• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.566-576
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• 2016

일반적으로 부동산 매매시장과 경매시장 간에는 다양한 측면에서 긴밀한 연관관계가 있는 것으로 알려져 있다. 또한 매체에서는 경매시장이 매매시장 경기를 선도하는 주요한 변수로 언급되었다. 본 논문에서는 서브프라임 금융위기 이전의 주택시장 활황기와 이후의 주택시장 침체기 각 시기별로 주택매매시장 및 주택전세시장과 주택경매시장 간의 관계를 벡터오차수정모형(VECM; Vector Error Correction Model)을 이용하여 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 국내 대표적인 부동산시장이며, 시단위에서 가장 많은 경매물건이 거래되는 서울시의 아파트를 대상으로 연구를 진행하였다. 분석변수는 주택매매가격지수, 주택전세가격지수, 낙찰율, 낙찰가율을 활용하였다. 본 연구에서는 서브프라임 금융위기 발생 이전인 2002년 1월부터 2008년 12월까지를 Model 1로, 2009년 1월부터 최근 2015년 11월까지를 Model 2로 구분하여 비교분석하였다. 분석결과 경매시장의 경우 주택시장 변동에 상대적으로 덜 민감한 것으로 나타났다. 하지만 반대로, 경매시장 충격에는 주택시장이 유의미한 변동을 나타내는 것으로 확인되었다. 이는 경매시장 변화가 주택시장 변동에 선행하는 것을 의미하며 하나의 거래시장으로 경매시장이 활성화되고 있음을 나타낸다. 중앙정부에서는 경매시장의 중요성을 정확히 인지하고 가격변동추이를 면밀히 확인할 필요가 있다. 또한 투자주체들 역시 경매시장에 대한 전문성을 확보할 필요가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.196-209
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• 2018

은행의 수익성과 관련하여 어떠한 요인들이 영향을 미치는지 연구하고 있다. 본 연구에서는 은행의 수익성 개선을 위한 자금조달구조의 다양화 측면에서 기존연구와 달리 시장성수신비중을 주요 관심변수로 하여 8개의 설명변수와 총자산영업이익률을 수익성 지표로 사용하여 가설설정하고 전체기간과 금융위기 전 후 로 비교 분석하여 차이를 보고자 한다. 다중회귀분석한 결과, 모든 분석기간에서 유의미한 결과가 나타나는 수익성 요인은 원화예대금리차, 점포수, 고정이하여신비율이며 국내은행은 원화예대금리차가 커지고 점포수가 증가할수록 수익성도 향상되고 부실여신이 증가하면 수익성도 하락하는 것을 알 수 있다. 시장성수신비중은 은행의 수익성에 통계적으로 유의미한 영향을 주지는 못하는 것으로 나타났다. 글로벌 금융위기이전에는 거시경제지표의 영향을 받기 보다는 개별 은행의 상황 및 다른 금융환경의 영향을 더 받았다는 것을 알 수 있으며 금융위기이후에는 은행의 여신이 증가하면서 수익성도 향상되는 것으로 추정할 수 있다. 은행의 수익성 요인은 분석 기간별 특징이 있다고 추론되며 이에 그 의미와 시사점을 가진다. 향후 은행산업의 수익성에 관한 연구는 특수은행이 포함된 국내은행 전체로 대상을 확대할 필요가 있다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제14권1호
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• pp.121-145
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• 1992

