• 경영과정보연구
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• 제35권1호
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• pp.273-286
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• 2016

본 연구는 일중 KOSPI200 시장이 급변하는 시점을 기준으로 변동성지수의 KOSPI200점프를 예측력을 분석하였다. 본 연구의 주요 실증결과는 다음과 같다. 첫째, 변동성지수는 음의 KOSPI200점프에 대한 예측력을 가지는 것으로 나타났다. 변동성지수는 음의 점프 발생 전 정보의 유용성이 양의 점프 발생 시보다 유용한 것으로 나타났다. 둘째, 점프의 크기에 따른 변동성지수의 예측력은 강한 점프 발생보다는 약한 음의 점프에 대해서 높은 것으로 나타났다. 셋째, 변동성지수는 점프 발생 이후의 KOSPI200 수익률의 지속성에 대해서도 정보를 가지는 것으로 나타났다. 최소 6분에서 최대 8분까지 점프시점의 변동성지수에 따라서 점프 발생 후의 KOSPI200 수익률이 변화하는 움직임을 잘 설명해주었다. 넷째, 점프 방향에 따라서 음의 점프에 대해서 변동성지수가 증가하면 증가할수록, 향후 KOSPI200은 지속적으로 하락하게 되고, 양의 점프에 대해서는 변동성지수가 증가하면 증가할수록, KOSPI200은 상승하는 패턴을 보인다. 본 연구의 결과는 점프 예측뿐만 아니라 파생상품의 가격결정, ELW ELS 등 파생결합상품의 변동성위험 헤지 그리고 변동성거래를 이용한 포트폴리오 투자전략 수립 등에 기여할 것으로 기대되어진다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제21권6호
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• pp.55-69
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• 2018

As disaster risk and climate change volatility increase, there are more efforts to adapt to disasters such as forest fires, floods, and landslides. Most of the research, however, is about influence of human activities on disaster and there is few research on disaster adaptation for species. Previous studies focusing on biodiversity in selecting conservation areas have not addressed threats of disaster in the habitats for species. The natural disasters sometimes play role of drivers of ecological successions in the long run, but they might cause serious problems for the conservation of vulnerable species which are endangered. The purpose of this study is to determine whether soil loss (SL) is effective in selecting habitat management areas for amphibians and reptiles. RUSLE model was used to calculate soil loss (SL) and the distribution of each species (SD) was computed with MaxEnt model to find out the biodiversity index. In order to select the habitat management area, we estimated the different results depending if value of soil loss was applied or not by using MARXAN, a conservation priority selection tool. With using MARXAN, conservation goals can be achieved according to the scenario objectives, and the study has been made to meet the minimum habitat area. Finally, the results are expressed in two; 1) the result of soil loss and biodiversity with MATRIX method and 2) the result of regional difference calculated with MARXAN conservation prioritization considering soil loss. The first result indicates that the area with high soil loss and low species diversity have lower conservation values and thus can be managed as natural disturbances. In the area where soil loss is high and species diversity is also high, it becomes where a disaster mitigation action should be taken for the species. According to the conservation priorities of the second result, higher effectiveness of conservation was obtained with fewer area when it considered SL in addition to SD, compared to when considered only biodiversity. When the SL was not taken into consideration, forest area with high distribution of species were important, but when SL considered, the agricultural area or downstream of the river were represented to be a major part of habitats. If more species data or disaster parameters other than soil loss are added as variables later, it could contribute as a reference material for decision-making to achieve various purposes.

• 벤처창업연구
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• 제18권6호
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• pp.133-145
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• 2023

