• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.3472-3477
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• 2011

많은 연구자들은 변동성에 대한 연구로 변동성의 원인을 규명하고자 하는 연구들이 주를 이루었다. 그리고 선행연구들은 거시경제변수를 이용하였다. 본 연구에서는 변동성을 주식의 변동성으로 정의한다. 주식의 변동성과 기업의 경영성과에 대한 연구는 아직 미비하다. 이에 본 연구에서는 변동성과 기업의 경영성과를 분석한다. 이때 기업 성과를 ROA와 토빈Q를 이용한다. 분석결과를 다음과 같다. 첫째, 기업의 경영성과의 대용지표로 사용한 ROA의 경우에는 주식가격의 변동성과 음(-)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 경영성과의 대용지표인 Tobin's Q의 경우에는 주식가격의 변동성과 양(+)의 영향을 미치는 것으로 분석�榮�.

• 재무관리논총
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• 제11권1호
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• pp.199-216
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• 2005

본 연구에서는 한국을 포함한 4개국의 주식시장을 대상으로 주식시장에 도달하는 정보의 유형 즉, 정보가 나쁜 뉴스(bad news)이냐 또는 좋은 뉴스(good news)이냐에 따라 주가변동성에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 주가변동성은 투자위험을 나타내는 것으로 위험프리미엄(risk premium)과 관련이 있으며, 주가변동성이 높을수록 위험프리미엄이 커져서 기대수익률이 높아지게 된다. 따라서 주가변동성에 관한 연구는 자산가격결정 등 투자자산 관리에 있어서 매우 중요한 시사점을 제공할 수 있을 것이다. 실증분석결과에 의하면 전체기간(1991년~2004년)에서 4개국 모두 예상하지 못한 음(-)의 수익률이 예상하지 못한 양(+)의 수익률보다 주가의 변동성을 더욱 증가시킨 것으로 나타났다. 그리고 그 반응 정도의 크기는 한국이 가장 낮게 나타나고 있다. 즉 주식수익률의 정보의 비대칭성은 4개국 모두 볼 수 있으며, 이중 한국에서 정보의 비대칭성이 가장 약하다는 결과로 해석할 수 있다. 본 연구의 이러한 분석결과는 4개국 모두 주식시장에서 정보유형에 따른 주가변동성의 비대칭적 반응이 존재한다는 것을 실증적으로 보여주는 것이다. 또한 두 개의 하위기간(IMF 전후기간)에서도 주가변동성의 비대칭적 반응이 존재하는 것으로 나타났으며, 특이한 점은 주가변동성의 비대칭적 반응을 나타내는 계수값이 한국, 일본, 홍콩 등 아시아 국가들은 IMF 이후기간에서 감소하는(특히 한국의 경우 대폭 감소함) 반면, 미국의 경우에는 대폭 증가하였다. 이는 아시아권의 경우 금융위기를 겪으면서 투자자들이 나쁜 뉴스에 대해 다소 둔감하게 된 결과인 것으로 해석할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제24권1호
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• pp.71-81
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• 2011

본 논문은 GARCH-ARJI(auto regressive jurnp intensity) 모형을 활용하여 KOSPI 주가지수의 변동을 체계적으로 분석하였다. GARCH-ARJI 모형은 변동성과 점프 인텐시티의 시간 가변성을 동시에 고려하는 모형으로, 수익률의 조건부 변동성을 GARCH 모형으로 설명할 수 있는 일상적인 변동과 점프에 의해 설명되는 변동의 두 부분으로 나눌 수 있는 장점이 있다. 실증분석 결과, KOSPI 주가 수익률에 내재된 점프 인텐시티가 상수가 아니라 자기 희귀 과정을 따르는 시간 가변성을 뚜렷이 확이할 수 있었고, KOSPI 수익률의 조건부 변동성은 점프로 인한 변동성이 GARCH에 의해 설명되는 일상적인 변동성보다 다소 작게나타나는 것을 발견할 수 있었다. 추가적으로, 9.11 위기와 2008 금융위기 등의 외부 충격으로 인한 KOSPI 수익률의 변동성에 대한 영향을 분석한 결과, 점프에 의한 영향력은 2008년 금융위기 기간이 9.11 기간보다 크고 지속적임을 발견할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.7089-7097
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• 2015

본 논문에서는 4대강 살리기 사업이 수행된 낙동강의 하상변동 양상을 해석하기 위해 과거 장기 모니터링 자료를 활용한 하상변동 분석을 수행하였다. 또한 4대강 살리기 사업 후 가장 큰 하상변동이 관측된 구간을 대상으로 향후 발생할 수 있는 장기 하상변동을 1차원 하상변동모형을 구축하여 예측하였다. 유입유사량 조건 및 유사이송공식에 따른 하상변동 예측 결과 값의 민감도 분석을 수행하였으며 단기 모니터링 실측자료와 하상변동 모의결과 값을 비교하여 모형 보정을 수행한 후 10년 장기 하상변동을 예측하였다. 모니터링 자료 분석 결과, 4대강 창녕 함안보-합천 창녕보 구간에서 전반적으로 가장 큰 최심하상고 변화가 나타났다. 1차원 하상변동 모형을 활용한 10년 동안의 장기 하상변동 수치모의에서는 창녕 함안보와 합천 창녕보 구간에서 구간별로 최대 2.07 m에서 3.26 m의 유사 퇴적이 발생하는 것으로 나타났다.

