Purpose: This study used ESG grade, but defined AESG, adjusted to the size of a company and examines whether it can be used as an investment strategy. Research design, data and methodology: The analysis sample in this study is a company that has given an ESG rating among companies listed on the Korea Stock Exchange. We examine the results through portfolio analysis and Fama-macbeth regression analysis. Results: As result of examining the long-only performance and the long-short performance by constructing quintile portfolios, it was observed that a significant positive return was shown. It was observed that there was an alpha that could not be explained in asset pricing models. Also, AESG had a return prediction effect in the result of a Fama-Macbeth regression that controlled corporate characteristic variables in individual stocks. Next, we confirmed AESG's usage through various portfolio composition. In the portfolio optimization, the Risk Efficient method was the most superior in terms of sharpe ratio and the construct multi-factor model with Value, Momentum and Low Vol showed statistically significant performance improvement. Conclusions: The results of this study suggest that it can be helpful in ESG investment to reflect the ESG rating of relatively small companies more through the scale adjustment of the ESG rating (i.e.AESG).
주식시장에서 트레이딩 시스템(trading system)은 투자 위험을 줄이면서 수익을 극대화하기 위해 일정한 규칙을 컴퓨터에 적용하여 기계적으로 거래를 실행하는 자동매매시스템이다. 그러나 단일 자산을 거래 대상으로 하는 트레이딩 시스템 개발은 그 자산의 움직임에 의해 수익 구조가 결정되는 문제점을 가지고 있기 때문에 위험을 초래할 우려가 존재한다. 따라서 두 자산 간 상대적 가치를 활용하여 한 자산의 위험 발생 시 다른 자산의 거래를 통해 안정적인 수익을 창출할 수 있는 트레이딩 시스템 개발에 대해 주목할 필요가 있다. 본 연구에서는 두 개의 주가지수 선물 간의 상대적 가치를 이용한 규칙기반 트레이딩 시스템을 개발하는 것이 목적이다. 이를 위해 차익거래 전략 시 활용되는 두 자산의 가격비율을 기반으로 기술적 지표(technical indicator)들을 생성하고, 데이터 마이닝 기법인 러프 집합 분석을 이용하여 거래규칙을 생성하였다. 생성된 거래규칙의 유용성을 확인하기 위해 슬라이딩 윈도우(sliding window) 방법을 사용하여 거래 시뮬레이션을 적용하였으며, KOSPI 200 지수선물과 S&P 500 지수선물을 분석 대상으로 선정하여 성과를 측정하였다. 실험 결과, 제안한 시스템이 시장의 흐름과 상관없이 절대적인 수익을 발생하는 것을 확인 할 수 있었다.
블록체인 기술은 2010년 이후 인공지능 분야의 발전과 더불어 4차 산업혁명을 선도할 최신의 기술로 각광받고 있고, 기술의 활용 분야에 대한 연구가 활성화되고 있다. 그러나, 자본시장 관점에서 블록체인 경제 생태계를 분류하기 위한 기준과 관련된 연구는 거의 없는 상황이다. 본 연구는 자본시장 관점에서 블록체인 기술을 활용하는 개발자, 사업자, 자본시장 참여자 등 전문가를 대상으로 인터뷰와 사례 연구 방법론으로 블록체인 기술의 응용 분야에 따른 블록체인 경제 생태계를 분류하였다. 자본시장의 주식 투자와 연계해 활용할 수 있는 방안으로 블록체인 경제 생태계 분류 방법을 활용하여 투자 종목 유니버스를 구성하였다. 나아가 본 연구는 퀀트 및 인공지능 전략 기반 정성적, 정량적 분석으로 지능형 주식 포트폴리오를 구축하고 성과를 분석하였다. 이를 통해 블록체인 경제 생태계의 지속적인 성장 전망에 따른 성공적인 투자전략을 제시하였다. 본 연구는 블록체인의 표준화를 기술적 관점이 아닌 자본시장의 관점에서 블록체인 경제 생태계로 분류하고 분석했을 뿐 아니라, 실제 글로벌 우량 상장 주식을 대상으로 포트폴리오를 구축하고 양호한 성과를 달성할 수 있는 전략을 도출한 연구로서 시사점을 갖는다. 또한, 본 연구가 제안하는 블록체인 경제 생태계 기반 지능형 주식 투자 포트폴리오 구축 접근은 블록체인의 기술적인 가치에 초점을 맞춘 연구에 비해서, 투자론과 경제학적인 관점에서 통찰력을 제시해 자본시장 발전에 기여할 수 있다는 실무적 시사점을 갖는다.
