• 재무관리연구
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• 제26권1호
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• pp.65-94
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• 2009

본 연구는 KOSPI 200주가지수의 구성종목 변경 사건에 대한 시장반응을 재검증하는 데 초점을 두었다. 국내에서 두 차례 이루어진 과거 실증연구들에서는 KOSPI 200지수종목의 변경이 정보력이 없는 사건으로 분석되었으며, 일부 표본에 대해서만 가격압박가설을 지지하는 것으로 나타났다. 본 연구는 이러한 실증적 결과가 변경기업의 속성과 주식시장의 장세에 따라 다르게 나타날 수 있다고 판단하여 기업규모와 시장상황에 따라서 샘플을 구분하여 분석하였다. 실증분석의 결과 지수종목에 신규로 포함되는 기업의 경우 평균적으로 가격압박가설을 지지하는 것으로 나타났다. 또한 종목들을 기업규모와 시장상황에 따라 나누어서 분석해보면 주가반응이 크게 나타났던 년도의 표본수가 많지 않았기 때문에 시장의 평균적 반응을 살펴보면 정보력이 없거나 가격압박가설을 지지하는 것처럼 나타난 것으로 분석되었다. 이러한 연구결과는 거래량분석을 통해서도 지지되었는데, 시가총액이 큰 기업은 공시일 전에 새로운 지수종목으로 진입될 것을 예상되기 때문에 공시일 이전에 거래량이 크게 증가하는 것으로 나타났다. 그러나 지수종목에서 탈락되는 기업의 경우에서는 장기적인 주가반응이 뚜렷하게 나타났지만 거래량에 의한 추가적 설명은 부족한 것으로 분석되었다.

• 경영과정보연구
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• 제33권1호
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• pp.83-97
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• 2014

본 연구는 우리나라 기업들을 대상으로 기관투자자의 대량주식보유가 시장유동성에 미치는 영향을 분석하였다. 기관투자자의 대량주식보유는 기관투자자 대량주식보유의 수와 그 보유비율을 사용하였다. 시장유동성은 Amihud(2002)의 비유동성 측정치를 사용하였다. 분석의 결과 첫째, 전체표본을 대상으로 분석한 결과에서, 기관투자자 대량주식보유의 수와 Amihud의 비유동성 측정치 사이에는 유의한 음(-)의 관계가 나타났다. 그러나 기관투자자 대량주식보유의 수를 중심으로 그룹을 세분화하여 분석한 결과, 기관투자자 대량주식보유의 수와 Amihud의 비유동성 측정치 사이에는 일관된 결과가 나타나지 않았다. 이것은 기관투자자 대량주식보유의 수가 시장유동성에 미치는 영향은 단순하지 않는 것을 의미한다. 둘째, 기관투자자 대량주식보유비율 합계와 Amihud의 비유동성 측정치 사이에서, 그룹3(11.71%~17.38%)과 그룹4(7.45%~11.65%)에서 유의한 음(-)의 관계를 보이는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 기관투자자의 대량주식보유비율이 그룹3과 그룹4에 속하는 기업에서 시장유동성이 개선됨을 의미한다. 셋째, 기관투자자 대량주식보유의 수와 그 보유비율은 글로벌 금융위기 이전기간과 이후기간 보다는 당해기간(2008)에 더 유의하게 시장유동성에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 재무관리논총
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• 제10권1호
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• pp.171-189
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• 2004

