기업은 이익창출을 위해 자본과 비용을 투입하고 재무적 타당성을 분석하여 투자의 가부를 결정한다. 일반적으로 실물자산의 투자가 창출하는 현금흐름은 투자분석시의 결과와는 달리 불확실하게 변화하고 실물자산이 내포한 여러 경영상의 유연성이 유발하는 비대칭수익구조도 사업의 가치에 영향을 미친다. 실물자산의 투자가 수반하는 다양한 경영상의 유연성들 중, 경영진이 특정 기간 동안 투자를 지연할 수 있는 투자지연의 의사결정은 시장에서 새로운 정보가 유입되면 합리적인 대응을 가능케하여 사업의 가치를 증가시키는 것으로 알려져 왔으나 투자시기의 결정에 관한 연구는 부족해왔다. 그러므로 본 연구는 투자지연이 유효한 실물자산의 투자에서 합리적인 투자시기의 결정을 위해 투자지연에 의한 사업가치의 증분과 손실회복비용을 옵션 가격결정 및 관련 금융 경제이론에 기반하여 추정하고 이를 수학적 변분원리를 이용하여 최적의 투자시기 탐색을 위한 이론 모델을 구성 한 후 부동산 실물자산인 REITs(Real Estate Investment Trusts)의 사례에 적용 및 분석함으로써 실물자산의 투자시기 결정을 위한 이론적인 틀을 제시하고자 한다.
해운사는 화물수송을 통해 수입을 창출하며 그 수송의 근간이 되는 선박에 대한 투자의 의사결정이 그 무엇보다 중요하다. 그럼에도 불구하고 기존에는 모든 상황이 정태적으로 고정된 것으로 가정하는 경제성 분석 방법인 현금흐름할인법을 주로 활용하였다. 따라서 본 연구는 선박 투자의 비가역성과 편익의 불확실성을 고려하여 경제성 분석 시 실물옵션 모형이 유용함을 보여주는데 있다. 특히 본 연구는 실물옵션 중 이항옵션가격결정모형을 활용하였으며, A해운사의 실 투자자료를 활용하여 시뮬레이션을 진행하였다. 분석 결과, 현금흐름할인법 중 순현재가치법에 따른 중고선박의 투자가치는 음(-)으로 분석되었으나 의사결정의 유연성을 반영할 수 있는 이항옵션가격결정모형에서의 투자가치는 양(+)의 경제성이 있는 것으로 평가되었다. 또한 선박 투자의 경제성은 수익 변동성과 할인율에 영향을 받는 것으로 나타났다. 이에 해운사의 선박 투자의사 결정 시 기존 현금흐름할인법과 더불어 실물옵션 모형을 활용하면 보다 유연한 결정을 하는 데 도움이 될 것으로 판단된다.
최근, 공공주택에 대한 소비자의 요구사항이 더욱 다양해지는 반면, 이를 공급하는 공급자 입장에서 개발사업의 불확실성은 상대적으로 증가되고 있어 건설공사 예정가격의 불확실성을 더욱 가속시키는 요인으로 작용하고 있다. 이에 본 연구는 택지개발사업 공공주택건설공사의 사업초기단계에서 공사비를 합리적으로 추정하여 발주자 입장에서 적정한 자금 투자계획 마련과, 공사수행 전반의 원가관리를 지원할 수 있는 신뢰성 있는 도구 개발을 목적으로 하였다. 2007년 상반기에서 2008년 상반기에 설계된 총 20개 공공아파트 단지를 사례로 하여 회귀분석을 실시하였다. 사례의 대표성 및 설명력을 높이기 위해 건축, 기계, 토목, 승강기, 조경, 전기, 통신공사의 단지 내 총공사금액을 합산하여 1개 표본으로 활용하였다. 또한 모형의 적합성과 실제 활용도를 높이기 위해 총공사비를 설계, 계약, 준공금액으로 구분하여 분석을 다양화 하였다. 개발모형을 실제공사비와 검증한 결과 총공사비를 준공, 설계 금액으로 설정한 추정모델은 오차율 2%이내의 매우 우수한 결과를 보였다. 본 연구를 통해 개발한 공사비 추정모델은 사업초기단계에서 소수의 데이터만으로 실제공사비에 근접하게 개략공사비를 추정할 수 있는 유용한 도구로 활용되리라 기대한다.
콩고민주공회국(Democratic Republic of Congo, 이하 DR콩고)은 세계적 자원부국으로 특히 코발트, 철광석, 구리, 다이아몬드 등이 풍부하다. 주요 광물자원의 대부분을 수입에 의존하고 있는 한국은 2008년부터 콩고정부와 한국이 항만 건설을 지원하고, 그 보상으로 루붐바시 슬래그재처리를 통해 아연, 코발트, 구리 등 유용광물을 회수해가는 프로젝트에 대한 검토를 추진하여 왔다. 본 연구는 DR콩고의 루붐바시 슬래그 재처리 사업에 대한 경제성 분석을 수행한 것으로, 연구 결과에 따르면 투자회수기간(pay back period)은 6.7년, 순현재가치(NPV) 3,400만달러, 내부수익률(IRR)은 17.4%로 나타났다. 또한 세제, 고정비용, 운영비용, 지원가격 등에 대한 불확실성을 적용한 민감도 분석 결과 프로젝트의 순현재가치는 최저 -2,480만달러에서 최대 9,270만달러로 나타났다.