This study develops a Korean R&D Scoreboard which has originated from the R&D Scoreboard in United Kingdom. The Scoreboard contains details of the R&D investment, sales, growth, profits and employee numbers for Korean companies which are extracted from company annual reports and key ratios calculated, with some movements over time. Companies are classified by the Korea Standard Industrial Classification. The Scoreboard contains 190 companies which consist of 100 largest companies and 30 middle-or small-sized firms listed in Korea Stock Exchange (KSE), and 30 ventures and 30 other firms listed in KOSDAQ. The overall company R&D intensity (R&D as a percentage of sales) is 2.1% compared to the international average of 4.2%. Korea has an unusually large R&D percentage of sales in IT hardware (4.9%) and telecommunication (3.7%). R&D intensity is positively correlated with company performance measures such as profitability, sales growth, productivity and market value. For largest companies listed in KSE and ventures listed in KOSDAQ, the ratio of operating profit to sales is greater for high R&D intensity companies. Sales growth is in proportion to R&D intensity for all companies. Plots of value added per employee or sales per employee vs R&D per employee rise together for the sectors studied, especially for the chemical sectors and automobile sectors, demonstrating a correlation with productivity. The average market value of high R&D companies in the KSE has risen more than 1.6 times that of the KOSPI 200 index. Given the correlation between R&D intensity and company performance and given that R&D is a smaller percentage of surplus (profits plus R&D) than international level (both overall and in several sectors), the challenges facing Korean companies are to maintain the leading position in IT hardware and telecommunication, and to increase the intensity of R&D in many medium-intensive R&D sectors where Korea has an average intensity well below international or US levels.
