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SVM을 이용한 VKOSPI 일 중 변화 예측과 실제 옵션 매매에의 적용 (VKOSPI Forecasting and Option Trading Application Using SVM)

  • 라윤선;최흥식;김선웅
    • 지능정보연구
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    • 제22권4호
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    • pp.177-192
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    • 2016
  • 기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.

양동마을의 노거수 생육실태 분석 (An Analysis of Growth Conditions of old Trees in Yangdong Villages)

  • 김영훈;덩베이지아;유주한
    • 한국전통조경학회지
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    • 제38권2호
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    • pp.95-107
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    • 2020
  • 본 연구는 양동마을에 분포하는 노거수를 생육실태 및 분석하여 기초자료로 제공하기 위한 목적이 있다. 조사항목은 수목정보, 토양정보, 수목건강도에 대해 조사하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 양동마을 내 수목정보는 향나무, 왕버들, 능수버들, 팽나무, 느티나무, 주엽나무, 조각자나무로 총 7종 30주이며, 수고는 4.0~17.0m, 흉고직경은 0.51~1.34m로 17번 향나무가 가장 넓었다. 토양분석 결과로는 산도 pH4.1~6.3, 경도 5~48mm, 유기물함량 21.2~29.1g/kg, 전기전도도 0.34~1.76dS/m, 유효인산 79.8~451.6mg/kg, 치환성 칼륨 0.22~1.71cmol+/kg, 치환성 칼슘 4.98~7.44cmol+/kg, 치환성 마그네슘 0.67~2.19cmol+/kg, 치환성 나트륨 0.19~1.04cm ol+/kg, 양이온치환용량 7.23~13.02cmol+/kg으로 나타났다. 이에 따라 수목건강도의 건강수치 중 가장 높은 노거수는 팽나무 11주 중 8주, 느티나무 7주 중 2주, 조각자나무 3주로 전체 30주 중 13주이며, 감염과 부패 및 공동수치가 높은 노거수는 건강수치를 제외한 나머지 수목으로 나타났다. 상대적으로 대상 노거수의 절반이상이 감염·부패 및 공동부위로 차지하고 있는 실태로, 손상이 부위는 외과수술을 진행할 필요가 있다. 또한 감염부위가 건강부위로 전이가 되는 2·3차 피해가 발생하지 않도록 수세회복을 위한 뿌리영양공급 및 체내 양분조절을 통해 보존보호조치가 시행되어야 하며, 지속적인 수목 모니터링을 노거수 입지환경개선 및 관리방안이 모색되어야 할 것이다.

기업합병의 성과에 영향을 주는 요인에 대한 실증적 연구 (The Gains To Bidding Firms' Stock Returns From Merger)

