본 연구에서는 비정상적 사건을 정의하고 이에 따른 비정상적 위험의 구체적인 유형을 파악하며, 이와 관련된 사학연금의 위험관리 체계에 대한 검토와 함께 비정상적 위험에 효과적으로 대응할 수 있는 자산운용방안을 제시하였다. 우선 비정상적 사건을 '과거 자료를 이용한 발생확률의 추정이나 발생여부에 대한 예측이 불가능하며 따라서 이의 발생 가능성을 사전에 고려하고 대비하는 사전적인 대처가 어려운 사건으로서 자산운용과 위험관리에 무시할 수 없는 영향을 미치는 사건'으로 정의하였으며, 이의 구체적인 형태로서 금융위기를 포함하는 9가지 사건 유형을 파악하였다. 동비정상적 사건들은 포트폴리오 투자를 통한 자산운용에서 개별자산군의 기대수익률과 위험 및 자산군 사이의 상관관계에 영향을 미쳐, 기존의 자산배분안의 최적성을 상실시키고 위험수준의 측정치인 VaR값을 과소 또는 과대추정하게 할 수 있는 것으로 분석되었다. 한편 비정상적 사건의 해외 사례에 대한 분석에서는 비정상적 사건의 영향이 개별 사건마다 다양한 양태로 발현되는 것이 관측되었다. 본 연구에서는 사학연금의 현행 자산배분 체계가 이와 같은 비정상적 사건의 영향에 적절하게 대응하기 어려운 상황이라고 진단하였으며, 비정상적 사건에 적절히 대응하기 위한 자산관리방안의 일환으로서 일별 수익률 자료를 사용한 비정상적 사건의 영향 평가방안을 제시하였다. 한편, 사학연금의 현행 위험관리 체계는 비정상적 사건의 발생에 적절하게 대응할 수 있는 것으로 평가되었다
한국 자산 시장에서 부동산이 가지는 영향력에도 불구하고 시장 추이 예측은 쉽지 않으며, 그중 아파트는 주거 공간인 동시에 투자 속성을 내포하고 있어 더욱 예측이 쉽지 않다. 아파트 가격에 영향을 주는 요인은 다양하며 지역적 특성 또한 고려되어야 한다. 본 연구는 서울시 전체, 강남 3구, 노원, 도봉, 강북, 금천, 관악, 구로구의 아파트 매매가에 영향을 미치는 요인과 특성을 비교하고 이를 기반으로 가격 예측의 가능성을 파악하기 위해 수행되었다. 분석에는 신경망, CHAID, 선형회귀, 랜덤포레스트 등 머신러닝 알고리즘이 사용되었다. 서울시 전체 아파트 평균 매매가에 가장 중요한 영향을 미치는 요소는 정부 정책 요소였으며, 거래규제 완화, 금융규제 완화 등의 완화 정책이 영향력이 높게 도출되었다. 강남 3구의 경우 정책의 영향력이 낮은 것으로 파악되었으며 강남구의 경우 주택 공급량이 가장 중요한 요인이었다. 반면 6개의 중·하위구들은 정부 정책이 중요 변수로 작용하였으며 공통적으로 금융규제 정책이 영향을 끼치는 요인이었다.
본 논문은 서울 강남 3개구(강남구, 서초구, 송파구)의 아파트시장을 재건축대상과 재건축대상외(外)아파트로 구분하고 자본자산가격결정모형(Capital Asset Pricing Model, CAPM)을 활용하여 아파트시장의 위험과 수익 간의 관계를 분석하고자 한다. 이를 통해 서울 강남 재건축 아파트 자산의 의사금융자산(quasi-financial asset)화 경향허의 한 단면을 보여 주고자 한다. 단일 CAPM 모형 결과는 위험과 수익 간의 관계가 정(+)이라는 것을 보여주고 있다. 또한 시장요인 이외에 SMB(small minus big), 모멘텀(momentum), 비체계적 위험 변수들을 반영한 다변량 CAPM 모형 결과에 따르면, 시장요인과 SMB는 일반아파트와 재건축대상 아파트시장 모두에서 수익률에 대해 정(+)의 효과를 미치고 있다. 비체계적 위험변수는 재건축대상 아파트시장에서 통계적으로 유의하지만, 모멘텀 변수는 회귀모형에 따라 상이한 결과가 나타났다. 평형규모와 가격변동성 또는 베타값을 이용한 포트폴리오 분석도 위험-수익 간의 강한 정(+)의 선형 관계와 SMB 효과가 나타나고 있음을 확인하여 주고 있다. 이처럼 서울 강남 3개구 아파트시장, 특히 재건축 예정 아파트시장에는 주택자산의 투자재적 성격이 더욱더 부각되고 있다.