• 국제지역연구
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• 제14권2호
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• pp.25-40
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• 2010

변동성을 정확하게 예측하는 것은 금융시장의 변동성 연구에 있어 특히 포트폴리오선택, 옵션가격결정, 위험관리와 관련하여 매우 흥미로운 연구주제이다. 왜냐하면 변동성은 시장의 위험을 의미하기 때문이다. 이 논문은 세 가지 변동성 모형(GARCH, IGARCH, FIGARCH)을 이용하여 호주 주가지수선물시장의 일일후 변동성을 예측하고 각 모형의 예측력을 비교 분석하였다.특히 호주 주가지수선물 변동성에 존재하는 장기기억 특성에 초점을 맞추고 실증분석하였다. 실증분석 결과 FIGARCH 모형이 GARCH 모형이나 IGARCH 모형보다 호주 주가지수선물시장의 장기기억 특성을 더 잘 포착한다는 것을 발견하였다. 또 세 모형 중 FIGARCH 모형을 이용할 경우 일일후 변동성 예측의 성과가 가장 우수하다는 것도 발견하였다. 이는 호주 주가지수선물 변동성에 장기기억이 존재하는 것을 의미하고, 변동성의 특징을 명시적으로 고려하는 FIGARCH 모형이 장기기억을 고려하지 않는 다른 모형들보다 예측성과 측면에서 더 우수하다는 것을 의미한다. 따라서 호주 주가지수선물시장의 장기기억 변동성을 예측하는 데는 FIGARCH 모형이 가장 유용한 것으로 나타났다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제35권4호
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• pp.63-94
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• 2013

주식시장에서 관찰되는 변동성은 시간에 따라 변하는 특징이 있는데, 변동성의 지속성을 기준으로 지속적인 변동성(long-lived volatility)과 일시적인 변동성(short-lived volatility)으로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 한국 주식시장의 변동성을 지속적 요소와 일시적 요소로 분해하였으며, 지속적 변동성에서 관찰되는 주요 특징과 거시경제적 관련성을 분석하였다. 전체 변동성을 지속적 요소와 일시적 요소로 분해하기 위해 GARCH-MIDAS 모형을 사용하였으며, 지속적 변동성을 구성하는 정보변수로는 실현된 변동성(realized volatility)을 활용하였다. 1990~2009년의 표본기간에 대해 모형을 추정한 결과, KOSPI 수익률의 지속적 변동성에는 과거 3~4년까지의 정보가 주요하게 반영되는 것으로 나타났다 또한 . 1994~2009년 기간에 있었던 KOSPI 일별 변동성의 변화 중 약 2/3 정도가 지속적 변동성의 변화에 의한 것으로 나타났다. 한편, 주식시장의 변동성에서 관찰되는 장기적인 변화는 그에 상응하는 거시경제여건의 변화와 관련이 있을 수 있는데, 1994~2009년의 기간에 대해 분석한 결과 주식시장의 지속적 변동성은 경기역행적 특징을 보이는 가운데 물가상승률에 대해서는 유의한 양의 상관관계를 보였다. 또한 거시경제적 불확실성이 상승하는 시기에는 주식시장의 지속적 변동성도 상승하는 경향이 있음을 확인할 수 있었다. 주식시장의 지속적 변동성과 거시경제여건과의 관련성에 대한 이상의 분석 결과는 경제안정화를 위한 거시경제정책이 주식시장의 변동성 완화에도 기여할 수 있음을 시사한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1755-1759
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• 2010

유역내 토사의 산출, 이송, 퇴적, 유출 과정을 분석하는 토사 수지 분석은 유역의 토사 관리 계획을 수립하는 데 핵심적인 과정이다. 또한, 댐건설은 하상에 급격한 변화, 댐 상류 하상의 상승, 댐저수지의 매몰, 댐하류 하상의 저하 등 하상 변동을 일으킨다. 그러나 기존의 하상 변동 분석에서는 모형의 핵심적인 입력 자료인 댐 저수지의 토사 유입에 대해서는 합리적인 검토를 수행하지 못하였다. 따라서, 본 연구에서는 유역 자료와 하천 자료, 유사량 측정 자료 등을 이용하여, 유역의 토사 산출량을 추정하고 이를 하상 변동 모형의 입력 자료로 하여, 전체 유역의 토사 수지를 분석하는 방법을 제안하였다. 유역의 토사 산출은 GIS 자료와 RUSLE를 적용하였다. 이 방법을 영주댐이 건설될 계획이 있는 내성천 유역에 적용하였으며, 댐 건설 후 장기적인 토사 수지의 변화를 추정하였다. 그 적용 결과 제시된 방법에 의해 기존의 하천 유사량 측정에 의한 유역의 비유사량 산정 결과와 유사한 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 영주 댐 건설에 따라 상당히 큰 규모의 하상 변동이 예상되며, 이에 대한 토사 관리 대책의 수립이 필요한 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.530-530
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• 2015

