• 제목/요약/키워드: Portfolio Analysis

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해운선사 주가와 해상운임지수 사이의 위험 전이효과 (Risk Spillover between Shipping Company's Stock Price and Marine Freight Index)

  • 최기홍
    • 한국항만경제학회지
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    • 제39권1호
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    • pp.115-129
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    • 2023
  • 본 연구는 2010년 1월 4일부터 2022년 10월 31일까지의 일별 자료를 기반으로 Copula-CoVaR 방법을 통해 해운선사 주가에 미치는 BDI의 위험 전이효과를 분석하였다. 주요 실증분석 결과와 정책적 함의는 다음과 같다. 첫째, copula 결과에 따르면, BDI와 해운선사 주가 사이는 약한 의존성이 존재하는 것으로 나타났으며, PAN, KOR, YEN은 동적 Student-t copula가 가장 적합한 모형으로 선정되었으며, HMM은 rotated Gumbel copula, KSS는 Gumbel copula가 선정되었다. 둘째, CoVaR의 결과에서, 모든 해운선사에서 상·하방 CoVaR가 상·하방 VaR과 크게 다르다는 것을 확인하였다. BDI가 해운선사에 상당한 위험 전이효과가 있다는 것을 의미한다. 또한 위험 전이효과는 일반적으로 하방 위험이 상방 위험보다 낮으므로, 하방과 상방 위험 전이효과는 비대칭적인 것으로 나타났다. 따라서 정책입안자들은 BDI 충격으로 인한 체계적인 위험을 방지하기 위해 외부 위험 감독을 강화하고, 국내 여건에 맞는 차별화된 정책을 수립해야한다. 그리고 투자자들은 BDI 변동으로 인한 외부 위험을 투자 결정에 반영하고 위험을 피하기 위해 최적의 투자 포트폴리오를 구성해야 한다. 한편, 투자자들은 투자를 결정할 때 상·하방 위험의 비대칭적 특성을 고려하여 투자 포트폴리오를 조정해야 할 것을 제안한다.

이중 가격 불확실성하에서 실물옵션 모형기반 연료전지 발전소 경제적 가치 분석 (Estimating the Investment Value of Fuel Cell Power Plant Under Dual Price Uncertainties Based on Real Options Methodology)

  • 김선호;전우영
    • 자원ㆍ환경경제연구
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    • 제31권4호
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    • pp.645-668
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    • 2022
  • 발전, 수송, 저장, 산업공정 등 에너지 사용 전반에서 탄소중립의 중요한 수단으로 수소에너지가 부각되고 있다. 연료전지 발전소는 수소 생태계에서 가장 빠르게 보급되고 있으며 2050 탄소중립 구현을 위한 핵심적인 발전원 중 하나이다. 하지만 연료전지 발전소의 수익에 영향을 미치는 전력도매가격(SMP)과 신재생에너지 공급인증서(REC) 가격의 높은 변동성은 잠재적 사업자들의 투자시기를 지연시켜 보급에 걸림돌로 작동하고 있다. 본 연구는 실물옵션 방법론을 적용하여 비가역적인 연료전지 발전소의 투자결정에 있어서 SMP와 REC 가격 이중 불확실성이 투자임계가격 수준에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 분석 내용은 다음의 3가지로 요약된다. 첫째, 현행 신재생에너지 공급의무화제도(RPS)하에서 사업자에게 전가되는 이중가격 불확실성은 결정론적 가격 대비 투자임계가격을 상당히 증가시켜 현재 가격 수준에서 경제성이 없는 것으로 나타났다. 둘째, REC 가격 변동성을 현재의 절반으로 경감하는 것은 REC 가중치를 한 단위 추가로 부여하는 것 만큼의 투자임계가격 하락 효과를 유발하였다. 셋째, 기존 부생수소 기반 연료전지와 함께 그레이 수소, 그린 수소 기반 투자임계가격을 분석하였으며, 그레이 수소의 경우 탄소배출권 비용이 적용될 경우 그린 수소와 경제성이 상당 부분 좁혀지는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 현행 RPS 제도가 연료전지 발전소 보급에 저해요소로 작동하며, 보다 비용 효율적이고 안정적인 수소 생태계 구축을 위해서는 정책보완이 필요함을 시사한다.

