본 연구는 채권시장과 금리시장의 지표를 이용한 외환시장 환율예측 모델을 만드는데 있어 어떤 인공지능 방법론이 가장 적합한지 밝혀내는데 그 목적이 있다. 채권시장의 대표 상품인 국고채와 통안채는 위험회피 상황이 올 때 대규모로 매도되어지고 그런 경우 환율이 상승하는 모습을 자주 보여주었고, 금리시장에서 통화 스왑 (Cross Currency Swap) 가격은 달러 유동성 문제가 생길 때 주로 하락하였으며, 그 움직임은 환율의 상승에 직간접적인 영향을 미쳐온 점 등을 고려하면, 채권시장과 금리시장에서 거래되는 상품의 가격과 움직임은 외환시장에도 직간접적인 영향을 주고 있으며, 세 시장 사이엔 상호 유기적이고 보완적인 관계가 있다고 볼 수 있다. 지금까지 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 사이의 관계와 연관성을 밝히는 연구는 있어왔으나, 과거 많은 환율예측 연구들이 주로 GDP, 경상수지 흑자/적자, 인플레이션 등 거시적인 지표를 기반으로 한 연구에 집중되어 왔으며, 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 인공지능을 활용하여 외환시장의 환율을 예측하는 적극적인 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 연구는 채권시장 지표와 금리시장 지표를 기반으로, 비선형데이터 분석에 적합한 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델과, 선형데이터 분석에 적합한 로지스틱 회귀분석 (Logistic regression), 그리고 비선형/선형데이터 분석에 활용 가능한 의사결정나무 (Decision Tree)를 각각 사용하여 환율예측 모델을 만들고 그 수익률을 비교하여 어떤 모델이 가장 외환시장 환율 예측을 하는데 적합한지 알려준다. 또한, 본 연구는 주식시장, 금리시장, 오일시장, 그리고 외환시장 환율 등 비선형적 시계열 데이터 분석에 많이 사용되어진 인공신경망 모델이 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 한 외환시장 환율예측 모델에 가장 적합한 방법론을 제공하고 있다는 것을 증명한다. 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 간의 단순한 연관성을 밝히는 것을 넘어, 세 시장 간의 거래 신호를 포착하여 적극적인 상관관계를 밝히고 상호 유기적인 움직임을 증명하는 것은 단순히 외환시장 트레이더 들에게 새로운 트레이딩 모델을 제시하는 것뿐만 아니라 금융시장 전체의 효율성을 증가시키는데 기여할 것이라 기대한다.
본 연구는 개인투자자들의 투자의사결정에 도움을 주고자, 증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용해 공모주의 상장 5거래일 이후 주식 가격 등락을 예측하는 모델을 제시한다. 연구 표본은 2009년 6월부터 2020년 12월 사이에 신규 상장된 691개의 국내 IPO 종목이다. 기업, 공모, 시장과 관련된 다양한 재무적 및 비재무적 IPO 관련 변수와 증권신고서의 어조를 분석하여 예측했고, 증권신고서의 어조 분석을 위해서 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)에 기반한 텍스트 분석을 이용해 신고서의 투자위험요소란의 텍스트를 긍정적 어조, 중립적 어조, 부정적 어조로 분류하였다. 가격 등락 예측에는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트벡터머신(Support Vector Machine), 인공신경망(Artificial Neural Network) 기법을 사용하였고, 예측 결과 IPO 관련 변수와 증권신고서 어조 변수를 함께 사용한 모델이 IPO 관련 변수만을 사용한 모델보다 높은 예측 정확도를 보였다. 랜덤 포레스트 모형은 1.45%p 높아진 예측 정확도를 보였으며, 인공신공망 모형과 서포트벡터머신 모형은 각각 4.34%p, 5.07%p 향상을 보였다. 추가적으로 모형간 차이를 맥니마 검정을 통해 통계적으로 검증한 결과, 어조 변수의 유무에 따른 예측 모형의 성과 차이가 유의확률 1% 수준에서 유의했다. 이를 통해, 증권신고서에 표현된 어조가 공모주의 가격 등락 예측에 영향을 미치는 요인이라는 것을 확인할 수 있었다.
