Recently, many South Korean firms have suffered financial losses and damaged corporate images from the data breaches. Accordingly, a firm should manage their IT assets securely through an information security investment. However, the difficulty of measuring the return on an information security investment is one of the critical obstacles for firms in making such investment decisions. There have been a number of studies on the effect of IT investment so far, but there are few researches on information security investment. In this paper, based on a sample of 76 investment announcements of firms whose stocks are publicly traded in the South Korea's stock market between 2001 and 2017, we examines the market reaction to information security investment by using event study methodology. The results of the main effects indicate that self-developed is significantly related to cumulative average abnormal returns (CAARs), while no significant effect was observed for discloser, investment characteristics and firm characteristics. In addition, we find that the market reacts more favorably to the news announced by the subject of investment than the vendor, in case of investments with commercial exploitation. One of main contributions in our study is that it has revealed the factors affecting the market reaction to announcement of information security investment. It is also expected that, in practice, corporate executives will be able to help make an information security investment decision.
Under complete information, introducing additional constraints to a portfolio will have a negative impact on performance. However, real-life investments inevitably involve use of error-prone estimations, such as expected stock returns. In addition to the reality of incomplete data, investments of most Korean domestic equity funds are regulated externally by the government, as well as internally, resulting in limited maximum investment allocation to single stocks and risk free assets. This paper presents an investment framework, which takes such real-life situations into account, based on a newly developed portfolio selection model considering realistic constraints under incomplete information. Additionally, we examined the effects of additional constraints on portfolio's performance under incomplete information, taking the well-known Samsung and SK group stocks as performance benchmarks during the period beginning from the launch of each commercial fund, 2005 and 2007 respectively, up to 2013. The empirical study shows that an investment model, built under incomplete information with additional constraints, outperformed a model built without any constraints, and benchmarks, in terms of rate of return, standard deviation of returns, and Sharpe ratio.
Purpose - This study compares the performances of dynamic asset allocation strategies using Korean stocks and U.S. dollar, which have been negatively correlated for a long time, to examine the diversification effects in the portfolios of them. Design/methodology/approach - In the current study, we use KOSPI200 index, as a proxy of the aggregated portfolio of Korean stocks, and USDKRW foreign exchange rate to implement various portfolio management strategies. We consider the equally-weighted, risk-parity, minimum variance, most diversified, and growth optimal portfolios for comparison. Findings - We first find the enhancement of risk adjusted returns due to risk reduction rather than return increasement for all the portfolios of consideration. Second, the enhancement is more pronounced for the trading strategies using correlations as well as volatilities compared to those using volatilities only. Third, the diversification effect has become stronger after the global financial crisis in 2008. Lastly, we find that the performance of the growth optimal portfolio can be improved by utilizing the well-known momentum phenomenon in stock markets to select the length of the sample period to estimate the expected return. Research implications or Originality - This study shows the potential benefits of adding the U.S. dollar to the portfolios of Korean stocks. The current study is the first to investigate the portfolio of Korean stocks and U.S. dollar from investment perspective.
본 연구는 당기 주가수익률과 차기 신용등급 및 신용등급 변화와의 관련성을 검증하는 것을 목적으로 한다. 신용등급평가사들은 개별 기업의 채무불이행위험(default risk)을 측정하여 최종 신용등급을 결정하는데 기업의 높은 주가수익률은 낮은 위험(default risk)으로 인지될 가능성이 있다. 반면 시장참여자들은 효율적으로 높은 수익을 달성하기 위하여 규모가 크고 안정적인 기업보다 고수익을 달성할 수 있는 신용위험(risk)이 높은 기업들의 주식을 선호할 가능성 역시 배제할 수 없다. 이는 실증적으로 해결되어야 할 문제이며 현재까지 이러한 관련성을 고찰한 연구는 부재하다. 본 연구는 2002년부터 2013년까지 회사채를 발행한 유가증권 상장기업을 대상으로 당기 주가수익률과 차기 신용등급 및 신용등급의 관련성을 검증하였고, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 당기 주가수익률은 차기 신용등급과 유의한 음(-)의 관련성이 있는 것으로 나타났다. 이는 신용평가사들이 주가수익률을 채무불이행 위험의 대리변수로 고려하지 않음을 예측케 하는 결과이고, 오히려 투자자들은 신용등급이 낮은 기업의 주식을 선호한다고 해석할 수 있다. 본 연구는 직관과는 달리 주가수익률과 신용등급의 음(-)의 관련성을 찾은 최초의 연구로써 신용평가사 및 시장참여자들에게 의미 있는 통찰력을 제공할 것으로 기대한다.
