본 연구는 채권시장과 금리시장의 지표를 이용한 외환시장 환율예측 모델을 만드는데 있어 어떤 인공지능 방법론이 가장 적합한지 밝혀내는데 그 목적이 있다. 채권시장의 대표 상품인 국고채와 통안채는 위험회피 상황이 올 때 대규모로 매도되어지고 그런 경우 환율이 상승하는 모습을 자주 보여주었고, 금리시장에서 통화 스왑 (Cross Currency Swap) 가격은 달러 유동성 문제가 생길 때 주로 하락하였으며, 그 움직임은 환율의 상승에 직간접적인 영향을 미쳐온 점 등을 고려하면, 채권시장과 금리시장에서 거래되는 상품의 가격과 움직임은 외환시장에도 직간접적인 영향을 주고 있으며, 세 시장 사이엔 상호 유기적이고 보완적인 관계가 있다고 볼 수 있다. 지금까지 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 사이의 관계와 연관성을 밝히는 연구는 있어왔으나, 과거 많은 환율예측 연구들이 주로 GDP, 경상수지 흑자/적자, 인플레이션 등 거시적인 지표를 기반으로 한 연구에 집중되어 왔으며, 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 인공지능을 활용하여 외환시장의 환율을 예측하는 적극적인 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 연구는 채권시장 지표와 금리시장 지표를 기반으로, 비선형데이터 분석에 적합한 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델과, 선형데이터 분석에 적합한 로지스틱 회귀분석 (Logistic regression), 그리고 비선형/선형데이터 분석에 활용 가능한 의사결정나무 (Decision Tree)를 각각 사용하여 환율예측 모델을 만들고 그 수익률을 비교하여 어떤 모델이 가장 외환시장 환율 예측을 하는데 적합한지 알려준다. 또한, 본 연구는 주식시장, 금리시장, 오일시장, 그리고 외환시장 환율 등 비선형적 시계열 데이터 분석에 많이 사용되어진 인공신경망 모델이 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 한 외환시장 환율예측 모델에 가장 적합한 방법론을 제공하고 있다는 것을 증명한다. 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 간의 단순한 연관성을 밝히는 것을 넘어, 세 시장 간의 거래 신호를 포착하여 적극적인 상관관계를 밝히고 상호 유기적인 움직임을 증명하는 것은 단순히 외환시장 트레이더 들에게 새로운 트레이딩 모델을 제시하는 것뿐만 아니라 금융시장 전체의 효율성을 증가시키는데 기여할 것이라 기대한다.
본 논문은 최근 생겨난 장외시장인 K-OTC 시장에서 금융상품이 거래되어 과세될 경우 거래세와 양도세의 차이에 대해 이론적으로 접근해 보고자 한다. 또한 합성채권을 구성하여 위험을 헤지하고자 할 때 포트폴리오로 구성된 금융 상품의 과세 방법에 따라 투자자들이 추구하는 수준까지 위험을 줄이기 어렵기 때문에 이를 효과적으로 적용할 수 있는 조세 방법을 살펴보고자 한다. 무엇보다 합성채권의 과세 형평성을 구체적으로 살펴보기 위해 K-OTC 시장 안에서 기말주가변화와 행사가격변화에 따라 합성채권에 부과된 거래세와 양도세의 효과 및 소득공제 유무에 따라 어떻게 세후이익이 차이가 나는지 분석해 보고자 하였다. 연구 결과 기말 주가변화에 따른 거래세와 양도세의 조세 갭을 통해 거래세 효과가 양도세 효과보다 조세 갭이 훨씬 적으므로 어느 정도 복제포트폴리오로 헤지를 구성함에 있어서는 거래세를 부과하는 것이 조세 정책적 목적 및 금융시장 측면에서 조금 더 효율적일 수 있음을 보여주었다. 또한 소득공제 허용 여부는 행사가격의 변화에 따라 거래세와 양도세의 효과가 차이가 있음을 나타내었다. 무엇보다 행사가격이 주가보다 낮아지면 거래세가 양도세보다 소득공제 유무의 영향을 덜 받는 것으로 나타났으나, 행사가격이 주가보다 높아지면 거래세와 양도세 모두 소득공제 유무의 영향이 동일함을 알 수 있었다. 앞으로의 과제는 실제 금융상품을 대상으로 K-OTC시장에서 실증 검증하는 것이며 아울러 옵션 거래세를 산정함에 비율 분석으로 접근하여 좀 더 체계적인 헤지 방법을 찾아보는 것이다.
