Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2004.05a
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pp.370-373
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2004
특허 데이터 정보는 경쟁자 모니터링, 기술 평가, R&D 포트폴리오 관리 등 전략적 계획의 여러 목적으로 사용되고 있다. 특정 분야의 기술 구조를 시각화하기 위한 방법론으로 특허를 사용한 기술 지도를 2차원상에 표현하는 co-word 분석법이 이용되고 있으나, 이 방법론을 적용하여 기업이 가진 특허를 지도로 시각화하고 분석을 시도한 연구는 없었으며 특허 포트폴리오는 전체 기술을 시각화하는 데 많은 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 특정 기업의 일부 분야 특허에 대하여 co-word matrix를 작성하고 기술을 클러스터링하여 다차원 축적 기법(Muitidimensional Scaling)으로 기술 지도를 작성하였다. 또한, 두 경쟁기업의 기술지도를 비교하여 기업간의 cross-licensing 가능 영역을 보이고 시간 흐름에 따른 기업 기술의 동적 분석 등 다양한 분석방법을 제시하였다.
시장균형상태(市場均衡狀態)의 조건(條件)하에서 주식의 기대수익률을 설명할 수 있는 가격결정(價格決定) 요인(要因)이 무엇을 의미하는가를 규명하는 일은 증권시장을 설명하기 위한 중요한 과제이다. 본 논문의 연구 목적은 재정가격결정모형(栽定價格決定模型)을 적용하여 주식수익률에 대한 요인(要因)을 분석(分析)하고, 최적 포트폴리오 구성 주식수와 유의적인 가격결정 요인 및 이들이 설명하는 경제적(經濟的) 의미(意味)를 찾는데 있다. 특히 ML방식의 요인분석 과정에서 헤이우드 상황(狀況)(Heywood case)을 확인하고 정밀한 요인(要因)의 추정을 위하여 이를 제거하였으며, 헤이우드 상황(狀況)이 미치는 영향을 분석하였다. 실증분석(實證分析) 결과(結果) 요인분석에서 최적 포트폴리오 구성 주식수는 35개이며, 이때의 가격결정(價格決定) 요인수(要因數)는 $2{\sim}3$개 정도이다. 그리고 주식의 가격결정요인으로 일관성 있게 설명하는 경제변수(經濟變數)로는 종합주가지수, 산업생산성지수, 실업률지수, 기업소규모지수 등이다. 그리고 Heywood case 발생 표본은 균형모형 설정에 교란요인이 됨을 검증하였다.
Patent information analysis has been carried out for technological capability analysis of competitors relating to next generation mobile communication. Various analysis methods, such as applicant analysis, technology classification analysis, indicator analysis and the like have been utilized as a method of analyzing patent information. As a first step for the technological capability analysis of competitors, applicants having high patent activity(PA) were selected, and as a second step therefor, technology classifications showing high technological independence (TI) were selected. Furthermore, portfolios for technology classifications showing high technological independence in the patents of main applicants having high patent activity by matching results the first and second steps together were prepared. Through such a process, portfolios for important technologies which have been concentrically researched by competitors could be analyzed. Accordingly, the present analysis results will help to carry out strategic R&D management, such as the establishment of company R&D plans and patent strategies.