최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.
본 연구는 선행연구인 김성민(1997, 2003)의 단기차익가능성 및 그에 따른 시장의 비효율성에 관한 실증결과가 투자자가 주총에서 확정될 배당금에 대해 완전예측할 수 있다는 가정을 전제로 하였다는 한계점을 인식하여 배당락일 이전 현금배당을 사전공시한 기업만을 대상으로 배당락일의 주가행태를 분석하여 배당금의 불확실성을 제거함으로써 보다 명확히 시장의 효율성을 검증하였다는데 이전의 연구와 차별성이 있다. 본 연구는 국내 기업의 현금배당의 사전공시효과를 실증적으로 연구함에 있어 국내에서는 처음으로 현금배당사전공시일을 파악해 정확한 배당공시시점을 사용하여 정보효과를 분석하고, 또한 표본을 하위그룹별로 구체적으로 분석하여 최근에 이르러서야 주주중시경영차원에서 배당에 신경을 쓰게 된 국내 기업 및 투자자에게 배당락일의 주식수익률에 관한 흥미로운 결과를 보여 줄 수 있을 것으로 기대한다. 실증분석결과 현금배당 및 주식배당의 정보효과가 사전공시일 전후 유의적으로 나타났으며, 현금배당락 조치 폐지이후인 $1998{\sim}2000$ 회계년도의 표본을 실증분석한 결과 현금배당을 사전공시한 기업의 경우 배당락일의 주식수익률은 가설과 일관되게 음(-)으로 나타났다. 현금배당에 대한 사전공시정보를 이용한 투자자들의 단기차익거래 가능성을 분석한 결과 현금배당을 주식배당과 함께 사전공시한 경우 배당부종가에 매수하여 배당락일 시가(종가)에 매도할 경우 단기차익은 -1.5%(+3.96%)이며, 현금과 동시에 주식배당을 실시하였지만 주식배당만 사전공시한 경우는 0.78%(5.0%)로 나타나 현금배당을 사전공시하지 않을 경우 시장의 금기현금배당금에 대한 예측력이 떨어지는 것으로 나타났다.
우리나라 주식시장에서 애널리스트들이 발표하는 주가 전망 자료를 입력변수로 활용한 로보어드바이저 포트폴리오의 수익성이 있는지를 분석하고자 하였다. 포트폴리오 구성을 위한 표본 주식은 업종을 대표하는 8개의 우량주이며, 분석 기간은 2003년부터 2019년까지의 17년 자료이다. 표본 주식에 대한 주가와 애널리스트 주가 전망 자료를 결합하는 블랙리터만모형을 통해 로보어드바이저 포트폴리오를 추천하고 벤치마크 대비 수익성을 비교하였다. 실증 분석 결과, 애널리스트들의 주가 전망 자료를 결합한 로보어드바이저 알고리즘의 수익성은 벤치마크 포트폴리오보다 연평균 1% 이상의 초과 수익을 시현하였다. 투자자들의 비판적 시각에도 불구하고 개별 종목에 대한 투자가 아닌 상대적 투자 비중을 구하는 로보어드바이저 관점에서는 애널리스트들의 주가 전망 자료가 경제적 가치를 보유하고 있음을 밝혔다. 향후 연구에서는 애널리스트들의 주가 전망 영향력이 대형주보다 더 클 것으로 예측되는 중 소형주를 포함한 로보어드바이저 포트폴리오의 수익성을 분석할 필요가 있다.