본고(本稿)에서는 현재의 경제상황을 잘 반영하는 건설투자활동(建設投資活動)의 단기예측모형(短期豫測模型)을 정립하고자 먼저 관련 시계열자료의 안정성(安定性) 여부(與否)와 순환성(循環性), 계절성(季節性)의 특성을 살펴본 후 여러 단기모형의 예측력(豫測力), 정합성(整合性), 설명력(說明力)을 비교 검토했다. 단위근(單位根) 검정(檢定)과 자기상관계수(自己相關係數) 스펙트랄 밀도함수 분석의 결과, 건설관련 시계열자료들이 대체로 단위근(單位根)을 갖지 않음으로써 안정적이고 주기적인 순환변동을 하고 있으며, 시차변수의 설명력이 높은 특성을 나타내었다. 또한 건설투자자료의 특성이 선행지표(先行指標)인 건축허가연면적(建築許可延面積) 및 건설수주액(建設受注額)과 아주 유사하여 건설투자 단기예측에 있어서 두 지표 사이의 시차관계(時差關係) 파악이 중요함을 알 수 있었다. 제(第)III장(章)에서는 단변량(單變量) 시계열모형(時系列模型)으로 ARIMA모형(模型)과 승법선형추세예측모형(乘法線型趨勢豫測模型)을, 다변량(多變量) 시계열모형(時系列模型)으로는 첫째, 선행지표(先行指標)를 이용한 1차자기회귀모형(次自己回歸模型), VAR모형(模型), 둘째 GNP자료를 이용한 거시경제모형의 단순한 축약형모형(縮約型模型)과 VAR모형(模型)을 제시하고 이들을 비교 평가하였다. 이에 따르면 단변량 시계열모형보다는 다변량 시계열모형이 시간이 경과할수록 예측오차(豫測誤差)가 커지지 않는다는 점에서 우수한 것으로 나타났으며, 다변량모형 중에서도 벡터자기회귀모형이 여타 모형보다 절대예측오차평균(絶對豫測誤差平均), 평균자승근(平均自乘根) 퍼센트 오차(誤差), 결정계수(決定係數) 등 모든 면에서 우수한 것으로 평가되었다. 이는 최근 건설투자가 추세에서 벗어난 급증세를 지속하고 있음을 고려할 때 타당한 결론이라 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.69-88
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• 2022

최근 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 경제와 외교 상황에 급격한 변화가 일어나고 있으며, 수출 의존도가 높은 한국은 이러한 변화에 큰 영향을 받고 있다. 본 연구에서는 기업의 수출전략 수립 및 의사결정 지원을 위해 차년도 수출액 예측 모델을 구축하고, 모델의 예측 결과를 바탕으로 수출 유망국가 추천 방식을 제안한다. 본 연구에서는 모델이 다양한 정보를 학습할 수 있도록 국가별, 품목별, 거시경제 변수 등 선행 연구에서 중요하게 사용된 변수를 다방면으로 수집하였다. 수집한 데이터를 분석한 결과, 국가와 품목에 따라서 수출액의 분포가 매우 비대칭적인 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 모델의 예측 성능을 향상시키고 설명력을 확보하기 위해서 분리학습 방식을 사용하였다. 분리학습은 전체 데이터를 동질적인 하위 그룹으로 분리하고 개별 모델을 구축하는 방식으로, 본 연구에서는 수출액을 기준으로 5개 구간으로 데이터를 분리하였다. 모델 학습 과정에서 구간별 특성을 반영하여 구간1부터 구간4까지는 LightGBM을 사용하고, 구간5는 지수이동평균을 사용하였으며 이를 통해 모델의 예측 성능을 향상시킬 수 있었다. 모델의 설명력 확보를 위해서 추가로 구간별 모델의 SHAP-value를 계산하고 중요도가 높은 변수를 제시했다. 또한, 본 연구에서는 예측 모델을 기반으로 2단계 수출 유망국가 추천 방식을 제안했다. 효율적인 수출 전략 수립을 위해서 BCG 매트릭스와 국가별 점수 산출 방식을 사용하였고, 품목별 유망 국가 순위와 수출 관련 주요 정보들을 제공하였다. 본 연구는 다양한 정보를 학습한 머신러닝 모델로 여러 국가와 품목에 대한 예측을 실시하고, 이 과정에서 분리학습 방식으로 예측 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다. 또한, 현재 무역 관련 서비스들이 과거 데이터에 기반한 정보를 제공하고 있음을 고려할 때, 본 연구에서 제안한 예측 모델과 유망국가 추천 방식은 기업들의 미래 수출 전략 수립 및 동향 파악에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 노동경제논집
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• 제24권3호
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• pp.13-38
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• 2001

