• 품질경영학회지
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• 제51권2호
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• pp.171-184
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• 2023

Purpose: First, this paper suggests an alternative approach to find optimal portfolio (stocks, bonds and ESG stocks) under the maximizing utility of investors. Second, we include ESG stocks in our optimal portfolio, and compare improvement of welfares in the case with and without ESG stocks in portfolio. Methods: Our main method of analysis follows Brennan et al(2002), designed under the continuous time framework. We assume that the dynamics of stock price follow the Geometric Brownian Motion (GBM) while the short rate have the Vasicek model. For the utility function of investors, we use the Power Utility Function, which commonly used in financial studies. The optimal portfolio and welfares are derived in the partial equilibrium. The parameters are estimated by using Kalman filter and ordinary least square method. Results: During the overall analysis period, the portfolio including ESG, did not show clear welfare improvement. In 2017, it has slightly exceeded this benchmark 1, showing the possibility of improvement, but the ESG stocks we selected have not strongly shown statistically significant welfare improvement results. This paper showed that the factors affecting optimal asset allocation and welfare improvement were different each other. We also found that the proportion of optimal asset allocation was affected by factors such as asset return, volatility, and inverse correlation between stocks and bonds, similar to traditional financial theory. Conclusion: The portfolio with ESG investment did not show significant results in welfare improvement is due to that 1) the KRX ESG Leaders 150 selected in our study is an index based on ESG integrated scores, which are designed to affect stability rather than profitability. And 2) Korea has a short history of ESG investment. During the limited analysis period, the performance of stock-related assets was inferior to bond assets at the time of the interest rate drop.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2002년도 추계학술대회
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• pp.321-339
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• 2002

The result of variance decomposition through yield of Treasury of 30 year maturity of USA, S&P 500 index, stock price of KEPCO has 76.12% of impulse of KEPCO stock price at short-term horizon, but they have 51.40% at long-term horizon. After one year, they occupy 13.65%, and 33.25%. So their effects are increased. By the way, S&P 500 index and yield of Treasury of 30 year maturity of USA have relatively more effect for forecast of stock price oi KEPCO at short-term & long-term. The yield of Treasury of 30 year maturity of USA more than S&P 500 index have more effect for stock price of KEPCO. It is why. That foreign investors through fall of stock price of USA invest for emerging market is less than movement for emerging market of hedge funds through effect of fall of yield of Treasury of 30 year maturity of USA, according to relative effects for stock price of Korea companies. The result of variance decomposition through won/dollar foreign exchange rate, yield of corporate bond of 3 year maturity, Korea Stock Price index(KOSPI), stock price of KEPCO has 81.33% of impulse of KEPCO stock price at short-term horizon, but they have 41.73% at long-term horizon. After one year, they occupy 23.57% and 34.70%. So their effects are increased. By the way, KOSPI and won/dollar foreign exchange rate have relatively more effect for forecast of stock price of KEPCO at short-term & long-term. The won/dollar foreign exchange rate more than KOSPI have more effect for stock price of KEPCO. It is why. The recovery of economic condition through improvement of company revenue causes of rising of KOSPI. But, if persistence of low interest rate continues, fall of won/dollar foreign exchange rate will be more aggravated. And it will give positive effect for stock price of KEPCO. This gives more positive effect at two main reason. Firstly, through fall of won/dollar foreign exchange rate and rising of credit rating of Korea will be followed. Therefore, foreign investors will invest more funds to Korea. Secondly, inflow of foreign investment funds through profit of won/dollar foreign exchange rate and stock investment will be occurred. If appreciation of won against dollar is forecasted, foreign investors will buy won. Through this won, investors will do investment. Won/dollar foreign exchange rate is affected through external factors of yen/dollar foreign exchange rate, etc. Therefore, the exclusion of instable factors for foreign investors through rising of credit rating of Korea is necessary things.

• 지적과 국토정보
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• 제47권2호
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• pp.159-174
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• 2017

오피스의 수급 불균형은 도시 성장을 약화시킨다. 오피스의 초과공급이 공실률을 높이고 임대료가 하락하는 등 시장의 불안정성을 키울 수 있기 때문이다. 또한 오피스의 초과수요가 기업의 임차비용을 상승시켜 도시의 산업 성장을 제한할 수 있다. 최근 대규모의 신규 공급이 서울 오피스시장의 변동성을 높였다. 그럼에도 불구하고 오피스 공급에 대한 연구는 미미한 실정이다. 따라서 본 연구는 서울 오피스 신규 공급의 영향요인을 확인하고 수급 불균형의 주요 원인인 시차를 고려하여 결정요인들의 동태적 구조적인 움직임을 분석하였다. 이를 위해 시계열모형인 벡터오차수정모형(VECM)을 활용하여 2003년부터 2015년까지 서울 오피스시장의 분기별 자료를 분석하였다. 분석결과, 서울 오피스 신규 공급에 영향을 주는 요인은 1분기 전 오피스 신규 공급량(-), 1분기 전 오피스 고용자 수(+), 2분기 전 이자율(+), 1분기 전 cap rate(-), 2분기 전 cap rate(-)으로 확인되었다. 이를 바탕으로 영향요인들 간의 시간에 따른 상호의존성과 변동에 따른 상대적 기여도를 분석한 결과, 이자율과 cap rate은 신규 공급량에 단기적인 영향을 미친 반면 고용과 공실률은 장기적이고 지속적인 영향을 미쳤다. 따라서 예측 가능한 오피스 시장 전망을 위해서는 이러한 오피스 신규 공급 영향요인에 대한 공신력 있는 자료 구축이 필요하고 지속적인 모니터링이 필요하다. 오피스는 기업과 산업의 성장을 이끄는 핵심적인 도시인프라이기 때문이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제10권3호
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• pp.42-52
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• 2009