주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.
본 연구는 브랜드 이미지와 광고모델의 일치성이 브랜드 태도와 가격공정성 지각에 긍정적인 영향을 미치는가를 조사하기 위해 수행되었다. 선행 연구들에 대한 고찰을 토대로 구성개념을 각각에 대하여 재정의 하였고, '유명인 광고모델의 이미지와 광고대상(브랜드)의 이미지가 얼마나 잘 조화되는가 (적절한가 또는 일치하는가)'와 같이 이미지들 간의 조화/적합/일치 정도를 모두 포괄하는 개념으로 "이미지 일치성"을 정의하였다. 결과를 요약하자면 첫째, 브랜드 이미지와 스포츠 스타 광고모델의 일치성은 브랜드 태도의 확신성과 지속성 형성에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 조사되었다. 둘째, 개인이 가지고 있는 브랜드에 대한 태도의 확신성과 지속성은 가격공정성 지각에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 셋째, 브랜드 이미지와 스포츠 스타 광고모델의 일치성은 가격공정성 지각에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 첫째와 셋째 연구결과를 통해 브랜드 이미지와 광고모델의 일치성이 높은 광고가 가격공정성 지각에는 일시적으로 긍정적 영향을 미치지만 지속적인 구매를 유발하는 브랜드 태도의 형성에 미치는 영향은 미미하다는 것을 알 수 있다. 즉, 소비자의 브랜드에 대한 장기적인 신뢰에 영향을 미치기 위해서는 광고와 같은 프로모션 전략보다는 제품이나 서비스의 품질 향상이 선행하여야 한다는 것을 의미한다. 브랜드이미지와 부적합한 광고모델이 등장하는 광고는 제품 가격 인상 등에 대한 소비자의 가격공정성 판단에 대해 일시적으로 부정적인 영향을 미칠 수는 있으나, 장기적인 관점에서 소비자의 재구매 의도나 구전의도와 같은 태도 형성에는 영향을 미치지 않는 것이다. 둘째 연구결과를 통해 이미 형성된 긍정적인 브랜드 태도는 소비자의 가격공정성 지각을 더욱 긍정적으로 변화시키는데 공헌할 수 있다는 것을 알 수 있다. 특히, 가격공정성 지각에 미치는 영향에 있어서 태도의 지속성이 태도의 확신성보다 영향력이 더 크다는 점에서, 소비자와 기업의 거래 기간, 거래 빈도 등의 지속성 이슈가 소비자의 신념이나 신뢰의 강도와 같은 확신성 이슈보다 더 중요한 요소로서 기업이 통제하고 관리해야 하는 사실을 시사한다. 예를 들어, 고가의 스포츠 용품의 경우 광고모델과 브랜드 이미지가 잘 어울리면, 그렇지 않은 경우에 비해 소비자는 가격에 대해 부담감을 덜 느낀다. 그러나 이러한 점이 소비자의 반복적인 구매나 거래의 지속 여부를 결정하지는 않으며, 브랜드에 대한 신뢰에 대해서도 절대적인 영향을 미치지 않는다. 즉, 이러한 소비자의 브랜드 태도는 소비자 의사결정에서 결과적인 변수가 아니라, 원인변수로서 역할이 더 크기 때문에, 기업으로서는 소비자의 브랜드 태도를 긍정적으로 변화시키는 것을 최종 목표로 삼을 것이 아니라, 기업의 일상적인 전략으로서 인식하고 접근하여야 한다.
최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.