  • 김용갑
    • 경영과정보연구
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    • 제23권
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    • pp.41-74
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    • 2007
  • In Korea, corporate merger activities were activated since 1980, and nowadays(particuarly since 1986) the changes in domestic and international economic circumstances have made corporate managers have strong interests in merger. Korea and America have different business environments and it is easily conceivable that there exists many differences in motives, methods, and effects of mergers between the two countries. According to recent studies on takeover bids in America, takeover bids have information effects, tax implications, and co-insurance effects, and the form of payment(cash versus securities), the relative size of target and bidder, the leverage effect, Tobin's q, number of bidders(single versus multiple bidder), the time period (before 1968, 1968-1980, 1981 and later), and the target firm reaction (hostile versus friendly) are important determinants of the magnitude of takeover gains and their distribution between targets and bidders at the announcement of takeover bids. This study examines the theory of takeover bids, the status quo and problems of merger in Korea, and then investigates how the announcement of merger are reflected in common stock returns of bidding firms, finally explores empirically the factors influencing abnormal returns of bidding firms' stock price. The hypotheses of this study are as follows ; Shareholders of bidding firms benefit from mergers. And common stock returns of bidding firms at the announcement of takeover bids, shows significant differences according to the condition of the ratio of target size relative to bidding firm, whether the target being a member of the conglomerate to which bidding firm belongs, whether the target being a listed company, the time period(before 1986, 1986, and later), the number of bidding firm's stock in exchange for a stock of the target, whether the merger being a horizontal and vertical merger or a conglomerate merger, and the ratios of debt to equity capital of target and bidding firm. The data analyzed in this study were drawn from public announcements of proposals to acquire a target firm by means of merger. The sample contains all bidding firms which were listed in the stock market and also engaged in successful mergers in the period 1980 through 1992 for which there are daily stock returns. A merger bid was considered successful if it resulted in a completed merger and the target firm disappeared as a separate entity. The final sample contains 113 acquiring firms. The research hypotheses examined in this study are tested by applying an event-type methodology similar to that described in Dodd and Warner. The ordinary-least-squares coefficients of the market-model regression were estimated over the period t=-135 to t=-16 relative to the date of the proposal's initial announcement, t=0. Daily abnormal common stock returns were calculated for each firm i over the interval t=-15 to t=+15. A daily average abnormal return(AR) for each day t was computed. Average cumulative abnormal returns($CART_{T_1,T_2}$) were also derived by summing the $AR_t's$ over various intervals. The expected values of $AR_t$ and $CART_{T_1,T_2}$ are zero in the absence of abnormal performance. The test statistics of $AR_t$ and $CAR_{T_1,T_2}$ are based on the average standardized abnormal return($ASAR_t$) and the average standardized cumulative abnormal return ($ASCAR_{T_1,T_2}$), respectively. Assuming that the individual abnormal returns are normal and independent across t and across securities, the statistics $Z_t$ and $Z_{T_1,T_2}$ which follow a unit-normal distribution(Dodd and Warner), are used to test the hypotheses that the average standardized abnormal returns and the average cumulative standardized abnormal returns equal zero.

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인도네시아 진출 한국기업의 현지화에 관한 사례 연구 (A Study on Case for Localization of Korean Enterprise in Indonesia)

  • 서민교;김희준
    • 통상정보연구
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    • 제15권4호
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    • pp.481-508
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    • 2013
  • 본 논문은 현지화의 이론적 배경 및 전략적 모형을 통해 인도네시아에 진출한 한국기업의 현지화의 성공과 실패사례 분석하여 현지화에 성공할 수 있는 구체적인 방안을 고찰해 보고자 하였다. 현지화의 전략적 모형을 생산 및 소싱의 현지화, 인적자원의 현지화, 마케팅의 현지화, R&D의 현지화와 관련한 경영관리 측면과 현지사회와의 조화로운 관계, 본사의 현지 자회사 권한이양으로 나누었다. 그리고 인도네시아에 진출한 개별기업의 현지화 성공사례와 실패사례를 파악하고, 전략적 모형의 틀 안에서 이들을 비교분석하여 성공적인 현지화의 구체적인 방안을 제시하였다. 인도네시아에 진출한 한국기업의 성공과 실패사례를 분석한 결과, 생산 및 소싱의 현지화 측면에서는 현지 기후에 맞는 제품을 개발하여 성공한 기업도 있으나 완성차 조립 부실로 실패했던 기업도 있었다. 인적자원의 현지화는 대부분 기업들이 이 부분의 중요성을 인식하고 교육을 통한 우수한 인적자원을 확보하기 위해 노력하고 있었다. R&D는 대체적인 기업들이 국내에 있는 본사에서 수행하고 있었고 현지화는 취약한 것으로 보인다. 현지사회와의 조화로운 관계 부분에 있어서는 문화적 환경에 초점을 맞추어 지역사회에 공헌하며 지역주민과는 우호적이고 선량한 기업의 이미지를 형성하여야 현지화에 성공하는 기업이 될 수 있다는 것을 보여준다. 본사의 현지 자회사 권한이양 부분은 본사와 현지 자회사의 공동참여에 의한 결정 보다는 본사에 의해 결정되는 경향이 있었다. 현지화 전략의 시사점은 부품의 현지화, 우수한 인력 양성, 인도네시아 기업이라는 이미지, 현지 R&D센터 설치, 현지 경영진의 자율권, 현지 정부 및 기업과 의 신뢰 등이다. 향후 한국기업이 인도네시아 시장에서 성공적인 기업이 되기 위해서는 본사와 현지 자회사 간에 고도의 상호의존적인 복합형태가 이루어 져야 하고 활발한 정보교환과 국적에 관계없는 최적의 인재 등용이 추진되어야 할 것으로 보인다.

