• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1271-1276
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• 2018

2018년 3월 8일, 칠레 산티아고에서 베트남을 포함한 11개 국가들이 포괄적이고 점진적인 환태평양경제동반자 협정(CPTPP) 출범 합의에 서명하였다. CPTPP(Comprehensive and Progressive Agreement for Trans-Pacific Partnership)는 2017년 1월 미국의 TPP 탈퇴 이후 남은 11개국(일본, 호주, 뉴질랜드, 캐나다, 멕시코 칠레, 페루, 싱가포르, 베트남, 말레이시아, 브루나이)이 참여하는 아시아-태평양 지역의 대규모 자유무역협정(FTA)이다. 기존의 TPP 보다 경제적 규모는 작아졌지만, CPTPP 11개국의 국내총생산(GDP) 규모는 전 세계 대비 12.9%, 교역량은 14.9%로 또 다른 메가 FTA가 탄생했다는데 의의가 있다. CPTPP는 기존 TPP의 큰 틀을 그대로 유지함으로써 TPP 합의 사항들이 거의 그대로 적용되지만, 지식재산권과 투자분쟁해결절차 등 일부 민감한 내용들은 적용이 유예 및 수정되었다.

• 아태비즈니스연구
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• 제11권2호
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• pp.159-172
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• 2020

Purpose - The purpose of this study is to investigate economic variables which have impact on the prices and returns of preferred stocks and to provide investors, underwriters, and policy makers with information regarding correlations and causal relations between them. Design/methodology/approach - This study collected 98 monthly data from Korea Exchange and Bank of Korea. The Granger causal relation analysis, unit-root test and the multiple regression analysis were hired in order to analyze the data. Findings - First, our study derives the economic variables affecting the prices and returns of preferred stocks and their implications, while previous studies focused mainly on the differential characteristics and related economic factors between common and preferred stocks. Empirical results show that the significant variables influencing the prices and returns of preffered stocks are consumer sentiment index, consumer price index, industrial production index, KOSPI volatility index, and exchange rate between Korean won and US dollar. Second, consumer sentiment index, consumer price index, and industrial production index have significant casual relations with the returns of preferred stocks, providing market participants with important information regarding investment in preferred stocks. Research implications or Originality - This study is different from previous studies in that preferred stocks themselves are investigated rather than the gap between common stocks and preferred stocks. In addition, we derive the major macro variables affecting the prices and returns of preferred stocks and find some useful causal relations between the macro variables and returns of preferred stocks. These findings give important implications to market participants, including stock investors, underwriters, and policy makers.

• 벤처창업연구
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• 제9권3호
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• pp.129-138
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• 2014

글로벌 경제위기이후 중국은 세계경제의 두 축의 하나로 부상하였으며, 한국경제에 가장 큰 영향을 미치는 국가로 자리매김 하고 있다. 그럼에도 불구하고, 현재까지 한국에서는 중국의 금융시장 특히는 자본시장에 관한 연구가 매우 적은 실정이다. 본 연구는 중국 심천증권거래소에 출범한 창업판시장을 살펴보고, 중국 중소벤처기업의 상장전후 경영성과를 비교분석하였다. 기술혁신 벤처기업과 고성장형 중소기업들의 자금조달을 목적으로 하는 중국 창업판시장에서 기업의 상장요건은 상해와 심천 증권거래소의 주시장보다 완화되어 있으며, 상장절차도 간소화되어 있다. 따라서 중국의 많은 기업들이 상장하고자 하며, 상장 경쟁도 매우 치열하다. 그리고 창업판시장에 최초로 상장한 36개 기업의 상장 전후의 경영성과를 살펴본 결과, 자기자본 순이익률 부채비율 영업이익증가율 등 3개 지표는 모두 크게 하락하였으며, 거의 모든 기업에서 이런 현상이 나타났다. 즉, 중국 창업판시장에 상장한 중소벤처기업들의 수익성과 성장성은 상장후 급속하게 하락하였으며, 많은 자금조달로 인하여 안정성만이 개선되어 있었다. 나아가 이러한 현상은 중소벤처기업들이 상장을 위하여 상장전 경영성과를 과대 포장한데서 기인한 것으로 분석되었다. 따라서 중국 증권감독관리위원회는 향후 상장기업에 대한 회계심사기준과 심사제도를 강화하여야 할 것이며, 분식회계기업에 대해서는 엄중한 제재조치를 실시하여 건전한 자본시장 풍토를 정착시켜야 할 것이다.