중국 상업은행의 유가증권투자가 경영성과에 미치는 영향 (The Study on the Impact of China Banks' Securities Asset Management on Financial performance)

  • 배수현
    • 문화기술의 융합
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    • 제9권1호
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    • pp.89-94
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    • 2023
  • 최근 중국 회사채시장의 신용위험이 크게 증가하고 있으며, 회사채의 대부분을 중국 금융기관이 보유하고 있기 때문에 회사채 주요 투자자인 은행의 부실화 가능성을 배제할 수 없다. 따라서 본 연구는 중국 상업은행의 유가증권 투자비중이 경영성과에 미치는 영향을 실증분석 하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 중국 상업은행의 유가증권 투자비중이 증가할수록 은행의 수익성은 낮아지는 것으로 추정되었다. 현재 중국 금융당국이 금융리스크를 축소하고 경영건전성을 제고하기 위해 노력하고 있으나 회사채시장의 신용위험 증가 및 한계기업 증가로 유가증권투자는 수익성에 긍정적인 영향을 주지 못한 것으로 나타났다. 둘째, 중국 상업은행의 유가증권 투자비중이 증가할수록 은행의 건전성이 낮아지는 것으로 추정되었다. 유가증권투자가 고정이하여신비율에 직접적인 영향을 주지는 않지만 공격적인 경영으로 인해 대출자산의 부실여신이 증가한 것으로 예측된다. 중국 자본시장의 신용위험이 증가하고 있는 만큼 향후 지속적으로 부실자산에 대한 관리가 요구된다. 중국 상업은행들은 예대마진 중심의 수익확대로는 한계가 있으며, 수익성 제고를 위해 대출자산 외에 유가증권투자를 통한 포트폴리오 관리가 필요하다. 단, 회사채의 주요 투자자인 은행의 부실화 가능성이 존재함에 따라 변동성 관리를 위하여 유가증권 운용규모를 적정수준으로 조정하여 변동성을 줄이고 경영성과를 제고하기 위한 실무적 전략이 요구됨을 시사한다.

해외건설공사의 리스크 분석에 기초한 수익성 예측모델에 관한 연구 (Risk-based Profit Prediction Model for International Construction Projects)

  • 한승헌;김두연
    • 대한토목학회논문집
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    • 제26권4D호
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    • pp.635-647
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    • 2006
  • 한국기업의 해외건설공사 진출은 1960년대 이후 45년간 약4,900여건, 총 1,933억불 이상의 실적을 거두어 오면서, 고용증대와 국제수지 개선 등 경제발전에 지대한 공헌을 해왔다. 그러나 해외건설 프로젝트는 정치, 경제, 사회, 문화 등 다양하고 복잡한 리스크에 노출되어 있어 국내 건설사업에 비해 수익성이 악화될 수 있는 가능성이 매우 높은 특성을 갖고 있다. 또한 소수의 악성 프로젝트에 의해서 전체 기업의 재무구조를 악화시키는 사태가 빈번히 발생하고 있는 국내 기업의 현실에서, 해외공사의 계획이나 수주 시에 양질의 프로젝트를 선별하고 그에 따라 미리 대상 프로젝트의 특성을 파악하여, 적정한 관리요소 및 전략을 수립하는 것은 매우 중요한 요소라고 할 수 있다. 따라서 본 연구는 해외건설공사 수익성에 영향을 미치는 인자를 도출하고 이러한 영향인자와 수익성간의 인과관계를 분석하여, 향후 프로젝트의 계획 및 수주 시 해당 프로젝트의 수익성을 미리 가늠해볼 수 있는 예측모델을 도출하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 문헌조사 및 전문가 자문을 통해 64개의 해외건설공사 수익성 영향 리스크인자를 도출하였으며, 실제 사례에 기반한 자료수집 및 통계분석을 통해 수익성 영향인자와 해외공사 수익성 성과간의 인과관계를 규명하였다. 또한 도출된 예측모델의 검증을 위해, 추가적인 15개 프로젝트에 적용하여 예측모델의 정확성을 검증하였으며, 웹 기반의 프로그램으로 예측모델을 구축하여 활용을 위한 기반을 조성하였다. 이러한 수익성 예측모델의 활용을 통해서 국내 건설업체들은 해외건설공사 진출 시 해당 프로젝트의 타당성을 사전에 확인하여 양질의 프로젝트를 선별함으로써 해외건설공사의 수익성 향상을 위한 수주 전략의 수립이 가능할 것으로 기대된다.