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기업의 SNS 노출과 주식 수익률간의 관계 분석 (The Analysis on the Relationship between Firms' Exposures to SNS and Stock Prices in Korea)

  • 김태환;정우진;이상용
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제24권2호
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    • pp.233-253
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    • 2014
  • Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

중국 차이넥스트 시장의 벤처캐피탈이 IPO 첫날 수익률에 미치는 영향 (Effect of Venture Capitalists on the ChiNext IPO First-Day Return in China)

  • 강개;조셉;강호정
    • 경영과정보연구
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    • 제36권4호
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    • pp.117-127
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    • 2017
  • 본 연구는 성장 가능성이 높고 첨단기술을 보유한 기업의 원활한 자금조달 기회를 제공하기 위해 중국 심천증권거래소에서 2009년 10월에 설립한 시장인 차이넥스트(ChiNext) 시장을 대상으로 2012년 1월부터 2015년 1월까지 벤처캐피탈이 기업의 IPO 첫날 수익률에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구는 136개 표본기업을 대상으로 하여 T-검증과 다중회귀분석을 실시하였으며 본 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 벤처캐피탈 투자를 받지 않은 기업이 벤처캐피탈의 투자를 받은 기업보다 상장 첫날의 수익률이 더 높은 것으로 나타나 벤처캐피탈 투자를 받은 기업의 경우 벤처캐피탈이 보증역할을 하여 정보 비대칭을 줄여주기 때문인 것으로 사료된다. 둘째, 국외벤처캐피탈이 투자한 기업이 국내 벤처캐피탈이 투자한 기업보다 상장 첫날의 수익률이 더 높은 것으로 나타나 국외벤처캐피탈이 국내벤처캐피탈과 비교하여 상대적으로 기업과 투자자간의 정보비대칭이 크기 때문인 것으로 생각된다. 셋째, 단독 투자한 기업이 공동 투자한 기업보다 상장 첫날의 수익률이 더 높은 것으로 나타나 벤처캐피탈 공통투자를 받은 기업은 벤처캐피탈 단독투자를 받는 기업보다 투자자 입장에서 위험이 줄어들기 때문인 것으로 사료된다. 넷째, IPO 첫날 수익률을 종속변수로 하여 실시한 다중회귀분석 결과는 벤처캐피탈 투자기업 여부(VCAP), 벤처캐피탈의 수(VCNum), 공모규모(Lnsize)와 주가수익비율(PER)은 IPO 첫날의 수익률에 통계적으로 유의적인 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 벤처캐피탈의 유형(VCType), 거래량회전률(Turn over) 및 첨단기술기업 여부(Tech-firms)는 IPO 첫날 수익률에 통계적으로 유의적인 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 중국 심천증권거래소의 차이넥스트 시장의 IPO의 첫날수익률 정도 및 특성에 대한 이해를 제고시킴으로써 투자자에게 유용한 정보를 제공해준다는 점에서 본 연구의 의의가 있다.

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파워 유형과 파트너십 연계를 통한 공급사슬관리 개선방안 모색 (Searching for the SCM Improvement Directions through the Power Attribute and Partnership)

