This study aims to analyze the foreign asset leverage effect on Korean oil & gas companies' foreign profits and to maintain the appropriate foreign asset volume for reducing exchange risk. For a long time, large Korean companies, including oil companies, overheld foreign currency liabilities. For this reason, most large companies have been burdened to hedge exchange risk and this excess limit holding deteriorated total profit and reduced foreign currency asset management efficiency. Our paper proceeds in presenting a three-stage analysis considering diversified exchange risk factors through estimation on transformation of foreign transactions a/c including annual trends of foreign asset and industry specifics. We also supplement incomplete the estimation method through a practical hedging case investigation. Our research parts are differentiated on the analyzing four periods considering period-specifics The FER value of the oil firms ranged from -0.3 to +2.3 over the entire period. The results of the FER Value are volatile and irregular; those results do not represent the industry standard comparative index. The Korean oil firms are over the credit limit without accurate prediction and finance high interest rate funds from foreign-owned banks on the basis on a biased relationship. Since the IMF crisis, liabilities of global firms have decreased. Above all, oil firms need to finance a minimum limit without opportunity losses on the demand forecast and prepare for uncertainty in the market. To reduce exchange risk from the over-the-limit position, we must consider factors that affect the corporate exchange risk on the entire business process, including the contract phase.
지금껏 발표된 많은 연구 결과에 의하면 신경망 시스템의 일반화 정도(정확도) 는 통계적 모델과의 비교 평가에서 그 일반화 정도가 그들과 버금가거나 우수하다는 평가를 받고 있다. 그러나, 이러한 신경망 시스템의 우수한 예측 결과는 불량 데이타 (noisy data)가 거의 없는 건전한 데이타, 혹은 일정량의 불량 데이타를 제어할 수 있을 만큼 충분한 양의 데이타로 신경망을 학습시켰을 경우에만 얻을 수가 있었다. 실제 문제-특히, 경제, 경영상의 문제-를 풀기 위하여 모아진 실 데이타는 신경만 시 스템이 만족할 만한 예측 결과를 보일 수 있을 정도의 건전한 데이타가 못되는 것이 현실이다. 따라서, 본 연구에서는 일정량의 불량 데이타를 포함하고 있는 훈련 데이타 를 통해 신경만을 훈련시킬 경우 신경망 시스템의 일반화 정도를 높일 수 있는 방법 에 대하여 논하였다. 본 연구의 관찰된 실험 결과에 의하면 신경망 시스템의 일반화 정도를 높이기 위해 훈련 데이타에서 같은 입력값을 갖는데도 불구하고 서로 상반되 는 출력값을 갖는 불량 데이타들을 골라내어 신경망 시스템을 훈련시키는 방법을 제 안하였다. 아울러, 두개의 서로 상반된 결과값을 갖는 불량 데이타로 신경만을 훈련 시켰을 경우 두 결과값의 평균값에 의해 신경망의 가중치(weight)조정이 된다는 이전 의 연구결과[25]도 입증되었다. 또한, 본고에서는 현재 진행중에 있는 신경망을 이 용한 신용 평가 시스템 개발에 관한 중간 결과도 기술되어 있다.
본 연구는 교토의정서에서 인정하고 있는 조림 CDM을 북한 지역에 적용하였을 때의 경제적 타당성을 분석하였다. 기존의 북한 산림면적 추정에 관한 연구결과를 활용하여 조림 CDM을 적용할 수 있는 잠정 대상 면적을 추정한 결과 북한에는 조림 CDM 사업이 가능한 황폐임지가 약 51만 ha가 존재하는 것으로 추정되었으며, 경제적 타당성 검토 대상지로 선정된 개성지역에는 약 8,000 ha의 CDM조림사업이 기능한 황폐임지가 존재하는 것으로 나타났다. 개성지역의 산림황폐지에 북한의 주요조림수종 가운데 하나인 아까시나무(Robinia pseudoacacia)를 인공조림하고 20년 동안 유지함으로써 기존의 토지이용에 비하여 탄소고정을 증가시키는 사업을 조림 CDM사업으로 설정하였다. 수목의 탄소흡수량을 추정하고 사업을 시행하는데 필요한 산림조성 비용, 사전행정비용, 배출권 관련 행정비용을 포함하는 비용을 분석함으로써 조림 CDM사업의 경제적 효과성을 평가하였다. 개성지역 황폐임지에 아까시나무를 조림하여 20년 동안 유지하는 CDM 사업을 통해서 흡수할 수 있는 이산화 탄소량은 ha당 약 $376\;tCO_2$로 추정되었으며 배출권 판매 시나리오별로 생산할 수 있는 배출권량은 총 사업기간을 통해 tCER이 503 tCER/ha, lCER이 265 lCER/ha로 나타났다. 총 투입된 비용을 기준으로 tCER 한 단위를 생산하는 데 투입된 비용은 US$ 4.04로 나타났고 lCER 한 단위를 생산하는 데는 US$ 7.67로 나타났다. 그러나 tCER과 lCER은 시장 가격이 다를 수 있기 때문에 단순히 배출권량만으로 그 경제적 수익성에 있어서의 우위를 가름하기는 힘들다.