Banz(1981)와 Reinganum(1981)에 의한 실증연구에 의한 소기업과 대기업간의 수익률차이는 자본자산가격결정모형(CAPM)에 의하여 설명될 수가 없는 결과 즉, 과거의 체계적 위험과 기업규모를 기준으로 보면 도구변수(instrumental variable)인 기업규모는 추정된 CAPM의 베타에 대하여 통제한 연후에도 포트플리오간의 평균수익률에 대하여 통계적으로 유의적인 설명력을 가진다는 것이다 이것은 주식의 위험조정후수익률(risk-adjusted return)이 기업규모와 부(負)의 관계에 있다는 것으로서, CAPM으로서는 설명되지 않는 이상(異常)수익률 현상이다. Banz와 Reinganum 이후 미국학계에서 그동안 수많은 연구들이 규모효과에 대한 설명을 시도하였으나 아직도 완전한 설명은 존재하지 않고 있다. 본 연구는 우리나라 주식시장에서의 규모효과 존재여부에 관한 기존의 몇몇 연구들이 갖고 있는 방법론상의 문제점들을 제거함으로써 규모효과의 존재여부를 새로이 검증하였다. 특히, 동일가중지수수익률(equal-weighted index return)은 효율적 포트폴리오수익률이 나 종합주가지수수익률은 비효율적 포트폴리오수익률이라는 황선웅 이일균(1991)의 연구 결과를 고려하여, 시장수익률 대용치로서 종합주가지수수익률을 사용할 경우 규모효과의 검증결과가 어떠한 영향을 받는지도 아울러 분석하였다. 1980-90년의 기간을 대상으로 하여 실증분석한 결과, 먼저 동일가중지수수익률을 시장수익률로 사용할 경우 체계적위험 추정치와 기업규모간에는 부(負)의 관계가 존재하고 있음이 관측되고 있으며, 기업규모포트폴리오의 초과수익률 추정치도 대형주는 물론 소형주의 경우에도 통계적으로 유의하게 영(零)과 다르지 않다. 그 결과 최소한 1980-90년의 경우 우리나라 주식시장에는 규모효과가 존재하였다는 실증적 증거가 발견되지 않는다. 그러나 종합주가 지수수익률을 시장수익률로 사용하면 소형주에 대한 체계적위험이 대형주의 경우보다 오히려 작게 나타나고 있으며, 그에 따라 통제적으로 유의한 규모효과가 존재하는 것처럼 나타나고 있어 종합주가지수수익률은 시장수익률 대용치로 적절하지 않음을 제안하고 있다.
본 연구에서는 유로커런시와 외환시장의 초과수익률을 설명하는 여러 가지 모형을 검증하였다. 비록 Campbell-Clarida(1987)와 Lewis(1990,1991)는 이 시장에서 3개월물의 초과수익률에 대한 단일잠재변수모형을 기각할 수 없었지만 본 연구에서는 이 모형이 여러 포트폴리오에 대하여 기각되고 있음을 보여준다. 그러나 이 모형의 검증은 결합가정을 필요로 하기 때문에 모형의 기각원인을 찾는다는 것은 어려운 일이다. 기각의 가능성으로 세계 경제에 하나 이상의 위험요인이 존재할 수 있다는 것이 될 수도 있고 불안정한 상수가 원인일 수가 있다. 상수의 안정성검증에서 1979년 12월을 전후한 기간에 상수가 변하지 않는다는 귀무가설이 모든 포트폴리오에서 기각되었다. 따라서 양기간에 단일잠재변수모형과 두잠재변수모형을 검증하였다. 모든 포트폴리오에 대하여 1979년 12월 이전에는 단일변수모형이 기각되지 않았지만, 1979년 이후에는 체계적으로 기각되었다. 한편 두잠재변수모형은 양기간 모두에서 기각되지 않았다 따라서 위험요인에 변화를 주는 연방준비은행의 운영절차의 변화가 단일변수모형의 기각의 원인일 수 있다고 유추할 수 있다. 마지막으로 시간 가변적인 베타가 단일변수모형의 기각의 원인이 될 수 있는지를 검증하기 위하여 Harvey(1989,1991)에 의해서 개발된 모형을 적용해 보았지만 모형이 기각되었다. 따라서 유로커런시와 외화자산의 3개월물의 초과수익률에 두 잠재변수모형이 자료를 비교적 잘 설명한다고 볼 수 있다. 그러나 잠재변수모형의 검증은 자산가격결정의 일반균형이론의 검증도 아니고 검증력도 강하지 않기 때문에, 위험프리미엄을 설명해주는 단순한 실증분석으로 보아야 한다.
Value at Risk (VaR) is widely used as an important tool for risk management of financial institutions. In this paper we discuss estimation and back testing for VaR of the portfolio composed of KOSPI, Dow Jones, Shanghai, Nikkei indexes. The copula functions are adopted to construct the multivariate distributions of portfolio components from marginal distributions that combine extreme value theory and GARCH models. Volatility models with t distribution of the error terms using Gaussian, t, Clayton and Frank copula functions are shown to be more appropriate than the other models, in particular the model using the Frank copula is shown to be the best.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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