본 논문에서는 고용에 대한 법정근로시간 단축의 효과를 Putty-Clay-Model에 기초해 단기 및 중 장기적 효과로 구분하여 고찰해 보았다. 단기분석의 결과, 노동생산성이 불변인 가운데에서도 고용효과가 나타날 가능성은 기업이 재화 수요를 충족시키기 위해 신규채용을 통해 고용을 확대할 경우인데, 이러한 고용확대는 불변 단위시간당 임금에서 근로자 1인당 임금총액이 법정근로시간 단축과 비례해서 감소할 뿐만 아니라 기존 고용인력의 실제 근로시간이 단축함에 따라 발생하는 공석인 일자리가 추가고용으로 이어질 때 가능하다. 또한 근로자 1인당 임금총액이 법정근로시간 단축 전과 동일하지만 기존 인력의 연장근무를 신규 인력으로 대체하는 경우를 상정해볼 수 있는데, 이러한 가능성은 신규 채용에 동반되는 비용이 기존 인력의 연장근무로 인한 할증임금비용보다 저렴할 경우에 발생할 수 있고, 비용상승을 부분적으로 억제한다는 점에서 나타날 수 있다. 그러나 앞의 두 경우와는 달리 근로자 1인당 임금총액이 불변이고 기존 근로자의 실제 근로시간이 연장근무로 인해 법정근로시간 단축 전과 일치하는 경우에는 시간당 임금의 증가와 할증임금의 조기 적용으로 근로자의 실질임금을 이중으로 증대시키는 효과를 야기하고 노후설비로 생산하는 한계기업의 수익성을 저하시켜 고용감소를 유발할 가능성이 있다. 한편, 근로시간 단축과 더불어 노동생산성이 증가하는 경우에는 기업의 수익에는 영향을 미치지 않는다. 그러나 노동생산성 증가로 법정근로시간 단축 전의 생산량이 기존 인력에 의해서도 달성될 수 있기 때문에 총수요 증가와 그에 따른 생산량의 증가 없이는 고용확대의 동인이 발생하지 않는다. 중 장기 분석에서는 가변가격과 불변노동생산성을 중심으로 전체 경제와 고용에 어떠한 변화가 야기되는지를 고찰해 보았는데, 분석 결과 경기침체와 고용감소가 발생할 수 있다는 결론에 도달했다. 즉, 임금과 가격의 상승으로 실질임금은 불변이지만 국내 물가의 인상은 가계의 실질금융자산을 감소시켜 소비수요를 축소시키는 한편, 실질환율을 상승시켜 국내외 시장에서 자국 상품의 가격경쟁력에 영향을 미친다. 그러나 국내 물가의 인상과 명목임금의 인상은 기업의 투자에는 상반된 효과를 야기한다. 즉, 국내 물가 인상은 소비수요와 해외수요의 감소를 야기하여 생산용량을 확대하려던 투자계획을 축소시키는 반면에, 명목임금의 인상은 기업이 요소가격의 상대적 관계를 고려하여 생산비용 최소화를 위해 노동절약형 합리적 투자를 선호하도록 유도하고, 그에 따라 자본집약적 설비의 투자규모를 명목임금이 인상되기 전보다 증가시킨다. 따라서 임금과 물가의 인상이 투자규모에 미치는 영향은 분명하지 않으나 소비수요와 해외수요의 감소로 인해 총수요가 감소하고, 그에 따른 총생산능력의 불완전 가동은 '경기적 실업'을 야기할 우려가 있다. 이상의 연구 결과가 보여주듯이, 근로시간 단축의 고용효과는 근로시간 단축으로 인한 임금인상 효과가 노동생산성의 향상으로 얼마나 상쇄되는지에 따라 달라질 수 있는 것으로 귀결되고, 그에 따라 사회적 합의를 도출하기 위해 논의를 거듭했던 독일의 사례를 보면 시사하는 바가 크다. 독일노총은 기술향상으로 근로자의 노동생산성이 빠르게 증가하는 반면에 해외수요를 포함한 총수요의 미흡한 증가로 경제성장이 부진한 상황, 즉 생산과 노동생산성의 괴리현상에서 근로시간 단축과 더불어 총수요확대를 위한 팽창재정정책이 실업자를 감소시킬 수 있다고 역설했다. 따라서 독일의 경우 높은 노동생산성과 부진한 총수요가 근로시간 단축의 동인으로 작용했던 반면에 우리는 노동생산성의 향후 추이에 대한 불확실성에도 불구하고 근로자의 삶의 질 제고가 근로시간 단축의 시발점으로 작용했다. 따라서 근로시간 단축의 고용효과를 논하기 위해서는 거시경제변수를 충분히 고려한 이론을 개발하고, 다양한 실증분석을 시도하는 등 법정근로시간 단축과 연계된 연구를 한층 배가하는 자세로 회귀하고 그 연구 결과를 바탕으로 국가정책을 집행해야 할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.195-220
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• 2018