최근 정부 정책의 변화와 맞물려 오피스텔은 수도권을 중심으로 사무실과 아파트 가격이 급등하면서 새로운 대체 투자 대안이 되고 있다. 그러나 오피스텔의 선행연구 부재와 더불어 지표를 공표하는 민관기관 역시 표본샘플 부족으로 정확도 저하의 한계를 지녔다. 이들은 공통적으로 시세에 기반한 가격지수를 활용하는데, 시장보다 후행하고 변동성이 적어 평활화 문제가 꾸준히 제기되어 왔다. 따라서 본 연구의 목적은 국토교통부가 최초 공개한 시점부터 지난해까지 실거래가 이루어진 매매(2006~2020), 전·월세(2011~2020) 데이터 자료를 이용하여 서울시 오피스텔 가격지수를 산출하는 것이다. 이를 규명하기 위한 실증방법론으로 반복매매모형을 채택하여 주요 지표인 매매, 전세, 월세지수를 각각 산정하고, 그 외에 보조지표에 해당하는 전월세전환율도 개선된 형태로 함께 개발하였다. 수집된 자료결과 및 통계해석의 정확성을 기하기 위한 지원도구는 SAS 9.4로 일괄 처리하였다. 본 연구의 실증분석 결과를 간단히 요약하면, 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, 2020년말 서울시 오피스텔 매매지수는 132.5P, 전세지수는 163.9P(2011.1Q=100.0P)이며, 월세는 원점인 100.0P선에서 밑돌았다. 오피스텔의 지수 유형별 월세가 공실 위험으로 비교적 보합세를 유지한 가운데, 수요가 풍부한 매매가와 전세금 상승세가 지속되는 차이를 보인 것으로 해석된다. 둘째, 주택유형별 매매가 증가폭은 오피스텔이 아파트, 연립다세대 등 다른 주택유형보다 낮은 자산으로 드러났다. 모형의 설명력은 표준오차 평균이 0.02 이하로 적합도가 뛰어난 것으로 판명되었다. 셋째, 본 연구가 추정한 가격지수를 한국부동산원, KB국민은행 등 유사 발표기관의 지표와 상호 비교하면, 변이가 크게 나타나 고질적인 평활화 문제를 해결할 수 있는 가능성을 확인하였다. 결론적으로 본 연구는 코로나 19와 같이 경기 불확실성이 큰 상황 하에서, 서울시 오피스텔 실거래가 지수 산정 제시와 시험 모의적용을 새롭게 시도함으로써 향후 시장참가자들이 가격동향 및 변화를 예측하는데 유의미한 의의를 둘 수 있다.
본 연구에서는 퍼지논리 에이전트 기반 모델링(ABM: Agent-Based Modeling)을 이용한 시뮬레이션 기법을 이용하여 대표적 온라인 게임 장르인 MMORPG게임과 스포츠게임별로 게임 사용자들의 아이템 거래 행동특성을 분석하고자 한다. 온라인 게임 시장에서 아이템 거래는 게임회사의 수익성을 좌우하는 핵심변수이다. 그럼에도 불구하고, 기존 온라인 게임 연구에서는 게임 장르별로 게임 사용자들의 아이템 거래 행동특성을 면밀하게 분석하는 연구가 부족하였다. 이는 온라인 게임시장의 특성상 실증분석이 어렵기 때문이다. 이 같은 기존 연구의 한계를 극복하기 위한 방법으로 본 연구에서는 ABM을 이용한다. 한편, 게임 사용자들의 행동 특성은 게임 장르별로 달라지며 주어진 게임의 특성에 따라서 많은 편차를 보이기 때문에 그만큼 모호성과 불확실성이 수반된다. 이러한 상황을 고려하여 본 연구에서는 ABM과 퍼지 논리를 결합한 방법을 적용한다. 본 연구에서 고려한 온라인 게임 장르는 MMORPG와 스포츠게임이다. ABM과 퍼지 논리를 결합한 시뮬레이션 결과 MMORPG 게임장르에서는 사용자들이 고성능 아이템에 값비싼 가격을 지불할 동기가 있음이 확인되었다. 반면, 스포츠게임 장르의 경우 게임 사용자들은 아이템 성능 자체에는 민감하게 반응하지 않으며, 상대적으로 합리적인 가격대에서 게임 아이템 거래를 하고자 함을 알 수 있었다. 이 같은 본 연구의 분석결과로 미루어 볼 때 본 연구에서 제안하는 퍼지논리 기반의 ABM 시뮬레이션 기법은 온라인 게임사가 게임 아이템 관리 및 고객 이탈방지전략 수립 시 유용하게 사용될 가능성이 충분한 도구임을 알 수 있었다.