보험수요자(保險需要者)로서의 개인이나 기업은 보험증권과 함께 은행 예금과 같은 무위험자산, 혹은 실물자산 자본자산과 같은 위험자산을 보유하고 있는 것이 보통이다. 본 논문은 보험 수요자가 보유하는 전체 포트폴리오의 맥락에서 최적보험수요(最適保險需要)를 분석하는 데 목적이 있다. 이 연구에서 설정(設定)한 분석규모(分析規模)에서는 기대효용가설(期待效用假說)(expected utility hypothesis)에 기초하여 무위험자산과 위험자산에 대한 수요를 보험수요와 동시에 고려하여 보험료(保險料)의 기회비용이 균형보험료(均衡保險料) 개념에 명백히 반영되게 하였다. 이 경우 보험계약은 재난 재해에 대한 위험관리(危險管理)(insurable risk management) 방법의 하나로써 다른 투자기회들과 함께 경쟁관계에서 전체 포트폴리오의 위험을 감소시키는 역할을 담당한다. 본 모형의 분석 결과는 기존의 보험경제학설과 다음과 같은 근본적인 상이점을 보이고 있다. 첫째로, 투자자의 효용함수가 일정절대위험회피(一定絶對危險回避)(CARA)일 경우, 투자위험(投資危險)(speculative risk)과 재산 재해위험(財産 災害危險) (insurable risk)이 확률적으로 상호의존 관계에 있더라도, 최적보험수요(最適保險需要)는 다른 투자기회들과 분리(分離)(separation)결정될 수 있음을 보였다. 그러나 일반적으로 재산 재해위험이 투자위험과 확률적으로 독립분포되어 있더라도, 보험과 투자간의 상호작용 때문에, 최적보험수요는 다른 투자기회들과 분리결정 될 수 없음을 보였다. 이 논문에서는 특별히, 무위험자산 혹은 위험자산에 대한 투자가 재산 재해(財産 災害)의 위험(危險)(insurable risk)을 헷징(hedging)하는 데 기여하는 고유한 역할을 규명하였고, 또 그 역할을 보험 계약에 의해 중복될 수 없는 것임을 보였다. 둘째로, 베르누이 원칙(Bernoulli Principle)을 재검토하여 기존의 베르누이 원칙이 본(本) 분석모형에서는 제한적으로 성립함을 보였다. 이 논문에서는 보다 일반적으로 베르누이 기준이 유지 혹은 위배되는 충분조건을 제시하였고, 그 조건을 전체 포트폴리오 위험에 대한 평균보지확산(平均保持擴散)(mean preserving spread)의 개념을 도입해 직관적으로 해석하였다. 전통적으로 베르누이 원칙은 보험시장 존재근거에 대해 가장 강력한 이론적 타당성을 부여해 왔으나, 이 논문의 분석결과는 보험수요자의 투자에 대한 기회비용이 보험가격 책정에 반영되지 않으면 보험시장이 붕괴할 수 있음을 시사해 주고 있다.
기존연구에 의하면 무상증자의 공시는 공시기간 중 정(+)의 가격효과를 초래하는 것으로 나타나고 있다. 무상증자에 대한 이러한 시장의 호의적인 반응을 설명하기 위해 여러 가설이 제기되어 왔으며, 그 중 무상증자는 좋은 내부정보를 외부에 신빙성 있게 전달하는 신호기제가 될 수 있다는 신호가설이 특히 지지를 받고 있다. 그런데 짧은 공시기간 중의 정(+)의 주가반응만을 보고 신호가설이 지지된다고 단정짓는데는 무리가 있다. 본 연구에서는 과연 신호가설이 주장하는 것처럼 무상증자가 사업기회의 확대, 미래현금흐름의 증대, 추후 차입여력의 증대를 가져오는가를 더 면밀히 검증하기 위하여 무상증자 실시기업의 장기성과를 조사하였다. 본 연구의 특징은 (1)공시기간 이후의 1년 이내의 기간에 중점을 둔 대부분의 기존연구와 달리 증자 후 36개월간의 장기성과를 측정하였으며, (2)주가수익률 자료와 회계자료를 동시에 이용하여 장기성과를 조사하였고, (3)장기 초과수익률 측정과 검증에 있어 통계적 오류가 있는 누적초과수익률(CAR)을 보완하기 위해 매입보유초과수익률(BHAR)을 사용했으며, 이를 위해 엄격한 기준을 적용하여 표본기업과 비교기업을 선정하였다는 데 있다. 실증분석 결과 신호가설을 지지하는 증거는 발견하지 못하였으며 오히려 무상증자 실시기업이 시장평균 또는 비교기업인 비증자기업에 비해 장기적으로 주가수익률 및 영업성과에 있어 저성과를 보이는 증거를 상당 수 발견하였다. 