• 무역학회지
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• 제43권5호
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• pp.159-177
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• 2018

국가 물류 인프라인 컨테이너 해운에 대한 합리적 투자 및 정책 결정을 하기 위해서는 컨테이너 해상운임의 결정요인에 대한 이해가 요구된다. 본 연구는 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model; VECM)을 사용하여 컨테이너 운임에 영향을 미치는 요인별 영향력을 추정하였다. 이를 위해 영국 클락슨이 공표하는 데이터를 사용하였으며, 분석결과 물동량 1.0% 증가 시 운임 4.2% 증가, 선복량 1.0% 증가 시 운임 4.0% 감소, 벙커유 가격 1.0% 증가 시 운임 0.07% 증가, Libor 1.0% 증가 시 운임은 0.04% 증가하는 것으로 추정되었다. 또한 현 운임이 장기균형 시점의 운임보다 1.0% 높을 경우 운임은 3.2% 차기에 감소하며, 장기균형 운임보다 1.0% 적을 경우 0.12% 차기에 감소하는 것으로 나타났다. 그러나 불황기 영향력은 통계적 유의성이 낮았으며, 이는 호황기에는 운임감소 압력이 뚜렷하나 불황기에는 운임상승 압력이 없는 것으로 이해된다. 이 같은 분석 결과는 향후 컨테이너 해운시장의 전망에 과학적인 접근법의 활용에 기여할 것으로 기대된다.

• 경영과정보연구
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• 제29권2호
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• pp.1-25
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• 2010

본 논문은 우리나라 주식시장을 대상으로 Haugen Baker(1996)가 제시한 기업특성요인모형을 적용하여 주식수익률 결정요인을 분석하였다. 분석기간은 1999년부터 2007년까지 총 8년간이며, 총 690개의 상장기업의 월별 자료를 이용하였다. 기존 연구에서 제시된 변수를 바탕으로 유동성, 위험, 과거주가, 가격수준, 수익성 등과 관련된 16개의 변수를 독립변수로, 690개 주식의 월별 수익률을 종속변수로 하여 시간가변 회귀분석을 통해 분석결과의 강건성을 높이고자 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 기업특성정보가 주식수익률 결정에 미치는 사전적 영향을 분석한 결과 해당기업이 공개한 직전월의 기업특성 정보 중 당월의 주가에 유의적인 영향을 나타내는 기업특성은 유동성, 모멘텀 지표인 1개월, 3개월, 6개월 초과수익률, 주가 승수 중 PSR, PBR, 수익성을 나타내는 ROE와 EPS 등의 8개 요인이다. 예측된 수익률을 이용하여 구축한 10개의 분위별 포트폴리오를 대상으로 실현수익률을 분석한 결과 예측수익률이 높을수록 실현된 수익률이 일관되게 높게 나타나는 것으로 분석되었다. 둘째, Haugen Baker가 제안한 기업특성모형을 이용한 주가예측모형을 바탕으로 구성된 포트폴리오를 Fama French가 제안한 3요인 모형에 적용시킨 결과 수익률이 높을 것으로 예측된 포트폴리오의 실현수익률이 높게 나타남을 확인하였다. 즉, 우리나라 주식시장의 수익률을 예측하는 데는 Haugen Baker의 기업특성 요인모형을 응용한 모형이 더욱 적합할 수 있으며, 이를 이용하는 것이 실무적으로도 유용성이 높을 것으로 기대할 수 있다. 본 연구는 기존연구를 보완하여 보다 강건한 예측 및 운영성과를 보여주기 위해 노력하였다. 이를 위해, 시간 가변적으로 (1) 요인프리미엄을 추정, (2) 수익률예측 및 포트폴리오 조정, (3) 실현수익률 측정의 과정을 반복적으로 수행하였으며, 예측수익률이 높은 포트폴리오의 실현수익률이 상대적으로 높게 나타나는 일관된 결과를 강건하게 보여주고 있다.