최근 수십 년 간, 전 세계적으로 주택 시장에서 주기적인 가격 상승과 하락이 반복되는 변동성의 양상이 나타남에 따라, 주택 정책 결정자는 시장 안정화에 가장 큰 초점을 두고 정책을 수립하고 있다. 특히, 2000년대의 주택가격 버블화 현상은 시장의 불안정성을 더욱 심화시키고 있다. 이에 따라 우리나라는 주택시장 안정화를 위한 방편으로 후분양제도 도입 및 분양가 상한제 확대 시행으로 대표되는 분양 제도 변화를 시도하고 있다. 그러나 정책 실효성에 대한 논란은 계속되고 있으며, 시장 참여자는 분양제도 변화에 따른 주택시장의 영향을 예측하는 데 있어 많은 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 연구에서는 주택의 수요와 공급에 의해 결정되는 주택시장의 기본 원리를 바탕으로 시스템다이내믹스(System Dynamics)를 이용하여 주택시장 기본 모형을 구축하고자 한다. 또한 분양제도의 주요내용을 분석한 후 주택 시장 모형에 적용, 모형의 작동 방향을 분석함으로써 분양제도의 변화가 주택시장에 미치는 영향에 대해 밝히고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권11호
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• pp.45-55
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• 2015

본 연구에서는 종합주가지수와 코스닥지수, 문화콘텐츠 산업과 관련이 높은 오락 문화, 디지털콘텐츠 지수를 이용하였다. 지난 2004년 3월에서 2015년 7월까지 총 597주 동안 각각의 주가지수 및 수익률 동향을 파악하였다. 각 주가지수의 수익률, 변동성, 상관관계, 동조화현상 등을 비교 분석하여 콘텐츠관련 주식들이 투자가치가 있는지 살펴보았다. 향후 문화콘텐츠 산업의 높은 성장 가능성을 보았을 때 관련 주식들의 투자 가능성에 기대를 걸어보았다. 분석 결과 지난 2008년도 글로벌 금융위기 이후 문화콘텐츠 관련 주식들이 더 높은 상승률을 보여주었다. 최근 문화콘텐츠 산업에 대한 관심이 높아지면서 점점 투자가치 메리트가 증가하고 있음을 볼 수 있었다. 향후 문화콘텐츠 산업이 계속 발전할 것으로 예상되어 이들 기업에 대한 투자자들의 많은 관심이 이어지면서 문화콘텐츠관련 기업들의 투자가치 상승에 많은 기대를 걸어본다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.23-48
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• 2021

한국경제는 지난 수십년간 정부의 수출전략정책에 힘입어 지속적으로 경제 성장을 이룩해왔으며, 수출의 증가는 경제의 효율성 향상, 고용창출, 기술개발 촉진 등 우리나라의 경제 성장을 견인하는 주도적인 역할을 해왔다. 전통적으로 우리나라 수출에 영향을 미치는 주요 요인은 크게 경제적 요인과 산업구조적 요인이라는 두가지 관점에서 찾아볼 수 있다. 첫번째, 경제적 요인은 환율과 글로벌 경기 변동과 관련된 것으로서, 환율이 우리나라 수출에 미치는 영향은 환율 수준 및 환율 변동성에 따른 영향으로 나누어 살펴볼 수 있으며, 글로벌 경기 변동은 세계 수입 수요에 영향을 미쳐 우리나라 수출을 좌우하는 절대적 요인으로 볼 수 있다. 두 번째, 산업구조적 요인은 국제 분업화의 둔화, 중국의 특정 수입품 자국내 대체 증가, 수출 주력 산업의 해외생산 형태 변화 등 산업이나 제품에 따라 발생한 고유한 특징이다. 가장 최근 글로벌 교류와 관련된 연구들을 살펴보면, 경제적 요인 및 산업구조적 요인과 더불어 문화적인 측면이 중요함을 여러 문헌에서 피력하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 각국의 한국 수입액 예측 모형에 문화적 요인을 함께 반영하여 예측 모형을 개발하고자 하였으며, 구체적으로 문화적 요인이 수입액에 미치는 영향을 PUSH-PULL 프레임워크 관점에서 반영해보고자 하였다. PUSH 관점은 한국이 자신의 브랜드를 개발하고 적극 홍보하는 관점으로 K-POP, K-FOOD, K-CULTURE 등으로 대표되는 한국의 브랜드에 대한 각국의 관심 정도로 정의할 수 있다. 또한, PULL 관점은 각 국가의 국민들의 문화적, 심리적 특징으로 해당 국가의 지배체계, 남성성, 위험 회피성, 시간에 대한 단기/장기 지향성 등으로 대표되는 각 국의 문화 코드로서 한류문화를 얼마나 수용할 성향을 띄고 있는지로 정의할 수 있다. 본 연구에서 제시한 최종 예측 모델의 고유한 특징은 Design Principle에 기반하여 설계한 것인데, 1) 신규로 추가한 데이터 소스를 통해 한국에 대한 관심 및 문화적 특성이 반영될 수 있는 모형으로 구축하였고, 2) 경제적 요인 등의 변화와 품목 및 국가 Code를 입력하면 예측값을 바로 불러올 수 있도록 실용적으로 편의성 있게 설계하였으며, 3) 이론적으로도 의미 있는 결과를 도출하기 위해서 입력과 목표 변수간의 관계를 해석 가능한 알고리즘을 중심으로 설계하였다는 점이다. 본 연구는 기술적 측면, 경제적 측면, 정책적 측면에서 의미 있는 시사점을 제시할 수 있으며, 수입액 예측 모형을 활용하여 중소·중견기업의 수출 지원 전략에 의미 있는 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 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.