• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.446-453
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• 2018

본 연구에서는 경영학 재무 분야 중 국내 유가증권 시장 상장기업의 연구개발비에 관한 2가지 가설이 수립, 검정되었다. 기업의 목표인 이윤 극대화라는 관점에서, 동 연구개발비의 최적 수준을 유지하는 것이 실무적으로도 중필수적 요인이라고 판단된다. 이와 관련하여, 본 논문의 첫 번째 가설에서는 국제금융위기 이후인 2010년부터 2015년의 표본기간 동안, 국내 KOSPI 유가증권 시장에 상장된 기업들을 표본 대상으로 동 연구개발비 지출에 관한 재무적 결정요인들이 통계적으로 분석되었다. 또한, 이와 관련된 두 번째 가설 검정에서는 동 표본기업들을 대상으로 이들을 상대적 고성장산업과 저성장산업 그룹으로 2분화하여 양 그룹 간의 재무적 차이점에 대한 재무적 결정 요인 분석을 시행하였다. 동 가설검정 결과와 관련하여, 전기의 연구개발비 비율, 산업더비변수와 전기의 연구개발비 간의 교차효과, 그리고 광고비 등 3가징 요인들이 (당기의) 연구개발비 (비율)에 통계적으로 유의한 영향을 주는 설명변수들로서 판명되었다. 또한, 고성장산업 소속 KOSPI 상장기업들은 비교그룹인 저성장산업 소속의 기업들과 비교하여, 전기의 연구개발비 비율, 수익성, 그리고 외국인 지분율 등에서 상대적으로 높은 수준을 유지한 것으로 실증적으로 분석되었고, 반면에, 후자인 저성장산업 소속 기업들은 시장가치 기준의 부채비율과 광고비 등에서 높은 수준을 유지한 것으로 판명되었다. 종합적인 관점에서, 본 연구 결과는 향후 기업 경영의 목표인 주주의 부의 극대화를 위한 방안 중 하나인, 연구개발비의 최적 수준을 규명하기 위한 측면에 응용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.63-83
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• 2019

투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.

• 한국경영과학회지
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• 제38권2호
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• pp.75-93
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• 2013

In applying Markowitz's portfolio selection model to the stock market, we developed a comprehensive investment decision-making framework including key inputs for portfolio theory (i.e., individual stocks' expected rate of return and covariance) and minimum required expected return. For estimating the key inputs of our decision-making framework, we utilized an exponentially weighted moving average (EWMA) which places more emphasis on recent data than the conventional simple moving average (SMA). We empirically analyzed the investment results of the decision-making framework with the same 15 stocks in Samsung Group Funds found in the Korean stock market between 2007 and 2011. This five-year investment horizon is marked by global financial crises including the U.S. subprime mortgage crisis, the collapse of Lehman Brothers, and the European sovereign-debt crisis. We measure portfolio performance in terms of rate of return, standard deviation of returns, and Sharpe ratio. Results are compared with the following benchmarks : 1) KOSPI, 2) Samsung Group Funds, 3) Talmudic portfolio based on the na$\ddot{i}$ve 1/N rule, and 4) Markowitz's model with SMA. We performed sensitivity analyses on all the input parameters that are necessary for designing an investment decision-making framework : smoothing constant for EWMA, minimum required expected return for the portfolio, and portfolio rebalancing period. In conclusion, appropriate use of the comprehensive investment decision-making framework based on the Markowitz's model integrated with EWMA proves to achieve outstanding performance compared to the benchmarks.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제27권1호
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• pp.39-79
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• 2005