외환시장의 효율성을 증대시키고, 기업이나 금융기관들의 원/달러환율 변동위험관리가 보다 원활하게 이루어질 수 있도록 하며, 원/달러 환율과 연계된 다양한 투자전략 구사가 보다 용이하게 이루어질 수 있도록 하기 위하여 미국달러 선물시장과 미국달러 옵션시장에서의 유동성 확대 및 시장 활성화가 요구된다. 본 논문에서는 미국달러 선물시장과 미국달러 옵션시장의 유동성을 제고시키고 시장을 활성화 시키기 위한 방안들을 제시하였다. 미국달러선물의 만기시 최종결제와 미국달러옵션 만기시 옵션매입자가 옵션을 행사할 때 권리행사에 따른 결제는 실물인수도 방식으로 결제되며, 이러한 실물인수도 방식의 결제는 현물환 포지션을 취하여야 하는 불편함과 현물환 거래와 관련된 거래비용 등으로 인하여 투자자들의 시장 참여를 제약하는 주요 요인으로 작용하고 있다. 미국달러선물과 미국달러옵션의 만기시 결제방식을 현금결제 방식으로 바꾸게 되면 헤지거래자 등 투자자들의 참여가 확대되어 시장 유동성이 증대되고 시장이 활성화될 것이며, 차익거래자들도 적극적으로 참여하게 되어 시장의 효율성이 향상될 것이다. 그리고 미국달러선물과 미국달러옵션을 이용한 투자기법 및 투자전략에 대한 투자자들의 이해 수준을 높이고 환율변동위험 관리의 중요성에 대한 기업들의 인식을 제고시키기 위한 적극적인 노력이 요구되며, 중장기적으로 선물회사들의 지점망 확충과 선물거래소 회원사 확대 방안도 모색되어야 할 것이다. 미국달러 옵션은 거래가 매우 부진한 상태이므로 미국달러 옵션시장에서 유동성이 어느 정도 확보될 때까지는 선물회사들의 시장조성 기능 강화가 요구된다.주었다. 둘째, 주가 수익률을 결정하는 유의성있는 요인들은 당기순이익의 증감, 당해연도의 당기순이익의 분포, 자산증가율, 매매 유동성, 매출액 변동, 거래량 추세, 기업크기(시가총액), 과거 1개월간의 주가수익률, 자기자본증가율등으로 나타났다.이 있을 것으로 여겨진다.다중회귀분석에서 각각 일관되게 관찰할 수 있었다. 또한 이러한 결과는 IMF 이후에도 여전히 유지되는 것으로 나타났다.과와는 별개의 PER효과가 여전히 존재하며, 다만 이 PER 효과는 전통적 의미의 일반적으로 낮은 PER종목이 초과수익률을 내는 것이 아니라, 기업규모가 크더라도 그 기업의 개별특성을 고려했을 때 이와 비교해 상대적으로 PER가 낮은 종목에 투자하면 초과수익을 낼 수 있음을 의미한다. 발견하였다.적 일정하게 하는 소비행동을 목표로 삼고 소비와 투자에 대한 의사결정을 내리고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 투자자들은 무위험 자산과 위험성 자산을 동시에 고려하여 포트폴리오를 구성하는 투자활동을 행동에 옮기고 있다.서, Loser포트폴리오를 매수보유하는 반전거래전략이 Winner포트폴리오를 매수보유하는 계속거래전략보다 적합한 전략임을 알 수 있었다. 다섯째, Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오를 각각 투자대상종목으로써 매수보유한 반전거래전략과 계속거래 전략에 대한 유용성을 비교검증한 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오 각각의 1개월 평균초과수익률에 의하면, 반전거래전략의 Loser포트폴리오가 계속거래전략의 Winner포트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을

• 지식경영연구
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• 제23권3호
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• pp.65-88
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• 2022

기업은 브랜드 인지도 제고와 제품 판매를 위한 공중과의 소통 창구로 소셜미디어를 적극 활용해 왔다. 특히 팬데믹은 효과적인 비대면 소통 채널로서 소셜미디어의 역할이 부상하는 계기가 되었다. 그러나 기업의 사업 성격에 따른 소셜미디어 활용 전략의 차이에 관한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 기업을 B2B와 B2C로 구분하여 두 집단 간 이용자 인게이지먼트에 영향을 미치는 소셜미디어 콘텐츠 구성 요소에 차이가 있는지를 실증적으로 알아보았다. 분석을 위해 국내 시가총액 상위 100대 기업 중 페이스북 팬페이지를 운영하는 기업 22개를 대상으로 2020년 1월 1일부터 12월 31일까지 게재한 콘텐츠를 살펴보았다. 그 결과 B2C 기업은 콘텐츠 제작 시 B2B 기업보다 동영상을 더 많이 사용해 생생함을 강조했으며, 정보 검색 용이성 측면에서 해시태그를 더 많이 사용했고, 본문에서는 제품명을 더 많이 언급한 것으로 나타났다. 반면 B2B 기업은 콘텐츠 제작 시 이미지를 선호했으며, 용이한 정보 검색을 위해 하이퍼링크를 더 많이 사용했고, 본문에서 제품보다는 회사명을 더 많이 언급했다. 콘텐츠 구성 요소와 인게이지먼트 간의 관계에서 B2B 기업은 이미지가 포함된 경우와 본문 길이가 긴 경우 인게이지먼트 지표(좋아요, 댓글, 공유 수)가 높아졌으나, 하이퍼링크와 URL이 포함된 경우 반대로 인게이지먼트가 낮아졌다. B2C 기업에서는 본문 길이가 길수록 인게이지먼트가 유의미하게 증가함을 확인하였다. 본 연구는 기업 실무자나 운영자가 회사의 특성에 맞춰 인게이지먼트를 높일 수 있는 소셜미디어 전략을 수립하는 데 실무적인 시사점을 제공한다.