• 벤처창업연구
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• 제17권1호
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• pp.229-249
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• 2022

본 연구는 다양한 머신러닝 기법을 통해 코스닥(KOSDAQ) 시장 내 관리종목 지정을 예측할 수 있는 모델에 대해 연구하였다. 증권시장 내 기업이 관리종목으로 지정이 되면 시장에서는 이를 부정적인 정보로 인식하여 해당 기업과 투자자에게 손실을 가져오게 된다. 본 연구를 통해 기업의 재무적 데이터를 바탕으로 조기에 관리종목 지정을 예측하고, 투자자들의 포트폴리오 리스크 관리에 도움을 주기 위한 머신러닝 접근이 타당한지 살펴본다. 본 연구를 위해 활용한 독립변수는 수익성, 안정성, 활동성, 성장성을 나타내는 21개의 재무비율을 활용하였으며, K-IFRS가 적용된 2011년부터 2020년까지 관리종목과 비관리종목의 기업의 재무 데이터를 표본으로 추출하였다. 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, LightGBM을 활용하여 관리종목 지정 예측 연구를 수행하였다. 연구결과는 분류 정확도가 82.73%인 LightGBM이 가장 우수한 예측 모형이었으며 분류 정확도가 가장 낮은 예측 모형은 정확도가 71.94%인 의사결정나무였다. 의사결정나무 기반 학습 모형의 변수 중요도의 상위 3개 변수를 확인한 결과 각 모형에서 공통적으로 나온 재무변수는 ROE(당기순이익), 자본금회전율(Capital stock turnover ratio)로 해당 재무변수가 관리종목 지정에 있어 상대적으로 중요한 변수임을 확인하였다. 대체적으로 앙상블을 이용한 학습 모형이 단일 학습 모형보다 예측 성능이 높은 것을 확인하였다. 기존 선행연구가 K-IFRS에 대한 고려를 하지 않았고, 다소 제한된 머신러닝에 의존하였다. 따라서 본 연구의 필요성과 함께 현실적 요구를 충족시키는 결과를 제시하였음을 알 수 있으며, 시장참여자들에게 있어 관리종목 지정에 대한 사전 예측을 확인할 수 있도록 기여했다고 볼 수 있다.

• 벤처창업연구
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• 제9권2호
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• pp.15-21
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• 2014

주식과 선물간의 헤지비율의 시계열 안정성에 대한 연구는 아직 찾아보기 어렵다. 본 연구는 KOSPI200과 S&P500의 주식과 선물 지수를 이용하여 한국과 미국, 두 금융시장의 헤지비율에 대한 시계열 안정성을 연구한다. Coakley, Dollery, and Kellard(2008)는 1995년부터 2005년의 S&P500 현물을 대상으로 시계열 안정성을 확인하였다. 본 연구는 선행연구에서 시계열 안정성이 검증된 기간을 분석기간에 포함하여 두 시장을 분석함으로써 연구결과의 강건성을 얻고자 한다. 한국시장의 분석기간은 주식선물시장이 개설된 1996년부터 2005년이다. S&P500은 1982년부터 2004년을 분석대상으로 하고 있다. 본 연구는 BEKK and diagonal-BEKK을 사용하여 헤지비율을 구하며, 시계열 안정성 검증을 위하여 R/S와 GPH 방법을 사용한다. 분석결과는 시장효율성의 이론적 근거가 되는 랜덤워크가설을 지지하지 않는다. 이 결과는 헤지비율을 이용한 위험관리 방안에 대한 시사점을 제공한다.

• 아태비즈니스연구
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• 제11권3호
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• pp.199-215
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• 2020

Purpose - This article tries to test if the conditional consumption capital asset pricing model (CCAPM) with bank credit for household as a conditional variable can explain the cross-sectional variation of stock returns in Korea. The performance of conditional CCAPM is compared to that of multifactor asset pricing models based on Arbitrage Pricing Theory. Design/methodology/approach - This paper extends the simple CCAPM to the conditional version of CCAPM by using bank credit for household as conditioning information. By employing KOSPI and KOSDAQ stocks as test assets from the second quarter of 2003 to the first quarter of 2018, this paper estimates risk premiums of conditional CCAPM and a variety of multifactor linear models such as Fama-French three and five-factor models. The significance of risk factors and the adjusted coefficient of determination are the basis for the comparison in models' performances. Findings - First, the paper finds that conditional CCAPM with bank credit performs as well as the multifactor linear models from Arbitrage Pricing theory on 25 test assets sorted by size and book-to-market. When using long-term consumption growth, the conditional CCAPM explains the cross-sectional variation of stock returns far better than multifactor models. Not only that, although the performances of multifactor models decrease on 75 test assets, conditional CCAPM's performance is well maintained. Research implications or Originality - This paper proposes bank credit for household as a conditional variable for CCAPM. This enables CCAPM, one of the most famous economic asset pricing models, to conform with the empirical data. In light of this, we can now explain the cross-sectional variation of stock returns from an economic perspective: Asset's riskiness is determined by its correlation with consumption growth conditional on bank credit for household.