본 연구는 은행집중도 확대 등 독점적 은행구조의 비교우위 가능성을 검토하였다. 즉, 신용평가기관(Credit Bureau)의 정착, 신용정보의 거래활성화 등 금융제도가 선진화되면서 나타나는 정보의 외부효과 증대에 따라, 또한 경제발전단계에 따라 최적 은행구조가 어떻게 달라질 수 있는지를 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 경제개발 초기단계인 저개발국가와 자본시장이 발달하고 금융제도가 선진화되면서 정보의 외부성이 높아진 선진국의 경우는 독점적 은행구조가 장기균형자본축적에 효과가 있었다. 이러한 결과는, 은행과 차입자 간의 비대칭적인 정보구조가 상존하는 가운데 경제 내의 신용리스크가 큰 경우 또는 정보의 외부효과가 높아 무임승차(free riding) 위협이 큰 경우에는 독점적인 은행구조가 바람직함을 시사한다. 본 연구는 최근 금융산업에서 발생하는 인수합병의 경제적 효과를 설명하는 새로운 분석방법을 제시하고 있으며, 우리나라 및 세계 각국의 인수합병 관련 규제완화의 이론적 근거를 제공할 수 있다.

• 유통과학연구
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• 제4권1호
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• pp.161-173
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• 2006

일반적으로 풍수라고 하면 대부분의 사람들이 묏자리를 잡는 기술쯤으로 그것도 부모 산소를 잘 쓰면 후손이 잘 될 것이라는 철저히 이기적인 측면의 사고방식에서 비롯된 편협된 시각이 주를 이루어, 이러한 왜곡된 풍수가 신앙이상의 차원에서 신봉되어 왔다. 그러나 최근에 이르러 건축학과 조경학 그리고 인테리어 등의 분야에서 풍수이론이 활용되면서 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 점포의 입지를 결정하기 위해서는 입점 예정지를 분석해야 한다. 보통 상권분석을 실시하여 시장잠재력의 크기만을 측정하게 된다. 그러나 이러한 시장잠재력의 크기만으로는 점포위치에 대한 충분한 해답을 줄 수 없다는 것이 논자의 주장이며 상권분석을 통한 시장잠재력의 크기와 병행하여 동양 사상인 풍수지리의 이론을 결합하여 좋은 기(에너지)를 받을 수 있는 점포위치가 선정 되어야 한다는 것이다. 본 논문은 이러한 시도의 출발점이다. 향후 보다 과학적이고 체계적이며 통계적으로 유의한 실증적 분석의 연구가 진행 되어야 할 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권2호
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• pp.223-233
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• 2013

본 연구는 외국인 투자자의 대량매도구간을 서포트 벡터 머신 알고리즘을 통해 모형을 구축하여 발생 가능한 대량매도기간을 사전에 방지할 수 있는 지능형 조기경보시스템을 구축하였다. 이러한 방법은 기존의 Son 등 (2009), Ahn 등 (2011)이 제시한 방법을 토대로 지능형 조기경보시스템에 대한 예측성과를 개선시켰으며, 더 나아가 최근까지 예측성과를 살펴봄으로써 조기경보시스템의 역할을 수행할 수 있는지를 살펴보았다. 또한 구축된 EWSFI는 국내주식시장뿐만 아니라 환율 및 원유시장 등 다양한 경제 분야에서 활용될 수 있는 가능성을 시사하고 있으며, 시장상황의 위기를 사전에 예측하여 예상되는 충격을 줄일 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.225-233
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• 2011

주식 가격이나 경제 지표, 사회적 현상의 추세나 변화 등은 통상 시간에 따라 변화하기 때문에 시계열 자료로 구분된다. 시계열 자료는 시간 축에 대해 변화하는 자료의 표현 가치뿐 아니라 그 변화 추세나 향후 방향성까지 제시할 수 있다는 점에서 이에 대한 방법론에 대해 많은 연구와 노력이 지속되어 왔다. 본 논문에서는 전통적으로 예측 모형을 구축하여 예측하는 방법을 취하되 그 모형이 복잡하고 정교한 모델을 활용하여 예측 정확도를 높이려는 시도와는 달리 자료 클러스터링 방법과 자료 구간 선정을 통해 예측정확도를 높이려 시도하였다. 기본 모델은 마코프 모델이다. 구간별 유사 구간을 추출하여 모델링하는 구간별 모델링 방법과 클러스터링을 통한 그룹별 모델링을 통해 모델의 예측정확도를 개선하려 시도하였다. 실험을 통해 클러스터링을 거친 그룹별 마코프 모델이 정확도를 개선 시켰으나 예측율은 현저히 떨어지는 결과를 낳았다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제26권3호
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• pp.63-90
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• 2017