본 연구는 한국기업에서 지배주주에 의한 프로핑 현상과 기업가치에 미치는 영향을 분석하였다. 특히 지배주주의 프로핑과 연관되는 부 이전수단을 확인하고, 이러한 부 이전수단이 기업가치에 부정적인 영향을 미치는가를 패널자료를 이용한 2SLS분석을 이용하여 분석하였다. 본 연구의 표본은 2004년부터 2014년까지 한국거래소 유가증권시장에 상장된 기업 중에서 지배주주가 존재하고, 관계사를 가지고 있는 총 4,077개의 기업-연도 자료를 사용하였다. 지배주주의 부 이전 수단 대용변수로는 관계사에 대한 장기공급계약, 자산 및 영업 양수도, 신용공여, 대여금, 지분출자가 사용되었다. 분석결과 부 이전변수 중에서 장기공급계약, 자산 및 영업 양수도, 신용공여, 대여금에서는 지배주주에 의한 프로핑 현상을 확인할 수 없었다. 그렇지만 출자지분에 대한 분석결과에서는 프로핑 현상을 확인할 수 있었다. 우리나라 기업에서 지배주주는 관계사에 대한 지분출자를 통해 프로핑을 발생시키고, 이러한 프로핑은 기업가치의 하락을 유발시키는 것으로 이해할 수 있었다. 우리나라 기업에서 관계사가 부실해지는 경우에 유상증자 참여나 신규 출자 등을 통해 자금을 지원함으로써 부실관계사의 회생을 도모하는 현실과 일치하는 결과로 이해할 수 있었다. 부실관계사에 지분을 출자한 기업은 투자전망이나 기업가치적 측면보다는 지배주주의 부실관계사 지원이라는 목적에 맞게 자금을 운용한 것이기 때문에 기업가치의 하락으로 이어지는 것으로 이해할 수 있었다.
본 연구는 경험가치척도(EVS; Experiential Value Scale)를 바탕으로 측정된 쇼핑가치차원이 쇼핑점포에 대한 소비자 반응에 미치는 효과를 분석하는데 그 목적이 있다. 또한 각 쇼핑가치차원이 쇼핑점포에 대한 소비자반응에 미치는 상대적 효과가 백화점과 할인점에 따라 다르게 나타나는지도 분석했다. 실증분석결과 점포에서 제공하는 실용적 쇼핑가치와 쾌락적 쇼핑가치는 점포에 대한 호의적 태도와 점포에 대한 감정적 반응에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 구체적으로 실용적 쇼핑가치의 하위차원인 서비스우수성, 효율성, 경제적 가치가 증가할수록, 소비자들의 점포에 대한 호의적 태도가 증가하는 것으로 나타났다. 그리고 쾌락적 쇼핑가치의 하위차원인 시각적 매력, 오락적 가치, 일상탈출, 내재적 즐거움이 높은 것으로 지각할수록, 쇼핑과정에서 소비자들의 긍정적인 감정이 증가하는 것으로 나타났다. 또한 쾌락적 쇼핑가치는 소비자들이 점포에 대한 호의적 태도를 형성하는데 있어서 직접적 영향이 아닌 점포에 대한 소비자들의 감정적 반응을 통해 간접적으로 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 점포에 대한 호의적 태도와 점포에 대한 긍정적 감정형성은 점포충성도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 흥미롭게도 쾌락적 쇼핑가치가 점포에 대한 긍정적 감정반응에 미치는 영향은 백화점보다 할인점에서 높게 나타났다.