브랜드 자산의 이동을 통한 기업브랜드의 재구축: 아주캐피탈 사례 분석 (Restructuring Enterprise Brand through Migration of the Brand Equity : A Case Analysis of AJU Capital)

  • 홍성태;나운봉;손영석
    • Asia Marketing Journal
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    • 제12권4호
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    • pp.183-201
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    • 2011
  • 아주캐피탈의 경우에는 M&A 이후에 사용된 브랜드 전략은 두 회사 브랜드 중에서 하나의 브랜드만을 사용하는 단일 브랜드(one brand) 전략을 사용하는 것으로 결정하였다. 이를 위해서 M&A 이후에도 충분한 브랜드 이전 기간을 가지면서 기존의 대우캐피탈과 관련된 마케팅 하부구조(infrastructure)를 이전시키는 작업을 효과적으로 진행하였다. 흡수합병과정에서 아주캐피탈은 피 합병브랜드인 대우캐피탈을 우선적으로 사용하고 이전 단계를 거쳐서 아주캐피탈로 단일 브랜드로 운용하는 전략을 결정하였다. 즉 대우캐피탈이 아주그룹에 편입된 시기는 2005년이지만 적절한 때 사명을 바꿔 '대우'의 긍정적 브랜드 이미지를 이어가면서 '아주'의 론칭효과를 극대화했다. 이를 위해서 아주캐피탈은 조심스럽고 정교한 브랜드 이전전략을 수립하였다. 1) 대우캐피탈의 개별 상품 브랜드 "내게론" 강화를 통한 브랜드 연결화(Brand bridge) 전략 2) 고객에 대한 고객만족의 강화를 통한 아주캐피탈의 브랜드 이미지 구축 3) 아주 캐피탈 브랜드 단일화 단계 (2009년 9월-현재)를 거쳐 브랜드 이전 작업을 완성하였다. 현재 아주캐피탈 영업부문은 전문화를 통해 질적 성장을 구현하고 있다. 기존에 한 지점에서 여러 상품을 취급하던 것을 각 상품별로 전문화해 체계적인 양질의 영업 포트폴리오를 구축한다는 전략이다. 2009년에는 강남 지역에 수입차 전문 지점을 오픈했고 중고차는 6개의 전문 지점으로 확대했다. 아울러 개인신용대출 '내게론'의 영업지점을 3개에서 11개로 대폭 확대하기도 했다. 최근에는 주력인 오토금융 외에도 개인 및 기업금융에 활력을 불어 넣을 것으로 기대하고 있다.

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정보보호 대책의 효과성을 고려한 정보보호 투자 의사결정 지원 모형 (A Model for Supporting Information Security Investment Decision-Making Considering the Efficacy of Countermeasures)