Purpose This study proposes a novel system trading model using case-based reasoning (CBR) based on absolute similarity threshold. The proposed model is designed to optimize the absolute similarity threshold, feature selection, and instance selection of CBR by using genetic algorithm (GA). With these mechanisms, it enables us to yield higher returns from stock market trading. Design/Methodology/Approach The proposed CBR model uses the absolute similarity threshold varying from 0 to 1, which serves as a criterion for selecting appropriate neighbors in the nearest neighbor (NN) algorithm. Since it determines the nearest neighbors on an absolute basis, it fails to select the appropriate neighbors from time to time. In system trading, it is interpreted as the signal of 'hold'. That is, the system trading model proposed in this study makes trading decisions such as 'buy' or 'sell' only if the model produces a clear signal for stock market prediction. Also, in order to improve the prediction accuracy and the rate of return, the proposed model adopts optimal feature selection and instance selection, which are known to be very effective in enhancing the performance of CBR. To validate the usefulness of the proposed model, we applied it to the index trading of KOSPI200 from 2009 to 2016. Findings Experimental results showed that the proposed model with optimal feature or instance selection could yield higher returns compared to the benchmark as well as the various comparison models (including logistic regression, multiple discriminant analysis, artificial neural network, support vector machine, and traditional CBR). In particular, the proposed model with optimal instance selection showed the best rate of return among all the models. This implies that the application of CBR with the absolute similarity threshold as well as the optimal instance selection may be effective in system trading from the perspective of returns.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제4권3호
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• pp.5-17
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• 2017

This study extends research into whether disclosure of corporate and financial information is associated with firms' costs of equity capital. This study sets out to examine empirically the determinants of corporate disclosure in the annual reports of 37 largest and most liquid firms listed on Kazakhstan Stock Exchange (KASE) in Kazakhstan. It also reports the results of the association between company-specific characteristics and disclosure of the sample companies. Based on the analysis of existing empirical research, the disclosure index has been constructed and regression analysis of the influence of the disclosure index on the cost of equity capital has been conducted. The obtained results show that the received findings correlate with foreign empirical studies, and the disclosure index in this sample has a negative impact on the cost of equity capital. Using cost of equity capital estimates derived from capital asset pricing model, we find that firms with higher levels of financial transparency are associated with significantly lower costs of equity capital. Economic theory assumes that by increasing the level of corporate reporting, firms not only increase their stock market liquidity, but also decrease the investors' estimation risk, arising from uncertainty about future returns and payout distributions. The results show that firms on the Kazakhstan market can reduce their cost of equity capital by increasing the level of their voluntary corporate disclosures.

• 재무관리연구
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• 제25권4호
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• pp.79-116
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• 2008

본 논문은 1980년 1월부터 2004년 9월까지 한국 거래소 시장수익률을 이용하여 RiskMetrics, GARCH, IGARCH, GJR, APARCH 등의 모형에 정규분포, 스튜던트 t분포, 왜도 스튜던트 t분포 등을 이용하여 어느 분포를 가진 모형이 보다 더 정확한 VaR을 추정할 수 있는지를 실증검증 하였다. 실증결과 표본 내 검증 시 모든 신뢰수준($90%{\sim}99.9%$)에서 롱 포지션 전략에서는 ${\lambda}=0.87$를 가진 IGARCH 모형 및 왜도 스튜던트 t분포가 가장 우월하며, 숏 포지션 전략에서는 GARCH 및 GJR 모형이 그리고 왜도 스튜던트 t분포가 가장 우월하였고, 99% 이상의 신뢰수준에서는 또한 ${\lambda}=0.87$를 가진 IGARCH 모형이 롱 및 숏 포지션 양 전략에서 우월하였다. 또한 분포의 경우 롱 포지션에서 왜도 스튜던트 t분포, 숏 포지션에서 스튜던트 t분포가 가장 우월하였다. 표본 외 검증에서도 동일한 결과를 제시하고 있다.