  • 정대현;박광오
    • 경영과정보연구
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    • 제35권3호
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    • pp.57-79
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    • 2016
  • SCM 성과 극대화를 달성하기 위한 전제조건으로 파트너십 관계의 구축 및 유지가 중요하다. 기업 간 SCM 성과 제고를 위한 지속적인 노력에도 불구하고, 기업 간 힘의 불균형에 따라 발생할 수 있는 비효율적인 낭비 요소가 만연해 있다. 이러한 협업의 걸림돌이 되는 요소가 파워(Power)의 한 속성이다. 따라서 본 연구의 목적은 파워유형의 속성을 파악하고 파트너십 향상을 통해 공급사슬관리의 개선방안을 모색하고자 하였다. 선행연구를 통해 파워의 원천을 크게 구속적 파워와 비구속적 파워로 분류하여, 구속적 파워의 종류로는 행동 강제성, 구속적 보상, 관계 합법성으로 구분하였으며, 비구속적 파워의 종류로는 업무 전문성, 정보 우위성, 가치 준거성으로 구분하여 살펴보고자 한다. 따라서 파워의 유형을 살펴보고 파트너십 주요 변인인 신뢰 및 몰입에 미치는 영향과 협업 및 SCM 성과로 이어지는 인과관계를 밝혀 보았으며 구체적인 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 구속적 파워는 신뢰에 유의한 영향을 미치지 못하였다. 그러나 구속적 파워가 몰입에는 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 비구속적 파워는 신뢰와 몰입 모두에 유의한 영향을 보였다. 총 효과 분석결과 역시 비구속적 파워는 협업 및 SCM 성과에 간접영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 신뢰와 몰입은 모두 협업에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 조직 간 관계이론 중 사회교환이론 및 거래비용이론 측면에서 살펴본 신뢰, 몰입, 협업의 SCM 성과로 이어질 수 있으며 더불어 파워의 속성별 연계가 유의미한 결과로 이어지는 것을 확인할 수 있었다. 넷째, 신뢰와 협업은 SCM 성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 몰입은 직접적으로 SCM 성과에는 영향을 미치지 못하였다. 다만 협업을 통한 SCM 성과에는 간접적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기업들은 파워의 원천, 불균형, 결과들에 대한 이해를 포함한 공급사슬 내 파트너기업에 대한 충분한 이해와 인식을 하여야 하는데, 이러한 파워의 적절한 사용은 공급사슬 구성원 간 협력관계를 공고히 구축하고 이에 따라 공급사슬 성과의 향상과 구성원 만족을 유도할 수 있을 것이다.

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e-Finance의 확산요인에 관한 연구 (A Study on the Diffusion Factor of e-finance)

  • 김민호;송채헌;송선옥;차순권
    • 통상정보연구
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    • 제4권2호
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    • pp.253-277
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    • 2002
  • 현재 정보통신기술의 비약적인 발전은 물리적인 거래 패러다임을 전자방식으로 확대시키는 극적인 변화를 주도하고 있다. 주지하는 바와 같이, 금융서비스는 거래당사자간 대부분의 금융거래를 지원하고 있다. 그러므로 전자거래의 확대는 금융서비스를 제공하는 모든 금융기관들에도 영향을 미치고 있다. 이에 따라 모든 금융기관들은 정쟁에서 살아남기 위해 e-Finance 시스템을 도입하여 인터넷금융 서비스를 제공하고 있다. 본 연구의 목적은 이용자측면에서 인터넷을 이용한 e-Finance의 이용 실태와 확산요인을 분석함으로써 e-Finance 고객서비스의 질적인 향상과 신속한 확산 그리고 올바른 전략 수립에 기여하는 것이다. 본 연구는 기존문헌 검토와 요인 및 신뢰도 분석을 통해 e-Finance 자체에 대한 지각된 효율성과 지각된 신뢰 및 안전성, e-Finance 시스템에 대한 신뢰도, 기술적 요소, 고객서비스 품질 그리고 개인특성에 있어 혁신성향 등 6가지를 확산요인으로 채택한다. 로지스틱 회귀분석을 이용한 가설 검증 결과에 따르면, e-Finance시스템에 있어서 기술적 요소와 고객서비스 품질 그리고 개인 특성에 있어 혁신성향은 e-Finance의 확산여부에 각각 유의수준 0.05와 0.01%에서 통계적으로 정의 영향을 갖는 것으로 나타났다. 그렇지만 e-Finance 자체에 대한 지각된 효율성과 지각된 신뢰 및 안전성은 이의 확산여부에 별다른 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 e-Finance 시스템과 관련하여 시스템의 신뢰도는 통계적으로 이의 확산에 유의적이지 못하였다. 본 연구는 추후 이용자 측면에서 e-Finance 확산요인에 관해 실증적 연구를 하는데 기본적인 자료로서 이용될 수 있고, 이에 대한 기업이나 정부의 정책 수립 또는 구현과 금융기관의 고객서비스 품질정도 결정에 이용될 수 있다. 그러나 본 연구는 만족요인과 이의 e-Finance에 대한 영향을 다루지 못했다는 점과 국내 이용자만을 대상으로 했다는 점 그리고 다중희귀분석을 실시하지 못했다는 점 등 몇 가지 한계를 갖는다.