본 연구는 비트코인 가격 변화량에 영향을 미치는 요인에 대한 실증 분석을 수행하였다. 기존 연구들은 암호화폐와 관련해 블록체인 시스템의 보안성, 암호화폐가 불러일으키는 경제적 파급효과 및 법적 시사점, 소비자 수용 및 사용 의도와 사회현상을 중심으로 이루어졌다. 그러나 암호화폐 가격 변화가 급등과 급락을 반복하면서 많은 사회적 문제를 야기했음에도 불구하고 암호화폐의 가격 변화에 영향을 미치는 요인에 대한 실증적 연구는 부족하다. 때문에 본 연구에서 암호화폐 가격 변화에 미치는 영향 요인을 도출하기 위해 암호화폐 중 가장 대표적인 비트코인을 중심으로 분석을 진행하였다. 분석을 위해 소비자, 산업, 거시경제 세 가지 차원에서 가설을 수립, 각 차원의 변수에 대한 시계열 데이터를 수집하였다. 단위근 검정을 통해 시계열 데이터에 대한 가성 회귀를 제거하고 안정성을 검증한 후, 비트코인 가격 변화량에 영향을 미칠 수 있는 요인들에 대한 회귀 분석을 실시하였다. 분석 결과 비트코인 가격 변화량은 비트코인 거래 금지에 대한 검색 트래픽, 미국 달러지수 변화량과는 음의 상관관계를, GPU 벤더의 주가 변화량, 원유 가격 변화량과는 양의 상관관계를 갖는 것을 확인했다. 그 이유로는 비트코인 거래 금지는 비트코인 존폐와 관련해 투자심리에 부정적 영향을 미친 것으로 판단되며, GPU 벤더 주가는 비트코인 생산 단가 증가와 관련해 비트코인 가격에 영향을 미친 것으로 해석된다. 미국 달러지수와는 반대로 움직임으로서 비트코인이 금의 성격을 갖고 있음을 확인하였으며, 원유 가격과의 관계를 통해 원자재와 같은 투자 자산의 역할도 갖고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통해 비트코인이 가진 성격을 규명하였으며, 비트코인 가격 변화 요인에 대한 실증 검증을 통해, 그 동안 부족했던 비트코인 가격 변화 요인을 규명하였고, 해당 요인들을 통해 실무적으로 소비자나 금융기관, 정부 기관에 대해 비트코인에 대한 전략적인 접근방법에 대한 가이드를 제공할 수 있다는 점에서 의의가 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제38권6호
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• pp.701-708
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• 2014

본 연구는 시스템 다이내믹스법을 이용하여 인천항 배후단지가 인천항 컨테이너 물동량에 미치는 영향을 분석하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 시뮬레이션을 위해 사용된 변수는 환율(달러), 경상수지, 자본수지, 일본 교역량, 중국 교역량, 수출 단가지수, 수입 단가지수, 인천항 교역액 등의 거시 경제지표이며, 추가로 인천 항만배후 단지가 인천항 물동량에 어떠한 영향을 주는지를 검증하기 위하여 현인천항만 배후단지 입주기업의 매출액, 컨테이너물동량, 임대료, 종업원 수를 이용하여 민감도 분석을 시행하였다. 예측된 결과값의 정확도를 측정하기 위해 절대평균오차비율(MAPE) 검증을 실시하였으며, 10% 이내의 결과값을 얻어 매우 정확한 예측으로 판정되었다. 민감도 분석결과, 항만 배후단지 입주기업의 물동량이 인천항 컨테이너 물동량 증가에 가장 많이 기여하는 것으로 나타났으며, 임대료가 높을수록 물동량이 줄어드는 것으로 분석되었다.

• 경영정보학연구
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• 제18권2호
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• pp.173-198
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• 2016