본 연구의 목적은 2007년~2010년 유로 도입 이후 금융위기 및 그에 따른 EU 부채위기까지의 기간 내에 미국, 유럽 및 BRIC 금융시장 간의 선형과 비선형 인과관계의 존재를 통해 글로벌 전이효과를 조사하는데 있다. 금융위기로 인한 글로벌 전이효과가 잘 설명되어 있지만, 미국, 유럽 및 BRIC 주식시장 간의 변동성 전이효과의 특성 뿐만 아니라 전달 메커니즘은 체계적으로 조사되지 않았다. 동적 선형 및 비선형 인과관계를 조사하기 위해 단계적인 필터링 방법론이 도입되었는데, 이는 벡터자기회귀모형과 다변량 GARCH 모형을 포함한다. 본 논문의 표본은 유로 이후 기간을 포함하고 또한 2007년 금융위기, 2008년 글로벌 금융위기, 2010년 유로존 부채위기도 포함한다. 본 연구의 실증결과는 BRIC 주식시장의 효율성에 많은 함의를 가질 수 있는데 시장의 예측가능성에 영향을 미칠 뿐만 아니라 시장의 금융통합의 과정을 수량화하기 위해서 미래의 연구에 유용할 수 있다. 미국, 유럽 및 BRIC 간의 상호 의존성이 감지되면 금융시장 규제, 헤징 및 거래 전략에 대한 중요한 함의를 나타낼 수 있다. 또한 결과는 BRIC이 미국발 서브프라임 금융위기 이후 국제적으로 통합되고 있고 전이효과가 더욱 구체화 되어 현저하게 나타나고 있다는 것을 보여준다. 더욱이, 탈동조화 견해를 지지하는 일관된 증거가 전혀 없다. 일부 비선형 인과관계는 조사기간 동안 필터링 후에도 지속된다. 비록 꼬리분포 의존성과 고적률이 나머지 상호 의존성의 유의한 요소일 수 있을지라도, 이것은 비선형 인과관계가 단순한 변동성 효과에 의해 대체로 설명될 수 있다.
국제원유시장의 지역화에 대한 논의는 에너지 정책을 수렵하는데 중요한 자료를 제공한다. 특히 우리나라와 같이 하나의 시장에서 80% 가량의 원유를 수입하고 있는 국가에게는 국제원유시장의 지역화 여부는 중요한 문제이다. 본 연구에서는 이와 같이 중요한 의의를 가지는 국제원유시장의 지역화를 분석하기 위해서 기존 연구의 공적분 분석 방법론과 함께 가격의 선행 관계와 시차를 고려할 수 있는 인과관계 분석 방법론을 사용하였다. 중동시장의 Dubai유, 유럽시장의 Brent유, 미국시장의 WTI유와 동아시아시장의 Tapis유를 대상으로 국제원유시장의 지역화 여부를 분석하였으며, 공적분 관계가 성립하지 않는 가격에 대해서는 시차의 변경을 고려할 수 있는 Hsiao (1981)의 인과관계 분석방법론을 사용하였다. 또한 공적분 관계가 성립하여 장기적인 균형관계에 놓여 있는 가격에 대해서는 벡터오차수정모형을 사용하여 인과관계를 분석하였다. 공적분 분석 결과 Brent, WTI, Tapis 유의 가격은 서로 장기적인 균형관계가 성립하지만 중동시장의 Dubai유와 이들 세 시장의 가격 사이에서는 장기적인 균형관계를 발견할 수 없었다. 그러나 가격의 선행 관계와 시차를 고려할 수 있는 인과관계 분석을 수행한 결과 Dubai 시장을 포함한 국제원유시장은 1주에서 5주의 시차를 가지고 서로의 가격 변화에 영향을 주는 단일화된 시장이라는 결론을 도출할 수 있었다. 따라서 국제원유시장은 하나의 커다란 단일화된 시장이라는 Adelman (1984)의 가설은 타당하다고 할 수 있다.