본 연구에서는 제2벤처붐에 따른 VC의 스타트업 투자와 해당 주식에 대한 투자자들의 반응을 살펴보고자 하였다. VC는 비상장기업에 투자 후 기업가치를 제고하여 주식시장에 상장하고, 의무보유 기간 이후 매각함으로써 수익을 창출한다. 주식시장의 투자자들이 VC들의 투자방식에 적응하였는지 여부를 검증하기 위해 의무보유 기간 종료 전후 주식가격 변화에 차이가 존재함을 가정하였으며, 2017년 하반기 이후 기반이 마련된 제2벤처붐의 영향에 따른 차이를 살펴보기 위해 과거(2015년부터 2017년까지)와 최근(2020년부터 2022년까지)의 주가 영향을 비교 분석하였다. 본 연구의 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 의무보유 기간 종료에 따른 주가 변화는 과거에 종료일 전후 초과수익을 올릴 수 있었던 것과 달리 최근에는 시장보다 낮은 수익을 갖는 것으로 나타났다. 둘째, 의무보유 기간별 주가에 미치는 영향을 분석한 결과, 1개월과 12개월에서만 유의한 영향을 보여주었다. 특히, 제2벤처붐 이후 의무보유 기간이 1개월인 벤처금융 및 전문투자자의 주식은 의무보유에 대한 정보에 미리 반응하는 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 VC투자 여부에 따른 주가 영향에서는 제2벤처붐 이전과 달리 이후에 VC투자여부에 따라 누적초과수익률에서 차이가 존재하였다. 시사점으로는 첫째, VC들은 회수 전략을 변경할 필요성이 존재한다. VC들의 투자 및 회수 방식은 정보비대칭을 기반으로 하고 있는데, 분석결과 해당 정보로는 시장초과수익률을 달성하기 어렵기 때문이다. 둘째, 의무보유 권장기간 변경에 대한 고민이 필요하다. 상장 후 갑작스러운 주가 하락을 방지하기 위한 제도의 목적과 달리 의무보유 대상 주식은 오히려 가격 하락위험에 노출될 수 있기 때문이다. 따라서 의무보유 대상 및 권장기간을 재고하여 상장 후 투자자 보호에 대한 논의가 필요하다.

• 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.

• 한국언론정보학보
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• 제43권
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• pp.173-208
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• 2008

본 연구는 2003년부터 2006년까지의 국내 전통미디어 기업집단들의 사업다각화 현황에 따른 기업성과에 대하여 실증 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 미디어 기업집단중, 신문사는 생존을 위해 다양한 영역으로부터 수익창출을 하려는 경향으로, 비관련 다각화의 비중이 높은 반면, 방송사는 고유의 사업영역인 콘텐츠의 제작과 공급을 중심으로 한관련 다각화의 비중이 높다. 둘째, 국내 미디어 기업들의 주력업종 매출비중은 해가 갈수록 감소되고 있어 다각화에 자원과 노력을 투입하고 있는 것으로 사료된다. 셋째, 조사 대상미디어 기업집단의 사업다각화 수준을 3개의 그룹으로 분류해본 결과, 다각화 수준이 가장높은 그룹에서 ROE가 가장 높았으며, ROE 변동성은 낮고, 위험대비 수익성 또한 높게 나타나 다각화를 적극적으로 진행하는 것이 안정적인 경영성과를 성취할 수 있었다. 넷째, 조사대상 미디어 기업들을 군집분석하고 몇 개의 조직속성 변수들과의 관계성을 살펴본 결과, 매출액 규모, 부채비율, 조직년수, 대주주 지분율에서 중간수준을 유지하고 ROE가 높은 군집에서 다각화 수준이 높았다. 다각화 수준과 조직속성 변수들로 인과분석을 해본결과, 미디어 기업집단의 다각화 수준에 영향을 미치는 조직속성으로는 매출액 규모가정의 방향으로, 대주주 지분율이 부의 방향으로 나타났다. 마지막으로 다각화 수준은 경영성과에 대해 정의 방향으로 의미 있게 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 본 연구는 미디어 기업을 대상으로 하여 탐색적으로 수행되었는데, 지금까지 국내 미디어 기업의 경영성과에 대한 주제는 활발히 다루어지지 못했기 때문이다. 이에 선행연구가 부족하여 이론적 바탕에 기초하여 연구모델 및 가설을 수립하고 실증분석하는 연구방법을 선택하기보다는 조사대상 기업 경영지원 담당자들과의 수차례 인터뷰와 패널토론을 통하여 실무적인 관점의 주요 관심대상이 되는 경영지표들을 선정하고, 사업다각화와 경영성과 간의 관계를 각종 통계분석방법들을 이용하여 다각도로 조명하는 분석방법을 선택하였다. 본 연구는 수집된 자료가 최근 4개년에 한정되어 있고, 다각화와 경영성과 값 간의 시차를 두지 못한 한계를 가지고 있으므로 향후 연구에서는 미디어 기업의 특성을 보다 반영하여 미디어 기업 유형을 분류하거나, 다각화와 그에 따른 경영성과들 간의 시차도 반영한 연구들로 발전시켜야 한다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권4호
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• pp.559-575
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• 2014