본 논문은 국내 유가증권시장(KOSPI 및 KOSDAQ)에 상장된 106개의 제약 바이오기업을 대상으로 사건연구방법론(Event study methodology)을 이용하여 제휴 체결이 기업의 시장가치에 미치는 영향을 연구하였다. 연구 결과, 국내 제약 바이오산업에서 모든 제휴가 기업의 시장가치에 유의미한 영향을 주지는 않았지만 제휴 유형에 따른 분석에서 기술력이 제휴 체결의 주요인으로 작용하는 연구개발 제휴는 기업의 시장 가치에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 연구개발 제휴 중에서는 기술 이전 제휴, 특히 개발기술 이전 제휴가 기업 가치에 더 긍정적인 영향을 주었다. 이는 제휴 유형별로 차별화된 평가를 받는다는 것으로 해석되었다. 한편, 제휴 체결이 기업가치에 반영되는 시점을 확인한 결과, 내부 정부 유출로 제휴 공시 전 주가 상승 가능성이 높다는 것을 확인하였다. 이는 국내 제약 바이오산업 내 제휴와 관련하여 사전정보유출 가능성이 높다고 해석된다. 본 논문은 국내 제약 바이오 기업의 가치 창출을 위해 제휴의 방향을 모색하는 경영자들과 실무자들에게 제휴의 효과를 실증적으로 입증해 준다. 또한 제휴 체결 전 정보 유출 방지를 위해 정보 관리 및 이와 관련된 제도적 보완이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 기업설명회(Investor Relations; IR) 개최기업의 회계이익의 질을 검증하였다. 이를 위해 회계이익-과세소득 차이 변동성(Book-Tax Difference Variability) 정보를 회계이익의 질 대리변수(proxy)로 활용하여 실증분석을 실시하였다. 연구표본은 2011년부터 2016년까지의 12월 결산 유가증권 상장기업 중 금융업을 제외한 2,106개 기업연도이다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 기업설명회 개최여부 및 개최횟수는 모두 회계이익-과세소득 차이 변동성과 음(-)의 관련성을 나타냈다. 또한 연구결과의강건성을 위해 기업설명회를 개최한 연구표본만을 대상으로 한 추가분석에서도 기업설명회 개최여부 및 개최횟수는 회계이익-과세소득 차이 변동성과 음(-)의 관련성을 나타냈다. 따라서 본 연구에 의하면 기업설명회를 개최하거나 더 자주 개최하는 기업일수록 회계이익의 질이 높을 것으로 기대할 수 있다. 본 연구는 기업설명회 개최기업의 회계이익의 질을 회계이익-과세소득 차이 변동성 정보를 통해 검증함으로써, 기업설명회 관련 선행연구를 확장하였다. 또한 본 연구가 건전한 자본시장의 발전에 도움이 되기를 기대한다.
이 논문은 정보비대칭이라는 상황에서 기업의 자본조달행태를 설명하는 자본조달순위이론의 타당성을 한국유가증권시장에 상장된 제조기업을 대상으로 실증적 검정을 하였다. 1981년부터 2010년까지 재무제표자료를 이용하여 회귀분석한 결과 자본조달순위이론이 지지되는 강력한 증거를 발견하였다. 부채의 변화량과 부족한 현금을 비롯한 통제변수들을 회귀분석한 결과 부족한 현금의 회귀계수가 유의미하게 거의 (+1)로 나타났는데 이는 바로 자본조달순위이론과 일치하는 결과로 해석되었다. 전체 표본기간을 외환위기를 기준으로 외환위기 이전, 외환위기 기간, 외환위기 이후의 3기간으로 구분하고, 연구모형도 2가지로 구분하여 분석한 결과 동일한 결과를 얻었다. 유형자산의 변화량은 대체로 정보비대칭을 감소시키는 역할보다 담보로서의 기능을 수행하는 것으로 해석되었으나, 기업규모가 감소할수록 부채의 사용이 증가하였으며 수익성이 높아질수록 부채사용이 감소하여 정보비대칭이론이 제시하는 것과 같은 결과를 얻었다.
본 연구의 목적은 일반적으로 공유되어 있지 않은 Multi Strategy 관련 금융투자 지식을 사례 연구를 통해 탐색하고 이를 국내 헤지 펀드 시장에 공유하는데 있다. 현재 국내에서 본격적인 사모 헤지펀드 시대가 열리면서 많은 펀드들이 만들어지고 있지만 전략의 다양성에 있어 부족한 것이 현실이다(이준서, 2016). 초기 단순한 Equity Long/Short 전략으로 시작되어 메자닌, 대체투자 등 여러 전략들이 활용되고 있지만 Multi Strategy를 활용한 펀드는 제한적인 상황이다. 본 연구에서는 증권사 Prop Trading에서 적극적으로 활용되고 있는 Multi Strategy 기법을 이용해 Absolute Return을 달성하는 과정과 결과에 대한 사례 분석을 바탕으로 헤지펀드 운용전략에 대한 실증적인 활용 방안을 제시하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 헤지펀드 시장에서 Multi Strategy를 활용해 Absolutr Return을 추구하고자 하는 연구자 및 실무에서 운용하는 펀드매니저가 지식을 탐색하고 공유해서 금융 경쟁력 강화를 도모하는데 기여하고자 한다.