본 연구는 북한 계획경제의 실패로 나타난 빈곤화가 시장화를 통하여 극복되는 과정을 분석하였다. 계획과 시장의 융합으로 나타난 경제정책을 제도로 인식하고 7.1경제관리조치와 6.28신경제관리조치를 중심으로 시장화를 자생적인 시장화(1990~2001년), 유통중심의 시장화(2002~2011년), 생산중심의 시장화(2012~2017년)로 시대구분을 하고 주요사건, 경제순환구조, 경제행태를 분석하였다. 분석결과 첫째, 시장화의 과정은 농민시장 확대, 유통 중심의 시장화, 생산 중심의 시장화 그리고 금융 중심의 시장화로 계속 시장화가 진화되면서 빈곤화가 어느 정도 극복되어 가고 있다. 둘째, 기업제도, 농업제도, 금융제도가 시장경제 방향으로 진전되어가고 있으며 소규모 사유화부터 시작하여 대규모 사유화가 진전되고 있다. 셋째, 완전한 빈곤화를 탈출하기 위해서는 외자유치를 통하여 공업화 산업화를 건설해야 하는 상황에 놓여있으며, 농업개혁, 기업개혁, 가격개혁, 재정개혁, 금융개혁, 무역 직접투자개혁, 유통개혁 등 거의 전 분야에 걸친 경제체제 개혁이 되어 글로벌 경제에 결합시키고 그 과정 속에서 고용확대, 외화획득, 기술획득을 실현해야 한다. 이러한 일련의 경제구조의 변화 방향들은 공적부문과 중앙집권화(Public sector & centralized)에서 사적부문과 분권화(Private sector & decentralized)로 바뀌고 있다.
본 연구는 동남아시아와 인도네시아 시장에서 성공적인 슈퍼앱 Gojek의 비즈니스 모델, 성장과정 그리고 성공요인에 대해서 살펴보는 데 목적이 있다. Gojek의 비즈니스 모델 분석은 많은 기업들이 비즈니스 모델 수립에 활용하여 온 비즈니스 캔버스(9 Block)를 중심으로 살펴보았다. Gojek의 성장 과정은 Timeline을 기반으로 구성하였다. Gojek 1.0 단계는 차량호출 서비스를 시작하는 시기부터, Gojek 2.0은 생활밀착형 플랫폼으로 도약하는 단계, Gojek 3.0은 국내외 사업 확장과 다각화 과정, Gojek 4.0은 Tokopedia와 합병을 통한 GoTo 로 변화하며 더 높은 도약을 설정하는 단계로 살펴보았다. 이를 토대로 Gojek의 성공요인을 ① Hyperlocalization ② 퍼스트 모바일 ③ 미션 실천을 통한 사랑받는 기업 ④ 금융의 포용성 제공 ⑤ 인수합병와 파트너십을 통한 사업 확장 및 다각화⑥ 해외시장 진입 ⑦ 다양한 파트너와 투자유치 ⑧ Lock-in효과와 초 개인화로 나타내었다. 본 연구를 통해 얻은 시사점과 연구의 한계와 방향성을 논하였다.
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.
