• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권9호
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• pp.159-165
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• 2023

본 연구는 공공기관 경영 효율성의 시계열적 변화 양상을 살펴보고, 이를 통해 재무적 성과와의 관련성을 검증해보고자 한다. 구체적으로 정부의 경영평가 결과에 따라 상위 그룹과 하위 그룹으로 구분하고, 평가시점 이전 그룹별 경영 효율성이 어떻게 변화하였는지를 살펴보았다. 경영효율성은 공공기관 경영정보 공개시스템의 자료를 이용하여 자료포락분석을 통해 측정하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 경영평가 결과 상위 그룹에 속한 기관의 경영 효율성은 증가하는 방향으로 변화하였으나, 하위 그룹에 속한 기관의 경영 효율성은 감소하는 방향으로 변화하였다. 둘째, 경영평가 결과 상위 그룹에 속한 기관은 하위 기관에 속한 기관에 비해 상대적으로 높은 경영 효율성을 나타내었다. 이러한 결과는 공기업의 경영 효율성이 경영평가 결과, 즉 재무적 성과와 관련이 있음을 의미한다. 본 연구의 결과는 경영 효율성을 증대시킴으로써 공공기관의 재무적 안정성을 확보하고자 했던 정부의 개혁 전략이 유효하게 작용할 수 있음을 시사한다.

• 응용통계연구
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• 제33권6호
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• pp.805-812
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• 2020

본 논문은 최근 금융시계열 분야에서 자주 등장하는 고빈도 시계열 변동성 분석을 다루고 있다. 고빈도 시계열 변동성 분석을 위해 차원 축소를 목적으로 하는 함수형 주성분분석을 적용하였으며 이를 수행하는 R의 두 함수를 비교하고 있다. 응용으로서, KOSPI 고빈도 자료에 적용해 보았다.

• 응용통계연구
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• 제30권1호
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• pp.169-180
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• 2017

본 논문은 다변량 변동성을 다루고 있다. 최근 들어 활발하게 연구가 되고 있는 고빈도(high frequency)자료에 기초한 변동성 측정방법인 실현변동성을 계산하고 기존의 다변량 GARCH 모형과 비교분석하였다. 정준상관분석과 VaR분석을 이용하여 실현변동성과 다양한 다변량 GARCH 모형을 비교하였으며 최근 6년 동안의 삼성전자/현대차 거래 가격 고빈도 데이터를 이용하여 실증분석을 실시하였다.

• 응용통계연구
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• 제22권3호
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• pp.499-513
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• 2009

An economic signal in the real world usually reflects complex phenomena. One may have difficulty both extracting and interpreting information embedded in such a signal. A natural way to reduce complexity is to decompose the original signal into several simple components, and then analyze each component. Spectral analysis (Priestley, 1981) provides a tool to analyze such signals under the assumption that the time series is stationary. However when the signal is subject to non-stationary and nonlinear characteristics such as amplitude and frequency modulation along time scale, spectral analysis is not suitable. Huang et al. (1998b, 1999) proposed a data-adaptive decomposition method called empirical mode decomposition and then applied Hilbert spectral analysis to decomposed signals called intrinsic mode function. Huang et al. (1998b, 1999) named this two step procedure the Hilbert-Huang transform(HHT). Because of its robustness in the presence of nonlinearity and non-stationarity, HHT has been used in various fields. In this paper, we discuss the applications of the HHT and demonstrate its promising potential for non-stationary financial time series data provided through a Korean stock price index.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권5호
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• pp.21-27
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• 2021