본 논문에서는 우리나라 국채선물의 상장 시점부터 2005년 말까지 일별자료를 이용하여 개인투자자, 기관투자자 및 외국인투자자로 구별한 각 투자자 유형별로 거래량과 수익률, 그리고 거래량과 가격변동성 간의 관계를 분석하였다. 수익률에 대한 거래량 변수들의 영향은 투자자유형에 따라 차이를 보이지 않았지만, 주가지수선물시장의 결과와 달리 거래량이 수익률과 강한 음의 관계를 보여주어 시장의 주요 참여자인 기관투자가들의 이자율위험회피를 위한 헤져역할을 짐작케 하였다. 거래량 변수와 변동성 간의 관계는 투자자 유형에 따라 다르게 나타났다. 특히 순매수량 변수는 개인의 경우에는 변동성에 유의한 음의 영향을, 기관투자가의 경우 유의한 양의 영향을 미치고, 외국인의 경우에는 유의적이지 않는 등 투자자 유형에 따라 각각 상이하였다. 기관투자자의 결과는 주가지수선물시장에 관한 기존의 연구결과와 대체로 일치하였다. 매수에 의한 변동성 증가가 매도에 의한 변동성의 증가보다 더 큰 영향을 미친다는 거래량-변동성간에 비대칭성이 존재한다는 증거는 찾을 수 없었다. 이 결과는 주가지수선물 시장을 대상으로 한 국내외의 타 연구 결과와 차이점으로 보인다. 거래량과 수익률간의 음의 상관관계나 거래량과 변동성의 비대칭적 관계의 유무 등 기존 연구와 차이점에 대한 원인을 분석하기 위해서는 향후 기관투자가들의 투자행태에 관한 분석 특히 헤져로서의 역할에 관한 분석이 필요한 것으로 여겨진다.
KPSS 검정법과 ADF 검정법을 이용하여 시계열 변수에 대한 단위근 존재유무 검정을 실시한 결과 모든 수준변수는 불안정적이며, 차분변수는 안정적인 것으로 나타났다. 다음으로 EG 공적분 검정과 Johansen 공적분 검정 결과 3개 운임의 검정통계량 모두 공적분 관계가 성립하는 것으로 나타났다. 공적분 검정 결과 모형의 허구적 회귀 가능성이 배제되고, 공적분 벡터가 존재하는 것으로 나타남에 따라 공적분 벡터 추정식과 오차수정모형을 도출하였다. 그 결과 환율의 상승은 운임의 하락을, 주가의 상승은 운임의 상승 초래하는 것으로 나타났다. 운임에 미치는 영향은 환율보다 주가가 더 큰 것으로 분석되었다. 또한 오차항의 계수가 통계적으로 유의하였으며 BDI와 BPI는 매월 11%의 속도로, BCI는 매월 12%의 속도로 장기균형으로 수렴되고 있음을 알 수 있었다. 이어 더불어 충격반응분석 결과 모두 운임은 환율과 주가 충격에 각각 하락과 상승 반응을 보여주었다. 모든 운임은 1개월에 가장 큰 반응을 보였으며, BCI가 환율과 주가 충격에 대해 가장 큰 반응을 보였으며, 지속기간으로는 BDI가 가장 장기적이었다. 또한 GARCH 모형을 통해 도출한 다우존스지수 변동성이 운임에 미치는 영향을 살펴본 결과 주가 변동성 충격에 대한 BPI, BCI, BDI의 반응의 크기가 각각 1개월에서 -0.0227, -0.0210, -0.0183로 나타났다. 또한 수입변동성 충격에 대한 BCI와 BDI의 반응의 크기가 각각 1개월에서 -0.0103과 -0.0001로, BPI의 반응의 크기가 2개월에서 -0.0027로 나타났다. 그리고 누적충격반응 분석 결과 환율이 1달러에 3엔 상승하는 충격과 주가가 400포인트 상승하는 충격에 대해 BCI가 가장 큰 폭으로 반응을 보이는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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