구체적으로 동일가중평균수익률로 조정한 보유기간 초과수익률의 경우 증자 후 1개월에서 24개윌까지의 BHAR이 5% 미만 수준에서 부(-)의 값을 보였으며, 비모수통계치를 사용할 경우 $1{\sim}36$개월까지의 전기간에서 유의한 부(-)의 저성과를 보이고 있다. 또한 영업성과면에서도 증자기업이 비증자기업에 비해 증자 후 수익성과 현금흐름이 저조하게 나타나고 있다.해 현물시장의 수익률, 변동성이 높은 것으로 나타났으나, 변경후에는 현물시장에 비해 선물시장의 수익률 변동성이 높은 것으로 나타났다. VAR 분석에 의하면 변경후가 변경전에 비하여 선물이 현물을 선도하는 시차가 다소 커진 것으로 나타나 현물시장과 선물시장이 동시에 가격제한폭 확대후에 비효율적으로 되었다는 의미로 판단된다.기간에서는 선물의 15분 선도효과와 현물의 1분 선도효과가 발견되어 선물의 선도효과가 지배적임을 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 충분히 발휘하기 위하여 장단기의 투자기간을 설정할 경우에 6개월에서 36개월로 이동함에 따라 6개월부터 24개월까지는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은 존재하므로 이러한 전략을 개발 및 활용할 수 있으며, 특히, 한국주식시장에 적합한 거래전략은 반전거래전략이고, 이 전략의 유용성은
자동차 보험은 치열한 시장경쟁과 금융당국의 요율 규제로 가격 조정에 합리적인 적용 방식이 요구되는 대표적인 보험상품이다. 특히 고령화 사회로 인한 인구변화와 가격경쟁으로 인한 요율 세분화는 보험료 결정에 주요한 요인으로 작용하게 된다. 따라서 본 논문에서는 여러 가지 요율 요소 중 연령에 대한 분포 추정을 통해 가격 최적화 방안을 제시하고자 한다. 미래 분포를 추정하는 방식으로 고객의 연령이동, 신규유입, 고객이탈 3가지 요인에 대한 최적화 방안을 적용함으로써 합리적인 연령 분포를 추정하여 가격 조정 과정에 반영하고자 한다. 기존 연령 분포를 적용한 보험료와 미래 연령 분포를 추정하여 적용한 보험료를 수지 불균등 원칙에 적용하여 위험도 추정에 대한 적정성을 비교 분석하는 것이 목적이다. 보험료 인상 또는 인하 문제와는 별개로 인구변화에 대한 적정 분포를 추정함으로써 가입자의 분포 변화로 인한 결손 또는 초과 이득이 발생하지 않는 적정 보험료 추정 방식을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 암호화폐거래소 이용자를 보호하고 거래소의 안정적인 운영환경을 확보하기 위한 국내 암호화폐거래소 운영리스크 경감방안을 제시한다. 암호화폐거래소를 이용해 암호화폐시장에 참여하는 시장참여자에게 암호화폐의 가격변동 리스크만큼 위협적인 리스크는 암호화폐거래소 리스크이다. 암호화폐시장에서는 암호화폐의 거래 익명성을 악용한 탈세, 범죄이용, 유사수신 사기, 자금세탁 등 불법거래가 빈번히 발생하고 있고 이외에도 사이버 침해사고와 내부인력에 의한 손실 사고가 끊이지 않고 있으며, 이로 인한 손실이 거래소 이용자에게 고스란히 전가되고 있다. 본 연구에서는 현재 국내 암호화폐거래소의 운영 실태와 이용자 손실 발생 사고에 대한 대응 등을 거래소 운영리스크의 관점에서 분석하여, 이용자를 고객으로 유치하고 고객인 이용자를 보호하기 위한 거래소 플랫폼의 발전 방향을 제시한다.
본 논문에서는 스테이블코인의 위험 분석을 위해 스테이블코인의 유형과 특징에 따른 분류방법을 제안하고 이를 토대로 각 스테이블코인들의 위험요인들을 분석한다. 먼저, 본 논문에서는 스테이블코인의 이해를 위해 블록체인 및 탈중앙화 금융(Decentralized Finance, DeFi)의 기술들과 생태계에 대하여 설명한다. 그리고 현재 출시되어 사용되고 있는 주요 스테이블코인의 동작원리에 대하여 제안한 분류 유형별로 설명한다. 이를 토대로 각 스테이블코인의 위험형태와 위험요인을 도출한다. 본 논문에서 제안하는 위험형태의 분류는 디페깅, 청산, 취약점 공격이며 위험요인의 분류는 운영자의 신뢰성 문제로 인한 디페깅, 알고리즘의 신뢰성 문제로 인한 디페깅, 알고리즘 오류로 인한 디페깅, 급격한 가격변동으로 인한 청산, 그리고 오라클 공격이다. 제안하는 분류를 기준으로 현재 암호화폐 시장에서 유통되는 주요 스테이블코인들의 위험요인을 분석한다.