Individual investors are increasingly flocking to message boards to seek, clarify, and exchange information. Businesses like Seekingalpha.com and business magazines like Fortune are evaluating, synthesizing, and reporting the comments made on message boards or blogs. In March of 2012, Yahoo! Finance Message Boards recorded 45 million unique visitors per month followed by AOL Money and Finance (19.8 million), and Google Finance (1.6 million) [McIntyre, 2012]. Previous studies in the finance literature suggest that online communities often provide more accurate information than analyst forecasts [Bagnoli et al., 1999; Clarkson et al., 2006]. Some studies empirically show that the volume of posts in online communities have a positive relationship with market activities (e.g., trading volumes) [Antweiler and Frank, 2004; Bagnoli et al., 1999; Das and Chen, 2007; Tumarkin and Whitelaw, 2001]. The findings indicate that information in online communities does impact investors' investment decisions and trading behaviors. However, research explicating the correlation between information on online communities and stock market activities (e.g., trading volume) is still evolving. Thus, it is important to ask whether a volume of posts on online communities influences trading volumes and whether trading volumes also influence these communities. Online stock message boards offer two different types of information, which can be explained using an economic and a psychological perspective. From a purely economic perspective, one would expect that stock message boards would have a beneficial effect, since they provide timely information at a much lower cost [Bagnoli et al., 1999; Clarkson et al., 2006; Birchler and Butler, 2007]. This indicates that information in stock message boards may provide valuable information investors can use to predict stock market activities and thus may use to make better investment decisions. On the other hand, psychological studies have shown that stock message boards may not necessarily make investors more informed. The related literature argues that confirmation bias causes investors to seek other investors with the same opinions on these stock message boards [Chen and Gu, 2009; Park et al., 2013]. For example, investors may want to share their painful investment experiences with others on stock message boards and are relieved to find they are not alone. In this case, the information on these stock message boards mainly reflects past experience or past information and not valuable and predictable information for market activities. This study thus investigates the two roles of stock message boards-providing valuable information to make future investment decisions or sharing past experiences that reflect mainly investors' painful or boastful stories. If stock message boards do provide valuable information for stock investment decisions, then investors will use this information and thereby influence stock market activities (e.g., trading volume). On the contrary, if investors made investment decisions and visit stock message boards later, they will mainly share their past experiences with others. In this case, past activities in the stock market will influence the stock message boards. These arguments indicate that there is a correlation between information posted on stock message boards and stock market activities. The previous literature has examined the impact of stock sentiments or the number of posts on stock market activities (e.g., trading volume, volatility, stock prices). However, the studies related to stock sentiments found it difficult to obtain significant results. It is not easy to identify useful information among the millions of posts, many of which can be just noise. As a result, the overall sentiments of stock message boards often carry little information for future stock movements [Das and Chen, 2001; Antweiler and Frank, 2004]. This study notes that as a dependent variable, trading volume is more reliable for capturing the effect of stock message board activities. The finance literature argues that trading volume is an indicator of stock price movements [Das et al., 2005; Das and Chen, 2007]. In this regard, this study investigates the correlation between a number of posts (information on stock message boards) and trading volume (stock market activity). We collected about 100,000 messages of 40 companies at KOSPI (Korea Composite Stock Price Index) from Paxnet, the most popular Korean online stock message board. The messages we collected were divided into in-trading and after-trading hours to examine the correlation between the numbers of posts and trading volumes in detail. Also we collected the volume of the stock of the 40 companies. The vector regression analysis and the granger causality test, 3SLS analysis were performed on our panel data sets. We found that the number of posts on online stock message boards is positively related to prior stock trade volume. Also, we found that the impact of the number of posts on stock trading volumes is not statistically significant. Also, we empirically showed the correlation between stock trading volumes and the number of posts on stock message boards. The results of this study contribute to the IS and finance literature in that we identified online stock message board's two roles. Also, this study suggests that stock trading managers should carefully monitor information on stock message boards to understand stock market activities in advance.