본 연구는 중국의 국제회계기준의 채택시점을 중심으로 이전과 이후에 나타나는 보수적 회계처리의 차이점을 확인하기 위해 CSMAR(China Stock Market & Accounting Research)DB를 토대로 2002년부터 2014년까지의 패널 자료를 통해 유의적 차이점을 분석 검증하였다. 기업의 재무적 변화는 일반적으로 회계준칙의 변화 시점에서 차이가 나타날 수 있으며, 이러한 차이는 보수적 회계처리에 영향을 미칠 줄 수 있기 때문에 보수주의를 이해하는 것은 금융거래에 있어서 매우 유의미한 과정으로 볼 수 있다. 본 연구에서는 주당순이익 및 가격, 주식수익률, 부채비율을 통해 보수성을 측정하였다. 분석결과 보수적 회계처리는 기업회계기준의 도입 이후에 보다 높게 나타났으며, 부채비율이 높을수록 보수적 회계처리 비율이 높은 것으로 분석 되었다. 따라서 특정한 회계기준의 변화 시점에서 기업은 미래금융환경에 대한 불확실성이 증가되거나 신뢰성을 증가시키기 위해 보수적 회계처리를 유인하는 것으로 분석 될 수 있었다. 그러므로 본 연구에서는 회계기준과 준칙 등의 변화에 의한 실무적인 영향뿐만 아니라 향후 유사 연구에 유용한 지침을 제공 할 수 있을 것으로 기대 된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
제26권6호
/
pp.1479-1494
/
2015
최적의 포트폴리오를 선택하기 위한 연구는 평균-분산모형을 시작으로 다양하게 진행되어 왔다. 과거에는 위험자산의 확률분포가 정규분포를 따른다고 가정하여, 투자자가 보유한 위험자산의 분산이 최소화되고 기대수익률이 최대가 되도록 포트폴리오를 구성하도록 하였다. 그러나 실제 위험자산의 분포에는 극단적인 사건들이 많이 발생하기 때문에 정규분포보다 훨씬 꼬리부분이 두꺼우며, 또한 왼쪽꼬리와 오른쪽꼬리가 대칭적이지도 않은 것으로 밝혀졌다. 이에 본 논문에서는 위험자산의 확률분포를 극단치 이론에서 널리 사용되는 일반화 파레토분포 (GPD)로 모형화하였고 체계적인 위험의 추정을 위하여 VaR를 이용하는 한편, 최적의 포트폴리오의 탐색을 위해서는 유전자 알고리즘을 사용하였다. 제안 방법의 적정성을 확인하기 위해 국내 증시에서 최적 포트폴리오를 탐색해 보았으며, 그 결과 GPD로 투자자산의 위험을 추정하였을 때 가장 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
본고에서는 Tversky and Kahneman(1974)의 기준점 효과와 Kahneman and Tversky(1979)의 전망이론으로 해석이 가능한 현상이 우리나라 자산시장에 동시에 나타나는지를 주가 및 부동산 가격을 대상으로 검증하였다. 전망이론의 경우 위험 회피 성향 투자자가 가격 상승 시 매각을 선호하는 것으로 예측하는데, 본고는 이런 성향이 자산가격 수익의 변동성이 증가하는 경우 더 강화되는 것으로 보았다. 1990년대 이후 우리나라 자료를 바탕으로 실증분석한 결과, 과거 수익률이 양(+)인 경우, 주가수익률은 과거 20 또는 30 영업일 자료(window)를 이용하여 산출한 변동성에, 아파트를 제외한 주택가격 수익률은 과거 24~36개월의 자료를 이용하여 산출한 변동성에 각각 통계적으로 유의한 영향을 받는 것으로 나타났다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.