최근 세계 곳곳에서는 호우로 인한 피해와 빈도는 증가하고 있는 추세이며 한반도 또한 이러한 추세 속에 있다. 이러한 기후변화에 의한 자연재해의 인적, 물적 피해를 감소시키기 위해 호우의 시공간 변동 특성 분석에 대한 연구가 많이 이루지고 있으나 강우량 및 강도 등 정량적인 분석에만 집중되고 있다. 본 연구에서는 극치강우의 시간적 구조의 변동을 상세분석하기 위하여 추계학적 강우생성 모형인 NSRPM를 이용한 강우의 군집특성과 강우세포의 변동 특성을 분석하였다(Fig. 1).

• 재무관리연구
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• 제13권1호
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• pp.79-99
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• 1996

본 논문의 목적은 한국증권시장에서 주가의 상하한 제한폭이 얼마수준에서 적정한가를 실증적으로 분석하는 것이다. 이 분석을 하기 위해서 주가제한폭이 늘어남에 따라 주가변동성이 얼마나 늘어나는가에 대한 민감도 분석을 하여야 하는데 이를 위해 먼저 주가제한폭하에서의 주가변동성에 대한 공식을 도출하였다. 이 공식에 따르면 주가변동성은 주가제한폭이 존재하지 않을 경우의 고유의 주가변동성과 기대수익률과 그리고 주가제한폭의 함수이다. 이 공식을 이용하여서, 유동성을 아주 적게 저해하면서 비정상적인 주가폭락 및 주가폭등을 조기에 제어할 수 있는 가능한 한 낮은 주가제한 폭으로 15%가 적합하다는 결론을 얻었다.

• 경영과정보연구
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• 제30권2호
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• pp.237-255
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• 2011

변동성을 측정하는 데에는 주로 종가기반(close-to-close)의 수익률 자료를 이용하여 이루어지고 있지만, 일중 변동폭을 나타내는 가격범위에 관한 정보인 고가와 저가를 포함한 범위변동성에 대한 연구가 최근 활발해지고 있다. 본 연구는 범위 변동성에 대한 개념이 생긴 이후 최근 확장되고 있는 다양한 연구주제와 더불어 범위변동성을 실무적으로 활용하기 위한 것으로 범위변동성 예측에 있어 적절한 예측기간을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다. 범위변동성은 Parkinson(1980; PK), Garman and Klass(1980; GK) Rogers and Satchell(1991; RS), Yang and Zhang(2008; YZ)이 제시한 추정치를 이용하였으며, AR(1), MA(1)모형을 이용하여 예측된 변동성과 실현변동성간의 예측오차를 비교하는데 이때 예측기간을 시변하여 산출함으로써 예측력을 비교분석하였다. 2000.5.22~2009.9.18(총 2,307일간)의 KOSPI200지수를 대상으로 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, PK, GK, RS, YZ 변동성 중 KOSPI200의 변동성을 가장 잘 예측하는 변동성은 PK변동성 또는 RS변동성으로 보인다. 두 변동성의 예측력 우위는 분석기간에 따라 미세한 차이를 보이는데 금융위기를 포함하는 경우 PK변동성이 우수하며, 포함하지 않는 경우는 RS변동성이 우수한 것으로 나타났다. 둘째, 금융위기를 포함하지 않는 경우 대부분의 경우 예측오차가 크게 줄어드는 것으로 나타나 금융위기처럼 변동성이 크게 나타나는 경우에는 범위변동성을 이용한 변동성예측력이 상당히 떨어질 수 있음을 확인하였다. 셋째, 범위변동성을 이용하여 변동성을 예측하는 경우 AR(1), MA(1)모형의 모수추정기간을 길게 하는 경우 예측오차의 평균은 감소하는 경향이 확인되었다. 특징적인 점은 60일 또는 90일로 기간을 늘일 경우에 예측오차가 급격하게 감소하는 경향을 보이는 것인데, 각각의 변동성과 예측모형에 따라 다소의 차이가 나타난다. 그리고, 예측오차의 편차는 90일 이후 큰 변화를 보이지 않고 있는 것으로 보인다. 따라서, 범위변동성을 이용하여 범위변동성을 예측할 경우 90거래일 이상의 가격 정보를 이용하여 예측을 하는 것이 예측오차를 줄여 예측력을 높일 수 있을 것으로 판단된다.