The financial sector is one of the most important building blocks of the economy. When this sector efficiently implemented a well-crafted program on banking and financial system to translate financial activities to income-generating activity, economic growth will be realized. Hence, this study analyzed the effect of financial intermediation on economic growth and the existence of cointegrating relationship using time-series data from 1986 to 2015. The influence of financial intermediation in terms of bank credit to bank deposit ratio, private credit, and stock market capitalization and time trend to economic growth was estimated using ordinary least squares (OLS) multiple regression. The results showed that all the financial intermediation indicators and time trend exert significant effect on Gross Domestic Product (GDP) per capita. The positive sign of the time trend indicates that there is an upward trend in GDP per capita averaging approximately 0.06 percent annually. Furthermore, the cointegration test using the Johansen procedure revealed that there is a presence of long-term equilibrium relationship between financial intermediation and time trend and economic growth, and rules out spurious regression results. This study established the idea that financial intermediation in the Philippines has a significant and vital role in stimulating growth in the economy.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권11호
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• pp.11-19
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• 2021

The aim of this paper is to evaluate the impact of the COVID-19 pandemic on the stock prices of the companies traded on the UAE financial markets (Abu Dhabi Securities Exchange and Dubai Financial Market). The time series regressions have been applied to estimate the impact of COVID-19 data on the companies' stock prices movements. The data cover the period between January 29^th, 2020, and January 5^th, 2021. The data was collected from the website of the Federal Competitiveness and Statistics Centre of the UAE. The empirical results of this study show that the stock prices are negatively and significantly affected by the number of COVID-19 positive cases and the number of death while they are positively and significantly affected by the number of recoveries. The results vary from one industry to another. These results would be important to the policymakers and financial regulators in developing the needed policies to improve the stock markets' resilience and maintain financial and economic stability. In addition, the findings would be useful to the investors and portfolio managers in taking the most appropriate investment decisions and managing more efficiently their portfolios. This paper will shed light on the responsiveness of the UAE financial market to the COVID-19 pandemic.

• 응용통계연구
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• 제23권1호
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• pp.49-61
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• 2010

금융시계열 변동성의 의존성(dependency)은 멱변환된 절대수익률의 자기상관함수를 이용하여 측정할 수 있다. 이때, 절대수익률의 자기상관이 제곱수익률의 자기상관보다 더 강하게 나타나는 성질을 Taylor 성질이라고 한다. 본 논문에서는 여러 가지 국내 금융시계열 자료에 대하여 absolute-value GARCH(1,1)(AVGARCH(1,1)) 모형을 적합하고, Haas (2009)가 제안한 방법을 이용하여 Taylor 성질의 존재여부에 대하여 살펴보았다.

• 응용통계연구
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• 제24권5호
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• pp.821-831
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• 2011

다변량-GARCH 분야에서 비대칭모형에 대한 연구는 상대적으로 미진하다 (McAleer 등, 2009). 본 논문에서는 다변량-GARCH 시계열에서 비대칭 모형과 상수 조건부 상관모형(CCC)을 도입하여 모델링하는 방법론에 대해 연구하고 있다. 다변량 비대칭 변동성 모형 적합 방법을 실용적으로 소개하고 있으며 이를 이용하여 국내 다변량 시계열 분석을 상세히 예시하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제32권2호
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• pp.25-37
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• 2016

1990년대 이후 한국 경제는 두 번의 금융위기(1997년 아시아 금융위기와 2008년 글로벌 금융위기)를 겪었다. 이들 금융위기는 한국 실물경제의 여러 지표에 영향을 끼쳤고 이로 인해 한국의 최대 수출입 관문인 부산항에서 처리되는 물동량 변화에도 영향을 주었다. 그러나 아시아 금융위기 당시 부산항의 총 컨테이너처리실적을 살펴보면 금융위기와 관련된 영향이 명백히 나타나고 있지 않다. 이 연구는 이들 금융위기가 부산항 물동량 변화에 끼친 영향을 분석하기 위해 ARIMA모형의 특수한 형태 중 하나인 개입모형을 이용하였다. 개입모형은 시계열 예측뿐만 아니라 특정 사건발생과 관련된 그 효과를 분석하기 위하여 사용되는 정량적 모형으로 이 연구에서는 개입효과의 추정에 중점을 두었다. 그 결과 부산항 물동량 변화에 두 번의 금융위기가 유의미한 영향을 미쳤다는 것을 보였다.