• 중소기업연구
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• 제43권1호
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• pp.1-33
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• 2021

기업은 연구개발 활동을 통하여 성장기회를 포착하며 성장하기 때문에, 효율적인 연구개발 활동은 성장의 필요조건이다. 본 연구는 우리나라 상장기업들의 기업규모별 연구개발비의 특성을 살펴보고, 이를 통하여 소규모 기업의 성장가능성을 타진한다. 1982년부터 2014년까지 유가증권시장에 상장된 기업표본을 대상으로 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 시가총액 상위 20%의 기업(대규모 기업)은 하위 20%의 기업(소규모 기업)이나 중위 60% 기업(중규모 기업)에 비하여 높은 수준의 연구개발비를 지출해왔는데, 이 연구개발 지출규모의 차이는 큰 폭으로 확대되어 왔다. 또한 당기의 연구개발비와 미래 5년 기간의 연구개발비의 상관관계를 추적한 연구개발 지출의 지속성은 소규모 기업에서 유의적으로 가장 낮게 나타났다. 둘째, 대규모 (소규모) 기업의 연구개발 지출은 다른 기업들의 연구개발 지출에 비하여 미래 5년간의 수익성을 더 크게 (더 적게) 견인하는 것으로 나타났다. 연구개발을 통한 가격결정력을 분석한 추가분석에서는 대규모기업과는 대조적으로 소규모기업의 연구개발 활동은 상품시장에서의 가격결정력을 제고하지 못하고 있다는 것을 보여주었다. 셋째, 미래 수익성의 변동성으로 살펴본 연구개발 지출의 위험도는 소규모 기업에서 가장 높았고, 연구개발지출이 미래 특허출원으로 귀결될 가능성도 가장 낮았다. 넷째, 이처럼 대규모 기업이 효율적인 연구개발 투자를 지속적으로 늘려가는 상황에서, 연구개발 지출여력이 가장 낮은 소규모 기업이 향후 5년간 더 큰 규모의 기업으로 성장할 가능성은 다른 규모의 기업의 성장가능성보다 유의하게 낮게 나타났다. 마지막으로, 소규모기업과 대규모기업의 연구개발지출의 차이가 클수록 산업내 경쟁구도가 더욱 집중화되는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 연구개발 활동의 관점에서 소규모 기업의 성장한계(small business growth trap)에 대한 설명을 제시한다.

• 응용통계연구
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• 제25권1호
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• pp.15-27
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• 2012

본 논문에서는 KOSPI 시가총액기준 상위 4종목(삼성전자, 현대차, 현대모비스, POSCO)의 고빈도 거래 데이터를 바탕으로 일중 수익률의 실현변동성과 시장미시구조잡음에 대해 연구한다. Volatility signature plot을 통해 실현변동성(Realized Variance; RV)과 편의수정 실현변동성($RV_{AC_1}$)의 편의를 확인하고 시장미시구조 잡음의 특징을 실증적으로 파악한다. 또한, 잡음 대 신호비(Noise-to-Signal Ratio; NSR)를 사용하여, 평균제곱오차(Mean Square Error; MSE) 기준의 실현변동성(RV)과 편의수정 실현변동성($RV_{AC_1}$)의 최적 추출 빈도수를 추정해본다.

• 문화경제연구
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• 제21권1호
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• pp.85-104
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• 2018

미술품의 가격결정 요인에 대한 연구는 그 동안 작가나 작품 소재 등 변하지 않는 요인들이 주로 다루어져 왔다. 그러나 미술품은 자산의 기능을 가지고 있고 거래 가능하기 때문에 다양한 외부 요인 변화에 의해 가격이 영향을 받게 된다. 본 연구는 국내 미술 경매 시장에서 주목을 받고 있는 '단색화'가 대중에게 인지도가 상승함에 따라 작품 가격이 변화하는 양상을 분석하고자 한다. 이를 위해 (사)한국미술시가감정협회에서 선정한 낙찰 총액 상위 20명 화가의 12년간의 미술 경매 자료(4,199개 표본)에 이중차감모형(DiD)을 적용하여 추정하였다. 분석 결과, 단색화 인지도 상승으로 인해 약 71%의 가격 효과가 나타났다. 또한 작가의 특성에 따라 인지도 상승으로 인한 가격 효과가 다르며, 시간이 지남에 따라 인지도가 가격에 미치는 효과가 증가하는 것으로 나타났다. 이상의 결과는 인지도, 시장 저변 등에 영향을 미칠 수 있는 정보 제공이 예술시장 정책에 있어 중요하다는 것을 보여준다. 현재 한국 미술계나 미술시장에서 한국 작가 및 작품의 인지도 및 평가가 상당히 저조한 것을 볼 때 미술품의 대중적 인지도 상승 노력이 미술시장의 대중화와 함께 시장규모를 확대시키는데 유용한 방안이 될 수 있다.