본 논문은 거액지급결제시스템인 캐나다의 LVTS와 미국의 Fedwire를 비교하여 연구하였다. 왜냐하면 양국은 국제결제은행(BIS) 지급결제제도위원회(CPSS)에 참가하고 있는 주요 14개국 중 동일한 북미경제권이며, LVTS와 Fedwire는 양국을 대표하는 거액지급결제시스템이기 때문이다. 연구의 결과, 양국의 시스템은 지급시스템의 제도적 기반과 지배구조, 참가방법, 지급지시의 착오, 위험관리정책 및 지급의 최종성과 효과가 다르다는 결론에 도달하였다. 또한 양 지급시스템의 연구를 통하여 한국의 지급결제시스템이 참여자들에게 인정받으면서 더욱 보편적인 시스템으로 발전하기 위한 정책적 시사점으로 다음과 같은 점을 제시하였다. 첫째, 소액과 거액이체시스템을 분리운영하고 있는 미국 및 캐나다와 다르게 한국은 통합시스템을 운영해왔다. 비록 연계결제망의 구축으로 10억원이상의 거액자금도 1회이체가 가능하게 되었으나 이를 통제할 수 있는 제도적 장치, 즉, 자금이체 주체별 및 금액별로 분리하여 참가자를 규율하는 것이 바람직하다. 둘째, 미국이나 캐나다에서 규정하고 있는 착오에 관한 명확한 정의 및 유형에 관하 규정이 한국의 제도에서는 명확한 명시가 없다. 참가자를 안정적으로 규율하기 위해서는 이를 별도로 규정할 필요가 있다. 마지막으로 이체규모에 제한이 사라진 만큼 참가기관에게 지급시스템 운영 기술력 확보, 적절한 비상시에 대비 백업자원 및 엄격한 보안 및 기술 요구조건 등을 추가하여 참가요건을 더욱 엄격히 요구할 필요가 있다.
본 연구에서 사익편취규제제도가 특수관계인간 거래와 기업가치간의 관계에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 제도가 시행된 2014년 전·후 5개년(2009년~2013년과 2014년~2018년)동안 상장사들의 특수관계인간 거래와 기업가치간의 관계 변화를 살펴보았다. 특수관계인간 거래형태는 장기공급계약, 대여금, 신용공여이다. 총 6,534개 연도-기업 표본을 패널자료 회귀분석방법으로 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 규제제도는 특수관계인간 거래와 기업가치간의 관계에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 전체기업 대상 분석결과 제도시행 이전에는 특수관계인간 거래와 기업가치간에 유의미한 영향관계를 확인할 수 없었다. 그러나 제도시행 이후에는 장기공급계약이 기업가치에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 제도시행으로 내부거래가 사익편취 목적이 완화되고 거래의 효율성과 투명성이 강화된 결과로 이해할 수 있었다. 둘째, 규제제도가 특수관계인간 거래와 기업가치간의 관계에 미치는 영향은 규제대상과 비규제대상 간에 차이가 있음을 알 수 있었다. 규제대상의 경우 제도시행 전에는 대여금과 신용공여가 기업가치에 유의미한 부(-)의 관계로 나타났지만, 제도시행 이후에는 유의미한 영향관계가 사라졌다. 사익편취 목적으로 수행되던 이들 거래가 제도시행으로 감시와 통제기능이 강화되면서 부정적인 영향관계가 완화된 것으로 이해되었다. 비규제대상에서는 제도시행 이전과 달리 장기공급계약이 제도시행 이후 기간에서 기업가치와 정(+)의 영향관계로 나타났다. 따라서 규제제도는 내부거래의 효율성과 투명성 강화 측면에서 규제대상보다 비규제대상에 더 크게 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.
