• 재무관리연구
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• 제25권2호
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• pp.1-31
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• 2008

1990년대 전반 회사채 중심 채권시장의 주요 참여자들은 매입 보유전략과 같은 소극적 운용방식(passive management)을 채권운용전략의 기본구조로 가지고 있었다. 그러나 IMF 금융위기를 겪으면서 과거에 비해 낮아진 수익률수준과 금융기관들의 경쟁심화로 시장의 주 참여자들은 보다 적극적인 운용전략(active management)을 채택해야 하는 상황에 놓이게 되었다. 이 연구는 채권의 투자환경에 대한 총체적 정보의 반영이라고 할 수 있는 수익률곡선의 형성과 이에 영향을 미치는 주요 변수들과의 구조적 관계를 실증적으로 분석하여 적극적 채권운용전략을 수행하기 위해 고려해야 할 요인들과 운용방향에 대한 시사점을 얻고자 한다. 이를 위하여 1999년부터 2006년까지의 데이터를 기초로 Nelson-Siegel 모형에 의한 수익률곡선의 요인(수준, 기울기, 곡률)을 추정하였다. 추정된 결과를 수익률곡선 예측에 이용하여 그 모형의 유용성을 살펴보기 위해 표본외 예측을 실시하였다. 또한 수준과 기울기 변화의 추정값을 종속변수로 하고 주요 증권시장 변수들 및 시장외적 변수들을 독립변수로 하여 VAR 모형과 SUR 모형을 추정하였다. 추정 결과 수익률곡선의 수준과 기울기가 목표 콜금리변동, 원/달러 변동률 그리고 물가변동률의 금기나 과거의 영향을 받는다는 가설이 통계적 유의성을 보였다. 이들 결과는 국민주택채권은 물론 국고채권을 포함한 우리나라 국채시장 전반에 대한 적극적 운용전략을 세우는데 의미 있는 시사점을 제공하고 있다.

• 한국항만경제학회지
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• 제28권4호
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• pp.193-207
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• 2012

본 연구는 의사결정나무분석을 이용하여 컨테이너 수출입 물동량을 예측한다. 컨테이너 수출입 물동량에 영향을 미칠 가능성이 있는 요인을 독립변수로 선정하였는데, 생산자물가지수와 소비자물가지수, 수출물량지수와 수입물량지수, 미국과 한국의 산업생산지수, 그리고 원/달러 환율을 선정하였다. 분석기간은 2002년 1월부터 2011년 12월까지 10년간의 월별자료를 이용하였으며, 의사결정나무를 형성하기 위해 다양한 알고리즘이 제안되고 있는데, CRT(Classification and Regression Trees)알고리즘을 활용하였다. 분석결과는 첫째, 컨테이너 수출물동량에 대한 최적분리는 수출물량지수에 의해 분리되었다. 수출물량지수는 115.90으로 분리되어 지는데, 수출물량지수가 115.90보다 큰 경우는 다시 수출물량지수가 152.35보다 큰 경우와 115.90과 152.35사이인 경우로 분리되어진다. 여기서 수출물량지수가 152.35보다 큰 경우는 858,191TEU/(월)이고, 115.90과 152.35사이인 경우는 716,582TEU/(월)로 컨테이너 수출물동량이 예측된다. 둘째, 컨테이너 수입 물동량에 대한 최적분리는 수입물량지수에 의해 분리되었다. 수입물량지수가 116.20에서 분리되어 지는데, 수입물량지수가 116.20보다 큰 경우는 다시 수입물량지수가 134.60보다 큰 경우와 116.20과 134.60사이인 경우로 분리되어진다. 여기서 수입물량지수가 134.60보다 큰 경우는 869,227TEU/(월)이고, 116.20과 134.60사이인 경우는 738,724TEU/(월)로 컨테이너 수입물동량이 예측된다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권4호
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• pp.375-384
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• 2022

해운산업은 수요와 공급뿐만 아니라 여러 경제지표와 사회적 사건 등 복잡한 변수에 의하여 영향을 받으며 순환한다. 본 연구는 우리나라 13개 정기선사에 대하여 30여 년의 영업실적을 분석하여 1990년대 말의 외환위기, 2000년대 말의 글로벌 금융위기, 그리고 최근의 코로나 팬데믹 위기 상황에서 정기선 해운기업의 영업이익률에 어떤 요인들이 영향을 미치는지 분석하였다. 정기선사의 특성을 고려하여 원양과 근해로 구분하고, 한국채택국제회계기준(K-IFRS)에 근거한 영업이익률과 시계열에 의한 해상물동량, 선박량 및 거시경제지표를 이용하여 다중회귀분석으로 그 요인을 분석하였다. 한편 사회적 사건으로 인하여 경제지표가 이상하게 탐지된 경기 침체기에 대하여는 별도로 분석하였다. 그 결과 중국컨테이너운임지수 (CCFI)는 원양 및 근해 정기선사 모두에게 정(+)의 영향을 주었다. 한국 컨테이너 선박량은 원양 정기선사에만 정의 영향을 주었고, 세계물동량과 유가는 근해정기선사 영업이익률에 부(-)의 영향을 미쳤다. 더불어 세계와 우리나라 GDP도 미미하게나마 근해선사 영업이익률에 영향을 주었다. 그 외 중국의 GDP, 환율, 이자율 등은 양 그룹의 영업이익률에 유의미한 영향을 주지 못하였다. 또한 경기침체기 중 2009년 글로벌 금융위기를 제외하고 1998년 외환위기 및 2020년 코로나 팬데믹 기간은 오히려 경제지표와 부의 상관관계를 보여주었다. 본 연구는 해운경기 예측의 복잡성과 어려움을 감안하여 금융비용을 고려하지 않은 영업이익률에 초점을 맞추었고, 3번의 경제·사회적 사건을 포함한 장기간의 실증 분석을 통하여 결론을 도출하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.147-168
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• 2017