본 연구는 금융위기 이후 새로운 질서로 부상되고 있는 '뉴 노멀'시대하 거시적 관점에서 한국기업의 R&D투자가 한국의 무역에 미치는 영향을 장 단기적 측면에서 실증적으로 규명하고자 하였다. 먼저 뉴노멀시대의 특징과 기업의 R&D투자현황을 분석한 다음, 기업의 R&D투자가 무역에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 시계열 자료인 무역량 변수들의 안정성 검정을 위하여 단위근 검정과 공적분 검정을 실시하였다. 또한 R&D투자의 변동성이 무역량 변수들에 미치는 동태적 영향을 보기 위해 백터오차수정 모형에 기초한 충격반응 및 분산분해를 실시하였다. 분석결과 수출, 수입, 수출/수입, R&D지출 모두 장기적으로 안정적인 공적분관계에 있는 것으로 나타났다. 인과관계 검정에서는 기업의 R&D 지출이 여타 변수에 대하여 단기와 장기 모두 일방적인 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다. 충격반응함수 분석에서는 기업의 R&D지출의 충격에 대하여 무역량 모두 정(+)의 영향을 받으며 특히 수입보다는 수출부문에 더 큰 영향을 받으면서 장기간에 걸쳐 안정적인 추세로 수렴되었다. 예측오차의 분산분해의 결과는 기업의 R&D지출의 변동성이 무역량 변수들의 분산에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
고빈도 자료를 이용하여 한국과 중국에서 주가지수선물시장이 개설된 이후 현물 시장과의 동적관련성에 어떠한 특징적 차이점이 있는지에 대해 분석하였다. KOSPI 200의 경우 시차변수를 이용한 다중회귀분석에서 주가지수선물가격이 현물가격을 약 15분 정도 선행하는 것으로 나타나 주가지수선물시장이 현물시장에 대해 가격발견기능을 수행하는 것으로 나타났다. EGARCH 모형을 이용한 수익률 변동성의 선-후행관계 분석의 경우 강하지는 않지만 주가지수선물가격의 변동성이 현물가격의 변동성에 선행하는 것으로 나타났다. 한국의 경우 주가지수선물시장이 개설된 초기단계에서부터 다른 선진국의 경우와 비슷하게 선물시장과 현물시장 간에는 가격 및 가격변동성의 동적관련성이 존재하는 것으로 나타났다. CSI 300의 경우 한국과는 다른 특징적 차이를 보여주고 있다. 우선 현물시장의 가격이 주가지수선물시장의 가격에 선행하는 것으로 나타났다. 그 이유는 국내의 개인투자자와 외국인 투자자들이 주가지수선물거래에 참여하는 것이 엄격히 제한됨으로써 선물시장으로 유입되는 정보가 상대적으로 늦게 가격에 반영되어 선물시장의 가격발견기능을 약화시킨 결과로 판단된다. 변동성의 경우 현물시장과 주가지수선물시장 간에는 양방향의 상호의존성이 나타나고 있어 어느 한 시장의 일방적인 선행효과는 발생하지 않는 것으로 나타났다. 정리하면, 중국의 주가지수선물시장은 투자자들의 시장참여에 대한 여러 가지 제약으로 인해 충분한 정보전달 기능을 수행하지 못하는 것으로 나타났다.
현재 부동산 경기는 매매건수의 감소와 장기적 경기 침체로 인해 상당히 위축되어 있는 상태이다. 이에 대응하여 최근 정부는 기업형 주택임대사업 육성을 통한 중산층 주거혁신방안을 발표하면서 부동산 경기 활성화에 앞장서고 있다. 한편 국내 주택시장은 가구구조의 변화, 전세에서 월세의 증가를 겪는 등 구조적 전환기에 접어들고 있다. 또한 1~2인 소형가구에 대한 수요가 증가하고 있으며 점차 가파르게 늘어나는 추세를 보일 것으로 예상하며, 결과적으로 1~2인 소형 주택 사업이 활발히 진행될 것으로 전망된다. 또한 국내 건설업계는 모듈러 건축물이라는 새로운 기술에 대한 관심이 상당히 높아진 상태이다. 모듈러 건축이란 공장에서 모듈을 생산하여 현장에서 조립하는 형태로서 빠른 시공성과 친환경성 및 이동성 등 여러 분야에서 활용 가능한 건축기술이다. 종합해보면 부동산 시장의 변화, 모듈러 건축기술이라는 두가지 큰 이슈가 현재 건설시장의 화두이다. 이러한 현 상황에서 본 논문은 시장분석을 통해 모듈러 진출분야를 선정하고 LCC분석을 통해 수익성 분석 및 사업시나리오 구상 등을 통한 임대시장에서의 모듈러 사업모델을 제안해보고 모듈러 건축물을 이용한 1~2인 소형 임대주택 사업 가능성을 판단해보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
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제 19 조 (관할 법원)
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.