• 농업과학연구
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• 제14권2호
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• pp.263-271
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• 1987

밤 가격분석(價格分析)과 적정(適正) 생산량(生産量)을 추정(推定)한 결과(結果) 다음과 같은 결론(結論)을 얻었다. 1. 과거(過去) 20년간(年間)(1966~1985)의 밤 가격(價格)을 분석(分析)한 결과(結果), 1966~1972년(年)에는 밤 가격(價格)이 매년(每年) 14.67%씩 상승(上昇)하였으나, 1973~1985년(年)에는 년(年) 9.24%씩 하락(下落)하였다. 2. 1년중(年中) 밤 가격(價格)은 수확기(收穫期)인 10월경(月頃)에 89.1로 가장 낮았고 7월경(月頃)에 109.1로 가장 높았으며 밤 가격(價格)의 계절변동율(季節變動率)은 전기(前期)(1966~1975)가 0.0837, 후기(後期)(1976~1985)가 0.0706으로 시간(時間)이 지남에 따라 점차 평준화(平準化) 되고 있었다. 3. 장래(將來) 밤 가격(價格)의 최적(最適) 예측(豫測) model은 PR=11,788.0088~7.00TC/Pop+6.585GNP/Pop로 나타났으며, 현재(現在)의 조림정책(造林政策)이 단속(斷續)될 경우 장래(將來) 밤 가격(價格)은 1988년(年)에 가장 낮았다가 그 후(後) 큰 폭(幅)으로 상승(上昇)할 것으로 예측(豫測)되었다. 4. 밤의 적정(適正) 생산량(生産量)의 최적(最適) model 식(式)은 ${\ell}_nPD/Pop=-8.5147-0.8267{\ell}_nPR_1+3.3063{\ell}_nGNP/Pop$로 나타났으며 적정(適正) 밤 가격(價格)을 유지(維持)하기 위한 적정(適正) 밤 생산량(生産量)은 1988년(年) 약(約) 133,000 톤으로 2010년(年)에는 1,899,000 톤 정도(程度)였다. 5. 장래(將來) 적정(適正) 조림면적(造林面積)을 추정(推定)한 결과(結果), 1988년(年) 4,000ha에서 2010년(年)에는 57,400ha 정도(程度)의 밤나무 조림면적(造林面積)이 있어야 할 것으로 예측(豫測)되었다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.127-146
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• 2017

상품자산(Commodity Asset)은 주식, 채권과 같은 전통자산의 포트폴리오의 안정성을 높이기 위한 대체투자자산으로 자산배분의 형태로 투자되고 있지만 주식이나 채권 자산에 비해 자산배분에 대한 모델이나 투자전략에 대한 연구가 부족한 실정이다. 최근 발전한 기계학습(Machine Learning) 연구는 증권시장의 투자부분에서 적극적으로 활용되고 있는데, 기존 투자모델의 한계점을 개선하는 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 연구는 이러한 기계학습의 한 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상품자산에 투자하는 모델을 제안하고자 한다. 기계학습을 활용한 상품자산에 관한 기존 연구는 주로 상품가격의 예측을 목적으로 수행되었고 상품을 투자자산으로 자산배분에 관한 연구는 찾기 힘들었다. SVM을 통한 예측대상은 투자 가능한 대표적인 4개의 상품지수(Commodity Index)인 골드만삭스 상품지수, 다우존스 UBS 상품지수, 톰슨로이터 CRB상품지수, 로저스 인터내셔날 상품지수와 대표적인 상품선물(Commodity Futures)로 구성된 포트폴리오 그리고 개별 상품선물이다. 개별상품은 에너지, 농산물, 금속 상품에서 대표적인 상품인 원유와 천연가스, 옥수수와 밀, 금과 은을 이용하였다. 상품자산은 전반적인 경제활동 영역에 영향을 받기 때문에 거시경제지표를 통하여 투자모델을 설정하였다. 주가지수, 무역지표, 고용지표, 경기선행지표 등 19가지의 경제지표를 이용하여 상품지수와 상품선물의 등락을 예측하여 투자성과를 예측하는 연구를 수행한 결과, 투자모델을 활용하여 상품선물을 리밸런싱(Rebalancing)하는 포트폴리오가 가장 우수한 성과를 나타냈다. 또한, 기존의 대표적인 상품지수에 투자하는 것 보다 상품선물로 구성된 포트폴리오에 투자하는 것이 우수한 성과를 얻었으며 상품선물 중에서도 에너지 섹터의 선물을 제외한 포트폴리오의 성과가 더 향상된 성과를 나타남을 증명하였다. 본 연구에서는 포트폴리오 성과 향상을 위해 기존에 널리 알려진 전통적 주식, 채권, 현금 포트폴리오에 상품자산을 배분하고자 할 때 투자대상은 상품지수에 투자하는 것이 아닌 개별 상품선물을 선정하여 자체적 상품선물 포트폴리오를 구성하고 그 방법으로는 기간마다 강세가 예측되는 개별 선물만을 골라서 포트폴리오를 재구성하는 것이 효과적인 투자모델이라는 것을 제안한다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제5권2호
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• pp.49-68
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• 2001