본 연구의 목적은 비즈니스 인텔리전스 연구 관점에서 기업부실화 예측 성능을 향상키시는 것이다. 이를 위해 본 연구는 기존 연구들에서 미흡하게 다루어졌던 1) 데이터셋을 구성하는 과정에서 발생하는 바이어스 문제, 2) 거시경제위험 요소의 미반영 문제, 3) 데이터 불균형 문제, 4) 서술적 바이어스 문제를 다루어 경기순환국면을 반영한 기업부실화 예측 프레임워크를 제안하고, 이를 바탕으로 기업부실화 예측 모델을 개발하였다. 본 연구에서는 경기순환국면별로 각각의 데이터셋을 구성하고, 각 데이터셋에서 의사결정나무, 인공신경망 등 단일 분류기부터 앙상블 기법까지 다양한 데이터마이닝 알고리즘을 적용하여 실험하였다. 또한 본 연구는 데이터불균형 문제를 해결하기 위해, 오버샘플링 기법인 SMOTE(synthetic minority over-sampling technique) 기법을 통해 초기 데이터 불균형 상태에서부터 표본비율을 1:1까지 변화시켜 가며, 기업부실화 예측 모델을 개발하는 실험을 하였고, 예측 모델의 변수 선정 시에 선행연구를 바탕으로 재무비율을 추출하고, 여기서 파생된 IT 산출물인 재무상태변동성과 산업수준상태변동성을 예측 모델에 삽입하였다. 마지막으로, 본 연구는 각 순환국면에서 만들어진 기업부실화 예측 모델의 예측 성능 비교와 경기 확장기와 수축기에서의 기업부실화 예측 모델의 유용성에 대해 논의하였다. 본 연구는 비즈니스 인텔리전스 연구 측면에서 기존 연구에서 미흡하게 다루어졌던 4가지 문제점을 검토하고, 이를 해결할 프레임워크를 제안함으로써 기존 연구 대비 기업부실화 예측률을 10% 이상 향상시켰다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.480-488
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• 2016

서브프라임 금융위기가 전세계적으로 확산되면서 한국은 금융시장뿐만 아니라 건설경기까지 침체되었다. 실제로 건설산업연구원 발표자료에 따르면 건설경기종합 BSI 추이가 2006년 12월의 80p에서 지속적으로 하락하여 2008년 11월 기준 14.6p까지 추락하였으며 특히 주택부분의 침체수준이 가장 심각하다고 하였다. 이러한 관점에서 본 논문은 글로벌 금융위기 전후 주식, 채권 등 금융시장 변화가 지역별 주택시장에 미치는 영향을 벡터오차수정모형을 통해 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 서울시 강남 및 강북지역 아파트 매매가격지수, 주가 및 회사채수익률을 분석변수로 활용하였다. 본 연구에서는 서브프라임 금융위기 발생 이전인 2000년 1월부터 2007년 12월까지를 Model 1로, 2008년 1월부터 최근 2015년 10월까지를 Model 2로 구분하여 비교분석하였다. 분석결과 경기상승기에는 강남지역 주택시장은 KOSPI와 더불어 매력적인 투자시장으로 자리매김하는 것으로 나타났으나, 경기하락시에는 전반적인 거시경제흐름에 따라 움직이는 것으로 판단된다. 금융시장 변동에 대하여 강북지역 주택시장은 다른 움직임을 나타냈다. 저금리 효과는 경기하락시에 부동산시장 자체적인 시장 리스크가 존재하기 때문에 제한적인 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.116-124
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• 2016

과거 한국 주택시장은 주택건설업체들이 아파트를 건설하기만 하면 분양이 순조롭게 되었기 때문에 공급자 주도형 시장이었다. 이에 따라 한국 사업개발주체나 건설업체들은 주택사업을 매우 경쟁적으로 진행하였다. 하지만 1997년 아시아 외환위기 및 2007년 글로벌 금융위기가 발생하자 심각한 미분양사태가 발생하여 국내 건설업체들은 심각한 유동성 위기를 겪게 되었다. 본 논문은 시기별 금리 및 통화량과 같은 유동성이 주택매매시장 및 전세시장에 미치는 영향을 벡터오차수정모형을 통해 비교분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 서울시 아파트시장을 대상으로 연구를 진행하였다. 분석변수는 주택매매가격지수, 주택전세가격지수, 금리, 통화량(M2)를 활용하였다. 본 연구에서는 서브프라임 금융위기 발생 이전인 2001년 9월부터 2008년 9월까지를 Model 1로, 2008년 10월부터 최근 2015년 10월까지를 Model 2로 구분하여 비교분석하였다. 분석결과 먼저 주택매매시장의 경우, 가계소득을 향상시키는 장기적인 주택시장 정책을 수립하는 것이 중요하다. 주택전세시장의 경우, 전세공급량의 절대적인 부족에 따른 구조적 변동이 나타나고 있다. 이에 따라 국내 주택시장의 과도기적 변동이 시장에 미치는 충격을 최소화할 수 있도록 정책적 방안을 모색할 필요가 있다.