통하여 세 국가의 차이점을 보여주고 또한 공통적인 내재 요인을 관찰한다. 이전의 많은 연구 방법들은 대부분 선형 회귀식을 통한 causal model에 초점을 맞추고 있지만, 이러한 선형 회귀 모형의 약점을 보완하여서 현실에 산재하며 존재하는 비 선형의 문제를 해결하기 위하여 또 다른 방법을 제안하여 본다. 이 연구에서 사용한 구조 방정식(Structural Equation Model) 모형은 현실로부터 원인을 추출하고 분석하는 연구에 적합하며, 신경망(Artificial Neural Network) 모형은 선형모형의 단점을 보완하여서 비 선형 요인을 설명해 준다. 구조방정식 모형에 적용하기 위하여서 LISREL(LInear Structural RELationship)을 사용하였다. LISREL은 확인적 요인분석과 계량경제학에서 개발된 연립방정식모델에 토대를 둔 다중회귀분석 및 경로분석 등이 결합된 성격을 갖는 방법론으로 다양한 연구에 적용된다. 또한 인공지능(Artificial Intelligence) 기법 중의 하나인 신경망 모형은 선형회귀 분석과 다른 형태의 결과를 도출한다. 세가지 방법론의 우수성을 비교하기 위하여 Hit ratio를 각 국가/ 각 방법론 별로 구분하여서 비교한 결과 다른 방법론 보다 신경망이 더 좋은 성과를 나타내고 있는 것을 확인할 수 있었다. 세가지 방법론에 각각 일반적인 환율 예측에 사용되는 변수를 사용하였다. 소비자 물가지수(Consumer Price Index), 국내총생산(Gross Domestic Product), 이자율(Interest rate), 주가지수(Stock Index), 경상수지(Current Account), 외환보유고(Foreign Reserves)의 6가지 변수를 이용하여서 환율을 예측하여서 급격한 환율 변화로 초래되는 경제위기를 예측하려고 하였다. 각각의 국가의 데이터는 대한민국은 1991년부터 1999년까지, 영국은 1986년부터 1995년까지, 멕시코는 1988년부터 1998년까지의 기간을 정하여서 시계열자료를 분기별로 사용하였다. 각각의 데이터는 Data Stream과 한국은행(Bank of Korea)의 데이터를 이용하여서 분석하였다. 선형회귀방정식을 이용한 분석과 구조방정식인 LISREL을 이용한 분석은 각각 Hit ratio가 국가별로 순위가 변동되기도 하였으나, 인공지능 방법론인 인공신경망의 경우는 모든 국가에서 가장 좋은 예측 결과를 나타내고 있었다. 이 논문은 환율의 변동에 대한 다양한 예측 모형을 비교하고 평가하여서 연구에서 제시하는 개념을 검토하였다는 점에서 의의를 갖는다.

• 지능정보연구
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• 제16권1호
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• pp.71-92
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• 2010

최근 트레이딩 시스템에 대한 관심이 높아지면서, 인공지능을 이용한 지능형 트레이딩 시스템의 개발과 관련한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 현재까지 소개된 트레이딩 시스템 관련 연구들은 트레이딩에 적용될 수 있는 다양한 변수들이 실무에서 활용되고 있음에도 불구하고, 주가지수에서 파생된 기술적 지표에만 과도하게 의존하는 경향이 있었다. 또한, 실제 수익창출에 초점이 맞추어진 트레이딩 시스템의 모형보다는 주가 혹은 주가지수의 등락에 대한 정확한 예측에 초점을 맞춰 모형을 개발하려고 하는 한계도 존재했다. 이에 본 연구에서는 기존 연구에서 주로 활용되어 온 기술적 지표 외에 현업에서 유용하게 활용되는 다양한 비가격 변수들을 시스템에 반영함으로서 예측 성과의 개선을 도모하는 동시에, Support Vector Machines 기반의 등락예측모형의 결과를 트레이딩 시스템의 매수, 매도, 혹은 유지의 신호로 해석할 수 있도록 설계된 새로운 형태의 지능형 트레이딩 시스템을 제안한다. 제안시스템의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 2004년 5월부터 2009년 12월까지의 KOSPI200 주가지수에 제안모형을 적용하여 그 성과를 살펴보았다. 그 결과, 제안시스템이 수익률 관점에서 다른 비교모형들에 비해 더 우수한 성과를 도출함을 확인할 수 있었다.