오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.53-74
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• 2018

해외 시장 의존형 경제구조를 지닌 우리나라에서 관광산업은 국가경제에 중요한 산업으로 이를 육성하기 위해 정확한 관광 수요 예측이 필요하다. 그에 따라 많은 연구들이 출국 수요를 예측하기 위해 노력해왔으며 출국수요에 영향을 미치는 요인에 대해 다각도로 연구가 이루어져 왔다. 특히 정보기술의 발전으로 최근에는 출국자들의 출국지 선택 등 관광객의 의사결정에 온라인 뉴스, 소셜 네트워크 서비스 등의 온라인 미디어가 많은 영향을 끼치고 있다. 이에 본 연구는 온라인 미디어가 발생시키는 구전 효과가 출국 수요에 미치는 영향을 살펴보고 그 영향 관계를 규명하고자 하였다. 온라인 미디어는 쉽게 접근이 가능하고 공유가 활발하다는 측면에서 구전 효과가 발생되어 사용자들의 의사결정에 영향을 주고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 온라인 미디어를 공적 미디어인 뉴스와 사적 미디어인 블로그로 구분하였으며 실제 아시아 5개국의 출국자 수에 이들 미디어가 미치는 영향 관계를 패널 모형을 통해 분석하였다. 그 결과, 온라인 뉴스의 구전 효과는 출국자 수에 부정적인 영향을 미치지만 블로그의 경우 긍정적 영향 관계를 보였다. 따라서 향후 출국 수요 예측에 있어 온라인 미디어의 구전 효과를 반영해야 하며 이는 미디어의 종류에 따라 차별적으로 적용해야 함을 시사한다. 또한 각 국가별로 온라인 미디어의 특성에 따라 미치는 영향 관계가 차이가 있음을 분석하였다. 즉, 출국 국가에 따라 온라인 미디어의 영향력이 다름에 따라 국가별로 차별적인 예측 및 관리 모형이 필요하다. 본 연구 결과를 통해 관광산업종사자들의 국가와 미디어별 온라인 미디어 기반의 마케팅 전략 수립에 도움을 줄 수 있으리라 기대된다.

• 경영과정보연구
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• 제36권3호
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• pp.151-165
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• 2017

본 연구는 수주산업 기업의 진행기준 수익인식 방법이 재무분석가 이익 예측 정보에 미치는 영향을 분석한다. 구체적으로 미청구공사 계정 잔액 보고여부 및 잔액 수준에 따라 달라지는 재무분석가 이익예측 정보의 특성을 살펴보았다. 미청구공사 계정 정보는 K-IFRS 도입 이후부터 제공되고 있으므로, 본 연구는 2010년부터 2014년까지 한국거래소에 상장된 기업 중 수주산업에 속한 453개 기업-연도 표본을 대상으로 분석하였다. 분석결과, 미청구공사 계정 잔액이 존재하는 기업은 미청구공사 계정 잔액이 없는 기업에 비해 재무분석가 이익예측 정보의 정확성이 낮았고, 더불어 미청구공사 보고금액의 수준이 높아질 경우 재무분석가 이익예측 정보의 정확성이 감소됨을 확인하였다. 미청구공사 계정은 수주업체 수익(진행률) 인식이 발주자의 수익 인정 시점(실제진척도) 보다 먼저 인식될 경우 생성된다. 이는 진행률 측정 시 경영자의 재량적인 판단과 추정이 가능하기 때문이며, 결국 실제진척도와 진행률의 차이는 재무제표의 예측가치를 하락시킨다. 따라서 진행기준에 의한 수익인식 방법을 적용 시 미청구공사 잔액을 보고한 기업의 경우, 재무분석가의 이익예측은 보다 어려울 수 있음을 본 연구의 결과가 보여준다. 추가적으로 미청구공사 계정잔액을 보고한 기업은 재무분석가의 이익예측 성향이 낙관적인 것으로 나타났다. 본 연구는 경영자에게는 실제진척도를 반영할 수 있는 진행률 측정 방식의 도입과 더불어 진행률 측정시에 자의적인 조정과 추정을 줄이는 노력을 제안하며, 투자자들에게는 수주산업의 진행기준 회계처리의 특성을 감안한 투자와 분석을 권고한다. 아울러 본 연구의 결과는 정책당국의 수주산업 회계투명성 제고 방안에도 힘을 실어 준다.