• 국제지역연구
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• 제14권2호
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• pp.499-524
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• 2010

본 연구의 목적은 체제전환 국가들인 러시아, 체코, 폴란드의 중앙은행 독립성을 이론적 및 경험적 연구를 토대로 비교 및 평가하는 것이다. 중앙은행 독립성의 객관적 평가를 위해 인플레이션, 경제성장, 예산 적자와의 관계 및 독립성을 제한하는 정치 및 경제적인 요인을 함께 분석하였다. 일반적으로 중앙은행 독립성 확보는 시장경제의 성공적인 발전에 필수적인 조건으로 평가된다. 따라서 각국의 환율 변동, 인플레이션, 금융시스템에 대한 신뢰성 등 중앙은행의 독립성을 제한할 수 있는 금융 규제 문제를 함께 분석하는 것이 필요하다. 현재 중앙은행의 독립성 구축의 문제는 시장경제로 전환을 시도하고 있는 러시아, 체코, 폴란드에서 매우 중요한 문제이다. 이들 국가의 중앙은행들은 인플레이션 및 외환 시장 안정을 위해 물가안정목표제를 실시하고 있다. 또한 각국의 금융시스템의 지속 가능성을 향상시키기 위해 노력하고 있다. 즉 러시아, 체코, 폴란드의 중앙은행 독립성 확보는 시장경제의 완전한 정착 및 경제발전을 위한 궁극적인 목표라고 할 수 있다. 체코와 폴란드는 이미 EU 가입을 계기로 유럽 기준에 적합한 중앙은행 및 금융시스템을 구축하고 있다. 러시아의 경우도 중앙은행 기능 개선과 금융시스템을 개혁하는 과정에 있다. 그러나 현재는 서방과 같은 중앙은행 독립 모델을 사용하고 있음에도 불구하고, 여전히 법적, 경제적, 정치적 독립이 완벽히 실현되지는 못하고 있다. 그 이유는 중앙은행과 정부가 금융정책에 대해 종종 의견 차이를 보이고 있기 때문이다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.105-129
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• 2020

본 연구는 부도위험 예측을 위해 K-IFRS가 본격적으로 적용된 2012년부터 2018년까지의 기업데이터를 이용한다. 부도위험의 학습을 위해, 기존의 대부분 선행연구들이 부도발생 여부를 기준으로 사용했던 것과 다르게, 본 연구에서는 머튼 모형을 토대로 각 기업의 시가총액과 주가 변동성을 이용하여 부도위험을 산정했으며, 이를 통해 기존 방법론의 한계로 지적되어오던 부도사건 희소성에 따른 데이터 불균형 문제와 정상기업 내에서 존재하는 부도위험 차이 반영 문제를 해소할 수 있도록 하였다. 또한, 시장의 평가가 반영된 시가총액 및 주가 변동성을 기반으로 부도위험을 도출하되, 부도위험과 매칭될 입력데이터로는 비상장 기업에서 활용될 수 있는 기업 정보만을 활용하여 학습을 수행함으로써, 포스트 팬데믹 시대에서 주가 정보가 존재하지 않는 비상장 기업에게도 시장의 판단을 모사하여 부도위험을 적절하게 도출할 수 있도록 하였다. 기업의 부도위험 정보가 시장에서 매우 광범위하게 활용되고 있고, 부도위험 차이에 대한 민감도가 높다는 점에서 부도위험 산출 시 안정적이고 신뢰성 높은 평가방법론이 요구된다. 최근 머신러닝을 활용하여 기업의 부도위험을 예측하는 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 대부분 단일 모델을 기반으로 예측을 수행한다는 점에서 필연적인 모델 편향 문제가 존재하고, 이는 실무에서 활용하기 어려운 요인으로 작용하고 있다. 이에, 본 연구에서는 다양한 머신러닝 모델을 서브모델로 하는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 개별 모델이 갖는 편향을 경감시킬 수 있도록 하였다. 이를 통해 부도위험과 다양한 기업정보들 간의 복잡한 비선형적 관계들을 포착할 수 있으며, 산출에 소요되는 시간이 적다는 머신러닝 기반 부도위험 예측모델의 장점을 극대화할 수 있다. 본 연구가 기존 머신러닝 기반 모델의 한계를 극복 및 개선함으로써 실무에서의 활용도를 높일 수 있는 자료로 활용되기를 바라며, 머신러닝 기반 부도위험 예측 모형의 도입 기준 정립 및 정책적 활용에도 기여할 수 있기를 희망한다.