본 연구의 목적은 유동성 관련 변수가 주택시장에 미치는 영향과 지역별 영향력의 차이를 벡터자기회귀모형을 이용하여 실증분석하고 정책적 시사점을 도출하는데 있다. 2003년 10월부터 2012년 5월까지의 월별 시계열 자료를 사용하여 유동성 관련 변수는 주택담보대출금리, 주택담보대출금, 금융기관유동성, 종합주가지수로 하였고 전국, 서울, 강남, 강북의 아파트 매매가격을 분석대상으로 하였다. 그랜저인과관계 검정결과, 주택담보대출금리와 주택담보대출금이 지역별 매매가격에 강하게 인과관계가 있었다. 이후 충격반응 분석결과, 각 변수 충격에 대해 매매가격은 지열별로 차이는 존재하였으나 매매가격 자체에 가장 크게 지속적인 양(+)의 반응을 보였고 주택담보대출금리는 음(-), 주택담보대출금은 양(+), 금융기관유동성은 양(+), 종합주가지수는 양(+)의 반응을 보였다. 매매가격 충격에 종합주가지수는 음(-)의 반응을 보였다. 유동성의 변화가 주택가격을 상승시킬 수 있고 강남지역이 강북지역에 비해 주택투자적인 요인이 크다는 것을 실증적으로 확인하였다. 정부는 현재의 경제상황을 고려해 저금리 기조를 유지하면서 시장의 유동성이 부동산이 아닌 산업활동으로 투입될 수 있도록 해야하며 지역별로 차별화된 정책을 수립 집행해야 부동산 정책효과를 크게 거둘 수 있을 것이다.
본 연구는 불확실한 프로젝트 기업에 대한 투자시 시민에 대한 신뢰성, 그리고 사회성과보상 사업(SIB)과 IT 공유경제를 다룬다. 이는 세 분야의 융합을 통해서 경제적 효과와 사회적 안전의 투자 불평등을 해소할 수 있게 한다. 성공적으로 정보와 교류 활성화되는 전반적인 SIB(Social Impact Bond)과정의 모델 활성화한다. 그 실증적으로 사회적 IT서비스 금융에 대한 운영과 기법을 제시하여, 사회적성과 보상사업으로 혁신 생태계를 어떻게 만들 수 있을지를 검토한다. 이에 대한 분석으로 소규모 공유 기관이나 시민들이 직접적으로 참여하여 민간 투자자와의 연계능력을 조성하고, 비공유의 참여 장벽을 인식에 대한 가능성을 파악하고, 불확실한 분야에 대한 IT 공유 사업시, 시민 신뢰가 IT 사업의 큰 영향을 보여준다. 본 결과로 서울시가 추진한 사회적 공유와 IT협력을 위해서, 본 사업이 직접 설계 능력을 갖추기에 앞서, 사업 기획시 신뢰성과 안전성으로 책임을 지게 된다. 그래서 비공유시민들도 효과적으로 구성되고 창출된 플랫폼을 참여할 수 있다.