센서 정보, 물류/유통정보, 신용 정보, 주식 정보 등이 과거보다 다양하면서 대용량의 연속 발생 형태 데이터가 발생하고 있다. 이러한 데이터는 대용량의 특의 변화가 빠른 특징들을 가지고 있기 때문에 학습이 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 일정 윈도우 크기의 최근 데이터를 연속적으로 학습시킴으로써 전체 모형을 새롭게 만들거나 모형의 일부분을 대체 하는 방법을 사용하여 왔다. 그러나 이러한 방법은 계속해서 새로운 학습모형을 만들어야 하므로 대용량의 연속 데이터를 학습시키는데 많은 시간과 비용이 든다. 따라서, 이러한 특성에 대비하기 위하여 추가적인 학습 데이터가 발생할 때 마다, 점진적이며 지속적으로 학습을 할 수 있는 학습 기법이 필요하다. 보다 빠른 속도로 학습 모형의 변화 없이 분류를 하기 위하여 대표적인 점진적 학습 방법으로 베이지안 분류기를 사용할 수 있지만, 사전확률을 알고 있다는 가정으로부터 시작을 하게 되어 일정량 이상의 학습데이터가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 베이지안 분류기와 같이 점진적으로 학습을 할 수 있지만, 사전 확률을 알지 못하더라고 학습을 할 수 있는 새로운 점진적 학습 알고리즘을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘의 기본 개념은 여러 전문가의 의견을 종합하는 방식이다. 여기서는 속성값(attribute value)을 한명의 전문가로 보고 전문가 집단의 의사 결정이 맞을 경우에는 가점을 주고 틀릴 경우에는 감점을 하는 방식으로 학습을 하게 된다. 실험결과 이 방법은 의사결정나무나 베이지언 분류기와 비교해 비슷한 성능을 나타내었으며, 향후에 스트림 데이터 분석에 사용할 가능성을 보였다.
투자자들은 기업가치를 평가하기 위하여 재무비율을 활용하는데 특히 PER과 PBR은 적정 기업가치를 판단하는데 중요한 역할을 하는 대표적인 수치로 알려져 있다. 금융자료는 꼬리가 매우 두터운 형태의 분포를 따르는 경우가 많은데, PER과 PBR은 첨도가 매우 높으며 해당 재무비율의 극단치들은 기업의 다양한 이해관계자들의 의사결정 시 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 통계학의 극단치이론에서 주로 활용되는 GPD와 최근 새롭게 제안된 분포인 exGPD를 도입하고, 두 분포 간의 성능을 비교하기 위해 시뮬레이션을 수행하여 적합도를 살펴본 후 우측 꼬리에 속하는 90, 95, 99% 퍼센타일 값을 추정하여 실제 값과 비교한다. 다음으로 국내 증권시장에 상장된 정보기술군(IT) 기업들의 PER, PBR 자료에 근거하여 실증분석을 수행한다. 분석 결과 특히 PBR에서 exGPD가 GPD에 비해 자료의 우측 꼬리 영역을 보다 효과적으로 설명함을 확인하였다. 따라서, 재무비율에 기반한 기업가치평가 또는 위험관리 시 극단치의 특성을 효과적으로 반영할 수 있는 exGPD와 같은 분포를 활용한다면 꼬리 영역에 담긴 정보를 보다 정확하게 파악할 수 있다. 이는 기업 내부 위험관리자의 효과적인 지식경영을 돕고, 투자자를 비롯하여 다양한 외부 이해관계자들에게 유용한 지식을 제공할 수 있다.
최근 디지털 공유 경제가 사회에 가져다 줄 혜택에 대한 기대가 높다. 디지털 공유 경제가 정착되려면 신뢰할 수 있는 사회 구조가 우선 마련되어야 한다. 투명성은 정치나 경제 영역뿐 아니라 우리 삶의 모든 영역에서 가장 중요한 가치 척도로 인정받고 있고, 모든 국가가 '신용과 신뢰기반의 사회'를 지향하지만 현실 사회 곳곳에선 불투명과 부정 비리 비효율이 만연해 있다. 그러므로 신뢰하기 어려운 디지털 환경에 신뢰를 구축하기 위해 '제2의 인터넷 혁명'으로 불리는 블록체인 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 그러나 아직도 블록체인 기술을 평가하는 기준과 방법이 명확하지 않고 표준화되어 있지 않다. 본 연구에서는 디지털 공유 경제에 블록체인을 활용하기 위한 처리속도, 데이터량, 정확도 등의 블록체인 평가지표와 평가방법을 짚어보고, 블록체인 기반의 안전한 디지털 공유 경제 활성화 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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