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Support Vector Regression을 이용한 GARCH 모형의 추정과 투자전략의 성과분석 (Estimation of GARCH Models and Performance Analysis of Volatility Trading System using Support Vector Regression)

  • 김선웅;최흥식
    • 지능정보연구
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    • 제23권2호
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    • pp.107-122
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    • 2017
  • 주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.

소셜 네트워크 분석을 통한 무형문화유산 공동체 지식연결망 연구 - 정선아리랑을 중심으로 - (A Study of Intangible Cultural Heritage Communities through a Social Network Analysis - Focused on the Item of Jeongseon Arirang -)

  • 오정심
    • 헤리티지:역사와 과학
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    • 제52권3호
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    • pp.172-187
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    • 2019
  • 본 논문의 목적은 무형문화유산 일반전승자의 역할을 주목하면서, 소셜 네트워크 분석을 활용해 무형문화유산 전승공동체의 연결망과 전승활동에서 발생하는 지식 흐름의 구조적 특징을 분석하는 데 있다. 이러한 연구 목적을 이루기 위해 본 논문에서는 연구 대상을 국가무형문화재 종목들 중에서 일반인의 전승활동이 활발한 '아리랑'으로 선정하였다. 아리랑은 오랜 기간 제도권 밖에서 일반대중 활동을 중심으로 자생적으로 전승되었으며, 2015년에 전문전승자 지정 없이 국가무형문화재로 지정된 최초의 사례이다. 현재 아리랑은 약 60여 종, 3,600여 곡에 이르는 것으로 추정된다. 본 논문에서는 이 중에서 전문전승자와 일반전승자의 상호교류가 활발한 향토민요 '정선아리랑'을 중심으로 연구하였다. 소셜 네트워크 분석은 사람과 사람 사이의 관계를 노드(Node)와 링크(Link)로 모델링하여 수치화 통계화 시각화하여 해석하는 방법을 말한다. 이 방법은 전통적으로 사회학에서 사회조직 및 취약계층을 연구하는 데 꾸준히 활용되었다. 최근에는 문헌정보학, 문화콘텐츠학, 경영학 등과 같은 분야에서 연구경향, 시장동향, 조직관리 등을 연구하는 데 이 방법이 활용되고 있다. 이처럼 여러 학문 분야에서 소셜 네트워크 분석을 이용한 연구가 증가하는 추세지만 문화재 분야에서는 관련 연구를 찾아보기가 어렵다. 소셜 네트워크 분석은 크게 3단계, '연결망 모델링', '데이터 수집', '데이터 분석 및 시각화'로 진행된다. 본 논문에서는 첫 번째, 2017년 기준으로 정선아리랑보존회 회원 전체를 조사 대상으로 선정하여 완전한 연결망으로 모델링하였다. 두 번째, 데이터 수집은 보존회 회원 명부를 확보해 2017년 10월 17일 면대면 조사와 2017년 12월 15일 전화 설문조사를 통해 하였다. 세 번째, 데이터 분석은 Netminer 4.0 프로그램을 이용해 중심성 분석, 구조적 등위성 분석, 커뮤니티 분석 등을 주요 지표로 하였다. 본 논문은 기존에 무형문화유산 계보조사에서 소수 사람들의 구술자료에 의존해 파악하던 방식에서 벗어나 객관적이고 계량적인 방법으로 조사할 수 있는 기반을 제공하였다는 점에서 연구 의의가 있다. 그리고 무형문화유산 전승공동체 구성원들의 관계 및 지식 흐름의 구조를 지식지도(2D Spring Map) 형태로 시각화함으로써 추상적인 내용을 직관적으로 파악할 수 있게 했다는 점에서 의미가 있다.