오늘날 오피스 임차수요 급증에 따른 임대료 가격의 분포와 서울시 도시공간구조 변화 행태와 연관성을 띄는지에 대해 연구 필요성이 제기되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 오피스 가격경사계수를 토대로 영향력을 추정하고, 도시공간구조의 동태적 변화를 계량적으로 설명할 수 있는 시계열 모형을 제시하는 것이다. 이를 규명하기 위해 금융위기 이후 2010년부터 2019년말 까지 서울시를 대상으로 지난 10년간 분기별 오피스 임대료 시세를 이용하고, 실증분석 방법론으로 수정반복매매모형을 채택하였다. 본 연구의 주된 결과를 간단히 요약·정리하면 다음과 같다. 첫째, 권역별 오피스 가격경사계수 추정결과, 공통적으로 도심권은 영향력 변동이 거의 없이 일정 수준을 유지한 반면, 강남과 여의도권의 영향력은 지속적으로 증가하였다. 이 사실은 전통적인 도심이 쇠퇴 또는 정체기 진입을, 강남과 여의도권은 꾸준한 성장세속에 부상하며 기능 분화가 이루어져, 종전 1도심 위주의 단핵에서 3대 핵심 고용 중심지의 다핵구조로 빠르게 전환되었음을 시사한다. 요컨대 이러한 현상은 궁극적으로 기업들이 공간적으로 분산 집중화가 점차 가속화됨을 의미하며, 임차인 간 네트워크 요소를 중시 여기는 경향과도 밀접한 것으로 추측된다. 둘째, 규모별로 소형과 중형은 영향력 증감이 미미한 편이나, 대형은 영향력 증가가 뚜렷하게 관찰되어 대조적인 양상이 전개되었다. 특히 중소형은 도심권과 강남, 여의도권의 가격경사계수 영향력이 반비례가 성립되어 서로 경쟁관계인 것으로 드러났다. 즉 경제적 속성인 오피스 임대료 지표로 살펴본 도시공간구조는 권역 외 규모별로도 각기 다른 특색을 지닌 이질적인 하위시장이 여실히 존재함을 알 수 있다. 아마도 규모별 도시공간구조 변화 차이는 권역 간 투자매력도나 산업 경쟁구도, 임차인의 신용도 및 선호 특성에 상당 부분 기인한 것으로 해석된다. 결론적으로 「2030 서울도시기본계획」 상의 개편된 3대 핵심권역의 서울시 중심지 체계 및 위상과 정확히 일치할 뿐더러, 다수 선행연구들이 경험적으로 주장한 가설을 뒷받침한다고 말할 수 있다. 이로써 주택 외 오피스로 조사대상을 넓히고 임대시세로 다양한 인자의 모의적용을 시도한 수정반복매매모형은 도시공간구조의 시계열적인 변화를 파악하는데 효율적이고, 대안적 접근이 될 수 있는 가능성을 충분히 확인하였다. 나아가 본 연구결과는 시장참여자들이 급변하는 대내외 환경속에서 미래 서울시 도시공간구조를 탐색·예측하고 고용 중심지를 식별함으로써, 향후 바람직한 도시성장전략을 유도하는 계획구상 및 정책수립에 도움이 될 것이다.
본 연구의 목적은 코스닥 기술특례 상장기업을 대상으로 관계인사 존재 여부가 시장에 신호 효과를 주어 IPO시 성과에 영향을 미치는 지를 살펴보고자 하였다. 기술특례상장제도는 기술우위 스타트업과 벤처기업들의 기술력과 시장성 등을 기반으로 기업공개를 통한 자금조달을 확보하여 미래 성장이 가능하도록 도입된 제도이다. 분석대상은 기술특례상장제도가 도입된 05년부터 21년까지 상장된 기술특례기업 135사(스팩합병, 외국기업 제외) 모두를 대상으로 하였다. 관계인사는 공무원, 유관기관 경력자, 자금조달관련 금융기관경력자, 변호사 등 전문직으로 정의하였다. IPO시 성과는 선행연구를 바탕으로 상장시 기업가치와 상장소요기간으로 분석하였다. 분석 결과, 단순히 관계인사 존재 여부가 기업가치 혹은 상장소요기간에 유의미한 영향을 주지는 않는 것으로 분석되었다. 이는 공무원, 유관기관 등 관계인사로 범위를 축소하여 검증한 결과도 마찬가지로 나타났다. 다만, 특정 조건하에서 관계인사 존재가 기술특례상장기업 상장에 미치는 유의미한 결과가 도출되었다. 관계인사 존재와 VC투자가 같이 있는 경우 기업가치에 유의미한 영향을 미치고, 기술특례상장기업 중 바이오 업종의 경우 공무원, 유관기관 등 관계인사가 존재하는 경우 상장소요기간에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 기술특례상장제도가 도입된 이후의 모든 기술특례상장기업을 대상으로 관계인사 존재 여부의 신호효과를 체계적으로 분석하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 분석 결과 기술특례상장 준비 기업은 단순히 관계인사 영입보다는 VC투자와 병행되는 등 기술성과 시장성을 확보하기 위한 내실화된 노력이 더 중요함을 알 수 있는 결과를 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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