BOT(Build-Operate-Transfer) 프로젝트 파이낸스(PF: Project Finance)는 민간이 자본조달, 건설, 그리고 운영을 맡고 운영수입에서 투자비와 수익을 회수하므로 사업의 위험으로부터 정부를 보호하며 사업자도 특수목적회사를 설립하고 부외 및 비소구 금융을 통해 자본을 조달하기 때문에 채무불이행의 책임으로부터 보호되는 특징을 지닌다. 이와 함께 BOT PF 사업의 금융구조와 특성에 의한 채무불이행위험 완화는 금융시장 경색, 새로운 국제회계기준(IFRS) 도입, 그리고 건설사의 우발채무 등과 맞물려 그 중요성이 부각되고 있으나 현금흐름의 불확실성과 여러 계약조항들이 유발하는 비대칭수익으로 인해 전통 금융 경제이론에 기반한 평가가 어려웠다. 그러므로 본 연구는 BOT PF 고유의 금융구조와 특성에 의한 채무불이행위험 완화효과의 평가를 위해 옵션가격결정 및 관련 금융 경제이론을 토대로 이론모델을 구성하고 사례를 분석함으로써 BOT 사업의 위험관리를 위한 이론적인 틀을 제시하고자 한다. 연구결과에 의하면 BOT 사업의 금융구조 및 특성이 사업자의 채무불이행위험을 완화시키며 특히 관련변수들이 수익성을 악화시키는 방향으로 변화할 때 그 효과가 증가함을 알 수 있었다.
본 논문은 세계적 수준의 양적인 성장에도 불구하고 여러 가지 문제점을 갖고 있는 국내의 장내 파생상품시장에 대한 바람직한 개선방향을 모색하고자 한다. 우리나라의 장내 파생상품시장에서는 외가격 또는 극외가격의 거래비중이 높고, 미결제약정 당 거래량이 많아 포지션을 짧게 보유하는 투기적 거래의 성향이 강한 것으로 보인다. 또한 외국에 비해 개인투자자의 파생상품시장 참여가 높은데 이로 인한 손실이 지속되고 있고 개인투자자들의 부가 기관 및 외국인투자자들에게 이전되고 있다. 이처럼 여러 문제점을 갖고 있는 장내 파생상품시장에 대한 바람직한 정비방향을 모색하기 위해 투자자보호를 위한 행위규제 측면에서 향후 규제체계 개선방향에 대한 여러 가지 방안을 제안한다. 우선 투기성향의 거래를 완화하기 위해서는 현재 외가격 위주로 거래되고 있는 코스피200옵션시장을 등가격 위주의 시장으로 유도할 필요성이 있다. 이를 위해 등가격 거래에 대한 거래수수료 할인 또는 면제, 등가격 종목에 대한 시장조성자제도 도입 등을 고려할 수 있다. 개인투자자 보호를 위해서는 전문투자자와 개인투자자에 대한 차등 규제, 기본예탁금 관리 강화, 위험관리 교육 및 모의거래 기회 확대 등을 시행 가능한 방안으로 제안하고자 한다.
옵션 모형에 관한 실증연구에서 모형의 적격성을 평가하는데 사용한 잣대는 옵션 모형으로 구한 이론적 가격과 시장옵션가격간의 가격괴리를 평가하거나 일정기간동안 정기적으로 재조정한 헤지포트폴리오의 성과를 비교하는 것이다. 기존의 연구에서는 기초자산의 변동성에 대한 Black-Scholes 모형의 엄격한 가정을 이완시킨 확률적 변동성 모형이 Black-Scholes 모형의 가격괴리를 크게 개선하고 있음을 밝히고 있으나 동태적 헤지성과에 대해서는 여러 연구가 일관된 결과를 도출하고 있지 못하고 있다. 이 연구에서는 시뮬레이션 기법을 이용하여 Heston의 확률적 변동성 모형의 가정이 완벽히 구현되는 상황을 재현하고 그 상황에서 Heston 모형과 Black-Schols 모형의 동태적 헤지성과를 비교하였다. 시뮬레이션 결과에 따르면 헤지수단으로 기초자산만을 사용하였을 경우 완전히 적격한 모형인 Heston 모형은 확률적 변동성을 감안하지 않은 Black-Scholes 모형에 비해 헤지위험을 크게 줄이지 못하는 것으로 나타났다. 이 결과는 동태적 헤지성과로 옵션모형의 적격성을 평가하는 데는 일정부문 한계가 있을 수 있다는 점을 시사한다. 한편 실무적인 측면에서 옵션거래에 대한 동태적 헤지수단으로 굳이 확률적 변동성 모형과 같은 복잡한 모형을 이용할 필요가 없다는 점을 내포한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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