• Current Research on Agriculture and Life Sciences
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• 제4권
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• pp.163-168
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• 1986

우리나라의 임업(林業)과 일본(日本)의 임업상황(林業狀況)을 검토해본 결과 양국은 같은 경향을 나타내었는데 다음과 같았다. 1. 삼림면적(森林面積)과 축적(蓄積)을 보면 삼림면적(森林面積)에 있어서 인구1인당(人口1人當) 세계평균(世界平均)은 0.96ha인데, 한국(韓國) 0.16ha, 일본(日本) 0.23ha로서 충분(充分)치 못하며 축적(蓄積)에 있어서는 1인당(人當) 한국(韓國) $3.9m^3$, 일본(日本) $22.5m^3$이지만 1인당(人當) 목재소비량(木材消費量)은 한국(韓國) $0.2m^3$, 일본(日本) $1m^3$로서 양국은 삼림자원(森林資源)이 풍부하지 못하다. 2. 임업생산(林業生産) 활동(活動)은 점차 심체(沈滯)되고 있다. 한국(韓國)이나 일본(日本)이나 다같이 조림면적(造林面積)과 입목벌채면적(立木伐採面積)이 점차 감소(減少)하고 있다. 현재(現在) 인공림률(人工林率)은 전삼림면적(全森林面積)의 한국(韓國) 28%, 일본(日本) 40%이다. 3. 목림수요량(木林需要量)에 대(對)하여 외재율(外材率)은 한국(韓國) 79%, 일본(日本) 62.4%이다. 또한 목재가격지수(木材價格指數)는 일반물가지수(一般物價指數)보다 낮아서 목재관련산업(木材關連産業)의 부진(不振)이 예상(豫想)된다. 4. 농촌노동력(農村勞動力)의 감소(減少)로 인(因)하여 임업노동자(林業勞動者)의 확보(確保)는 더욱 어렵다. 5. 국유림(國有林)의 경영(經營)은 한국(韓國), 일본(日本) 다같이 적자(赤子)운영을 하고 있다. 이상과 같은 결론(結論)은 임업생산(林業生産) 기반(基盤)이 빈약하기 때문이므로 보다 많은 지속적(持續的)인 투자(投資)가 필요(必要)하다고 생각한다. 또한 국토보전적(國土保全的)인 면(面)에서도 투자(投資)되어야 한다고 본다.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.85-98
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• 2016

본 논문은 장외거래 수익률을 이용하여 추정한 여러 실현변동성들을 실증적으로 비교분석한다. 실제 금융 자산 시장에서는 장외시간이나 휴일에 거래가 적거나 드물게 나타나기 때문에 하루 전체의 실현변동성을 정확히 계산하는데 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 제안되어진 장외거래 수익률을 여러 가지 방법으로 반영한 다양한 실현변동성의 추정치들에 대한 검토가 이루어진다. 실제 데이터의 실현변동성 추정치들의 예측정확성을 비교하기 위해 미국의 NASDAQ 지수와 S&P500 지수와 우리나라의 KOSPI 지수와 원/달러환율이 분석된다. 적분변동성의 불편추정치인 다음날의 로그수익률의 제곱을 기준으로 일일 실현 변동성의 추정치들은 비교되어지며 비교를 위해 절대평균오차(MAE)와 제곱평균오차근(RMSE)이 이용된다. 또한 통계적 추론을 위하여 Model Confidence Set(MCS) 방법과 Diebold-Mariano 검정법을 사용한다. 세 가지 주가지수 데이터에 대해 동일한 최적 방법이 선택되어지는데, 장외시간 수익률을 이용하여 장내시간 실현변동성의 크기 조정을 한 방법이다.