• 벤처창업연구
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• 제17권5호
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• pp.237-250
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• 2022

본 연구는 '온라인 플랫폼 공정화법(안)'(이하 '온플법(안)')이 디지털 플랫폼 기업들의 시장 가치에 미친 영향을 네이버의 사례를 통해 계량 분석한다. 우리는 Abadie & Gardeazabal(2003)의 통제집단합성법(synthetic control method)을 사용하여 '온플법(안)' 규제를 받지 않는 가상의 네이버의 기업가치를 추정하여 실제 네이버의 기업가치와 비교하였다. '온플법(안)' 입법예고 직전 기간 '온플법(안)' 적용대상인 실제 네이버와 '온플법(안)' 규제를 받지 않는 가상의 네이버의 주가 움직임을 일치시켜 다양한 복합 효과(compounding effects)를 통제했다. 연구 결과 '온플법(안)' 입법예고 기간 (2020년 9월 28일 ~ 2020년 11월 9일) 전후로 네이버는 '온플법(안)' 규제 전 시가 총액의 16.18%인 약 8조 5천억 원에 달하는 기업 가치를 상실한 것으로 나타났다. 지금까지 규제의 경제적 비용편익분석을 할 때 간접비용 부분은 정량화된 분석이 용이하지 못하다는 이유로 간과되는 것이 사실이다. 우리는 향후 다양한 규제에 대한 사회적/경제적 비용편익분석에서 참조할 수 있도록, 자본시장 정보를 통해 특정 규제가 기업의 경제적 가치에 미치는 영향을 엄밀하게 추정할 수 있는 방법론과 실제 사례를 제시했다. 분석 방법과 기간에 따라 경제적 비용은 달라지겠지만, 본 연구의 결과는 디지털 플랫폼에 대한 규제 영향 분석의 방향을 제시하는데 효시가 될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.65-82
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• 2021

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.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.99-122
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• 2019

IDC(International Data Corporation) 사(社)의 최근 보고서에 따르면, 2025년에는 2016년에 생성된 데이터의 10배에 달하는 163제타바이트의 데이터가 생성될 것이고 그 주체의 비중은 소비자에서 기업으로 이동하고 있다고 한다. 이러한 소위 '빅데이터의 물결'은 도래하고 있고 그 파장은 산업 전반적으로 영향을 미칠 것이다. 따라서, 방대한 데이터를 효과적으로 관리하는 것은 기업의 관점에서 그 어느 때보다 더 중요하다. 하지만, IT 투자에 대한 효과를 측정한 선행 연구는 다수 존재함에도 불구하고 빅데이터 투자 효과를 측정한 선행 연구는 거의 전무한 실정이다. 따라서, 해당 투자 효과를 정량적으로 분석한다면 기업의 의사 결정을 도울 수 있을 것이다. 본 연구는 효율적 시장 가설을 이론적 바탕으로 둔 사건연구방법론(Event Study Methodology)을 적용하여, 기업의 빅데이터 투자가 시장 투자자들의 반응에 미치는 영향을 측정하였다. 또한, 보다 심층적으로 이 효과를 분석하기 위해서 5가지 하위 변수를 설정했고 그 내용은 기업 크기 구분, 산업 구분(Finance와 ICT), 투자 구축 완료 구분, 벤더 유무 구분이다. 분석 결과, 91개 기업은 빅데이터 투자 공시 이후 시장 가치가 평균 0.92% 상승한다는 사실을 확인하였다. 특히 Finance 기업, non-ICT 기업, 시가 총액이 작은 기업, 빅데이터 전문 벤더 기업을 통해 투자한 기업, 그리고 빅데이터 시스템이 구축 완료됐다는 공시에 해당하는 기업의 시장 가치가 두드러지게 상승한다는 사실을 알 수 있었다. 본 연구는 빅데이터 투자 효과를 측정한 선행 연구가 거의 전무하다는 점에서 학문적인 의의를 지니고, 빅데이터 투자를 고려 중인 기업 의사 결정자들에게 실질적인 참고 자료가 될 수 있다는 점에서 실무적인 시사점을 갖는다.