본 연구에서는 입지선정과 관련된 선행 연구모델들이 갖고 있는 변수의 제한이라는 한계점을 극복하고자 하였다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 우선 최적입지좌표의 해를 제공해 주는 상호작용모델을 연구모델로 채택하여 모델을 검증하였다. 우선 연구모델에서 사용된 변수를 그대로 사용하여 분석한 결과 현실적으로 큰 차이가 발생한다는 것을 발견할 수 있었다. 이러한 차이를 극복하기 위한 변수를 찾기 위해 설문분석을 실시하였고, 설문분석을 통해 새로운 변수인 1차자료(상품가격, 구색, 품질)를 찾아냄과 동시에 2차자료(연면적, 매장면적, 주차대수)의 변수도 함께 사용하였다. 변수별 최적입지 좌표를 최적화기법을 통해 산출하였다. 또한 모델을 통해 산출된 시장점유와 98년 시장점유 실적치와 비교하는 실증분석을 통해 최적변수를 확정시키려고 하였다. 그러나 연구모델이 모델 내 포함하고 있는 λ값의 전제로 인해 변수별 시장점유가 현실을 반영하지 못하고 있다는 점을 발견하였고, 이를 개선하기 위해 λ값에 따른 민감도 분석을 실시하였다. 분석결과 λ=1.0의 값에서 98년 시장점유율과 가장 높은 유의성을 보였으며, 이 결과를 바탕으로 λ=1.0을 적용한 각 변수별 시장점유를 분석하였다. 분석결과 1차자료 변수를 가급적 많이 반영시키는 것이 현실적인 매출순위와 일치할 뿐만 아니라, 그 시장점유율에 있어서도 98년 시장점유 실적치와 가장 근사한 값을 보였다. 연구상권이 분당상권으로 제한되어 있으며 분석대상 시설이 백화점과 할인점으로 혼재되어 있다는 한계점이 있다. 또한 λ값의 전제를 완화시키는 과정에서 MCI모델을 이용한 직접적인 추정이 가능하나 본 논문에서는 상호작용모델을 이용한 simulation(시뮬레이션) 방법을 선택하였다. 이러한 한계점에도 불구하고 본 연구에서 도출한 확장된 모델을 이용할 경우 마케터는 보다 현실과 근접한 유통시설의 시장점유율 예측이 가능할 것으로 기대된다. 정화 능력은 물의 오염 정도나 생육 환경여건에 따라 달라질 수 있는 것으로 보여진다.비교하였다. 결과: 자연 심박동 출현시간은 대조군에 비해 제I군, 제II-3군, 제III-2군 및 제III-3군에서 매우 늦은 출현시간을 보였고(p<0.01), 제II-1군과 제III-1군에서도 늦은 출현은 보였지만 통계적 유의성은 없었다(p=NS). 심박동수의 비교에서는 대조군에 비해 제III-1군이 가장 좋은 회복을 보였고(p<0.05), 비교군 간의 비교에서도 제III-1군이 제II-1군보다 좋은 회복을 보였다(p<0.05). 대동맥 수축기압에서도 제III-1군(p<0.05)에서 좋은 회복을 보였고, 대동맥 차단 군간에서도 제III-1군이 제II-1군에 비해 가장 좋은 회복을 보였다(1<0.01). 심박출량에서는 대조군에 비해 제III-1군이 좋은 회복률을 보였고(p<0.05), 비교군 간에서는 제III-1군이 제II-1군보다 좋은 회복을 보였으나 통계적 유의성은 없었지만(p=NS), 제III-2군이 제II-2군에 비해 좋은 회복을 보였다(p<0.05). 심부종의 평가에서는 대조군에 비해 제I군(p<0.01)과 제II-3군(p<0.05)에서 심부종이 심한 것을 알 수 있었다. 결론: 적출 심장만으로는 다른 장기의 영향을 배제한 경우에 심근보호액 자체보다 허혈 전조건화를 부여한 심근보호액 군에서 허혈 전조건화 시 심박동의 이상 징후가 출현하기 직전까지 짧은 시간 동안 허혈을 실시한 후 재관류시킨 뒤 심정지액을 주입하여 심장을 보호하는 것이 심기능 회복에 효과가 있는 것으로 생각되며, 앞으로도 계속적인 연구가 필요할 것이다.음을 보았다.s seeds was developed in order to limit the cost and reduce harsh natural seed withdrawal in the natural environment In the case of the use

• 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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• 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.