• Asia Pacific Journal of Business Review
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• 제1권2호
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• pp.37-62
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• 2017

To analyze the effects of R&D expenditure on the firm value of Korean firms, we classified portfolios based on R&D activity levels. After that, we conducted a time-series analysis to assess excess returns from the portfolios. To carry out such an analysis, an empirical analysis of excess returns in the capital market was performed by using the monthly earning rate of stocks from 2000 to 2013. The purpose of this research is to provide basic data on investment to stakeholders in the capital market by analyzing the effects of R&D on the firm value and to overcome scholarly limitations by offering a new model of analysis. The criteria for classifying the portfolios were based on R&D expenditure levels. The analysis models follow the Fama-French Three-Factor Model and the Carhart Four-Factor Model. The analyses results are as follows. Extrapolating monthly profit rates based on R&D expenditure levels, portfolios with low R&D expenditures showed higher earning rates than those with high R&D expenditures. This suggests that high R&D expenditures did not translate into high earning rates. The investor depreciates the R&D expenditures related profitability and the possibility of success in the market, leading to falls in stock prices and a failure to give a positive effect on the firm value. Our research differs from the previous investigations as we carried out an empirical analysis based on the actual investors' attitudes about R&D expenditures and how these can generate excess earnings. Our research results show that the data related to R&D expenditure are not reflected fully in the market.

• 벤처창업연구
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• 제12권2호
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• pp.21-29
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• 2017

주식 투자는 요즘 가장 대중적인 투자 중 하나이며, 주식시장에서 투자자들의 궁극적 목적은 이익극대화 및 손실최소화이며, 이를 달성하기 위해서 투자정보를 바탕으로 선택하게 된다. 또한 투자자는 위험에 대한 태도에 따라 투자성향에 영향을 받는다. 이러한 배경을 중심으로 본 연구는 개인투자자들의 투자성향과 투자정보탐색을 조사함으로서 투자자의 투자만족도에 미치는 영향력을 조명해보고자 한다. 또한 투자심리의 매개효과를 검증하고자 한다. 본 연구의 대상은 증권거래 경험이 있는 투자자이며, 설문 조사는 온라인으로 실시되었으며, 설문조사는 2016년 12월 1일~12월 30일까지 30일간 실시하였으며, 총 330부를 분석 자료로 이용하였다. 분석방법은 SPSS 21.0을 사용하여 기초통계, 신뢰도, 회귀분석을 수행하였다. 분석결과는 다음과 같다. 투자성향 중에서 수익추구성향, 분석추구성향, 투자추구성향이 투자성과에 영향을 미쳤다. 반면, 증권사 정보, 인적정보, 기업회계 정보는 투자성과에 유의미한 영향을 미쳤다. 마지막으로 자기과신 투자심리의 매개역할을 확인하였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제7권1호
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• pp.67-83
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• 1997

The utility of learning techniques in investment analysis has been demonstrated in many areas, ranging from forecasting individual stocks to entire market indexes. To date, however, the application of artificial intelligence to financial forecasting has focused largely on short predictive horizons. Usually the forecast window is a single period ahead; if the input data involve daily observations, the forecast is for one day ahead; if monthly observations, then a month ahead; and so on. Thus far little work has been conducted on the efficacy of long-term prediction involving multiperiod forecasting. This paper examines the impact of alternative procedures for extended prediction using knowledge discovery techniques. One dimension in the study involves temporal granularity: a single jump from the present period to the end of the forecast window versus a web of short-term forecasts involving a sequence of single-period predictions. Another parameter relates to the numerosity of input variables: a technical approach involving only lagged observations of the target variable versus a fundamental approach involving multiple variables. The dual possibilities along each of the granularity and numerosity dimensions entail a total of 4 models. These models are first evaluated using neural networks, then compared against a multi-input jump model using case based reasoning. The computational models are examined in the context of forecasting the S&P 500 index.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제5권2호
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• pp.199-226
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• 1995

This study is an empirical research in order to clarify whether or not the correlation between the satisfaction of users that is the performance measurement factor and the following three:(1) the attitude of users as an individual characteristic, (2) the supports of organization as an organizational characteristic, (3) the routine degree of jobs as an job characteristic, is the same as the previous study results. In addition, another empirical research was done to make clear how organizational supports and routine degree change the attitude and satisfaction of users. This study put a particular emphasis on the moderating effect because the study of this issue has not been done in any previous research. 38 corporations, whose computerization has already been made to some extent and who are listed on the stock exchange market as a leader group, was selected for research, given some hypotheses on the basis of theoretical studies. As results of this empirical study, first, the supports of organization and the routine degree of jobs changed the attitude of users, which was the same as the previous studies. Moreover, the supports of organization, the routine degree of jobs and the attitude of users had an influence on the satisfaction of users. Second, in respect of the correlation between the attitude of users and the satisfaction of users, the routine degree of jobs showed a moderating effect, but the organization supports did not show any moderating effect.