본 연구는 지적재조사업을 원활하게 추진하기 위하여 조정금을 산정하는데 있어서 감정평가를 적용할 필요성을 제시하고자 한다. 본 연구 내용을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 조정금의 추정이 증가할 것으로 판단되는 현재의 시점에서 현실성을 반영하지 못하는 범위에 대해 고려할 수 있는 효과적인 방법을 제시하는 것이다. 둘째는 개별적 토지의 조정금 산정에서 발생하는 불확실성을 개별 토지에서 발생되는 문제점으로 제기되고 있다. 토지의 진정한 가치에 대한 보상가격과 조정금의 조정 때문에 차이가 발생할 수 있다. 셋째, 다양한 토지의 경우와 조정금 산정방법의 평가방법에 대한 접근방법의 차이로 인해 다양한 평가기법의 적용이 요구되고 있으며, 개별적 가치의 평가에서 전문적인 감정평가사에 의한 조정금 산정의 조정이 제시되고 있다.
본 연구는 중국의 국제회계기준의 채택시점을 중심으로 이전과 이후에 나타나는 보수적 회계처리의 차이점을 확인하기 위해 CSMAR(China Stock Market & Accounting Research)DB를 토대로 2002년부터 2014년까지의 패널 자료를 통해 유의적 차이점을 분석 검증하였다. 기업의 재무적 변화는 일반적으로 회계준칙의 변화 시점에서 차이가 나타날 수 있으며, 이러한 차이는 보수적 회계처리에 영향을 미칠 줄 수 있기 때문에 보수주의를 이해하는 것은 금융거래에 있어서 매우 유의미한 과정으로 볼 수 있다. 본 연구에서는 주당순이익 및 가격, 주식수익률, 부채비율을 통해 보수성을 측정하였다. 분석결과 보수적 회계처리는 기업회계기준의 도입 이후에 보다 높게 나타났으며, 부채비율이 높을수록 보수적 회계처리 비율이 높은 것으로 분석 되었다. 따라서 특정한 회계기준의 변화 시점에서 기업은 미래금융환경에 대한 불확실성이 증가되거나 신뢰성을 증가시키기 위해 보수적 회계처리를 유인하는 것으로 분석 될 수 있었다. 그러므로 본 연구에서는 회계기준과 준칙 등의 변화에 의한 실무적인 영향뿐만 아니라 향후 유사 연구에 유용한 지침을 제공 할 수 있을 것으로 기대 된다.
코로나 시대 이후 아파트 가격 상승은 비상식적이었다. 이러한 불확실한 부동산 시장에서 가격 예측 연구는 매우 중요하다. 본 논문에서는 다양한 부동산 사이트에서 자료 수집 및 크롤링을 통해 2015년부터 2020년까지 87만개의 방대한 데이터셋을 구축하고 다양한 아파트 정보와 경제지표 등 가능한 많은 변수를 모은 뒤 미래 아파트 매매실거래가격을 예측하는 모델을 만든다. 해당 연구는 먼저 다중 공선성 문제를 변수 제거 및 결합으로 해결하였다. 이후 의미있는 독립변수들을 뽑아내는 전진선택법(Forward Selection), 후진소거법(Backward Elimination), 단계적선택법(Stepwise Selection), L1 Regularization, 주성분분석(PCA) 총 5개의 변수 선택 알고리즘을 사용했다. 또한 심층신경망(DNN), XGBoost, CatBoost, Linear Regression 총 4개의 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 이용해 하이퍼파라미터 최적화 후 모델을 학습시키고 모형간 예측력을 비교하였다. 추가 실험에서는 DNN의 node와 layer 수를 바꿔가면서 실험을 진행하여 가장 적절한 node와 layer 수를 찾고자 하였다. 결론적으로 가장 성능이 우수한 모델로 2021년의 아파트 매매실거래가격을 예측한 후 실제 2021년 데이터와 비교한 결과 훌륭한 성과를 보였다. 이를 통해 머신러닝과 딥러닝은 다양한 경제 상황 속에서 투자자들이 주택을 구매할 때 올바른 판단을 할 수 있도록 도움을 줄 수 있을 것이라 확신한다.
본 연구는 전통적인 농업입지론에 기초한 생산지향 모델에서 시장원리를 고려하여 토지이용에서 변화와 농작물 가격의 변화를 고찰하기 위한 이론 연구이다. 본 연구에서 제시된 균형모델은 생산비용, 운송률, 수요의 측면에서 생산지향모델과 비교된다. 시장(도시)의 규모가 농업토지이용에 미치는 영향을 시나리오를 통해 분석하였다. 또한 제시된 균형모델이 농업에서 불확실성이란 요소를 그 모델에서 어떻게 수용하는가를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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