  • 박병조;김태성
    • 경영정보학연구
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    • 제25권4호
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    • pp.27-45
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    • 2023
  • 정보통신기술의 발달로 정보보호의 중요성이 커졌지만, 기업은 제한된 예산 내에서 적절한 대책을 선택하는 데 어려움을 겪고 있다. Sönmez and Kılıç(2021)는 정보 보안 침해를 완화하기 위한 최적의 투자 조합을 결정하기 위해 AHP 및 혼합 정수 계획을 사용하는 모델을 제안했다. 그러나 1) 보안 위협에 대한 보안 대책의 효과를 객관적으로 측정하지 못하고, 2) 투자로 인한 위험 감소가 투자 이전에 측정한 위험 수준을 초과하는 비현실적인 현상이 발생하고, 3) 여러 위협에 대해 단일 대응책을 사용할 때 중복된 투자가 이루어진다는 한계가 있었다. 본 연구에서는 베타 확률 분포를 사용하여 대책의 효과를 객관적으로 정량화하고, 위험 감소 수준이 투자 이전에 측정된 위험 수준을 초과하지 않고 보안 대책이 중복 투자되지 않도록 최적화 모델을 개선했다. 개선된 모델을 국내 중소기업을 대상으로 실증분석한 결과, Sönmez and Kılıç(2021)의 최적화 모델보다 더 나은 결과를 도출했다. 개선된 최적화 모델을 사용하면 정보보호 비용, 수량, 대책 효율성을 고려하여 고정된 예산 내에서 최적의 대책별 투자 포트폴리오를 도출할 수 있고, 정보 보안 예산을 확보하고 정보 보안 위협을 효과적으로 해결하는데 도움이 될 것이다.

지질자원 전문연구기관의 연구과제 추이 분석 연구: 1976년 이후 (Analysis on Research Projects Trends of the Geoscientific Research Institution in Korea since the Fiscal Year of 1976)

  • 김성용;안은영;이재욱
    • 자원환경지질
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    • 제46권3호
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    • pp.235-246
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    • 2013
  • 전 세계적으로 연구개발의 중요성에 대한 인식이 높아지고 있으며, 우리나라의 경우 연구개발 투자액이 비약적으로 증가하여 왔다. 이에 따라 전략화된 연구개발 투자에 대한 관심이 증가하고 있다. 이 분석연구는 KIGAM의 연구과제 추이를 파악하고자 수행하였다. KIGAM은 1976년부터 2011년까지 총 36년간 5,228과제에 약 1조 1,933억원을 집행하였다. 이를 할인율 5%를 적용한 2011년 현재가로 환산할 때 투입한 총 연구비는 약 1조 7,958억원이었다. 연구개발비는 1976년 8.85억원에서 2011년 1,176.0억원으로 약 132.9배 증가하였고, 2011년 현재가로 환산할 때, 1976년 48.82억원에서 약 24.1배 증가하였다. 1976년 28과제에서 2011년 189과제로 6.75배만 증가하였다. 지난 36년간 연구 추이 분석결과, 연구과제수에서는 5,228과제 중에서 광물자원(39.5%) > 지구환경(28.8%) > 국토지질(15.6%) > 석유해저(12.1%) > 정책분야(3.1%) 순이었고, 예산에서는 광물자원(33.1%) > 지구환경(25.6%) 석유해저(22.8%) > 국토지질(15.9%) > 정책분야(2.1%) 순이었다. 연구비 배분은 해당 분야의 정부 우선지원 분야 및 향후 유망 연구 분야를 반영하여 이루어지게 된다. KIGAM은 그간 KIGAM이 수행해온 연구과제 추이에 대한 충분한 이해와 함께 체계적인 분석결과를 활용한 미래 연구수행 포트폴리오를 마련하여야만 한다.

국내 벤처펀드의 투자성과에 영향을 미치는 요인에 관한 연구 (Study on the Factors Influencing the Investment Performance of Domestic Venture Capital Funds)

  • 여인모;박현주;김광용
    • 벤처창업연구
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    • 제18권5호
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    • pp.63-75
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    • 2023
  • 본 연구는 2007년부터 2017년까지 신규로 결성이 되어 2022년말 기준 청산이 완료된 국내 벤처펀드 205개(청산 금액 7.25조)를 대상으로 투자성과에 영향을 미치는 요인에 대하여 실증분석을 하였다. 사모펀드의 특성상 실증데이터를 확보하기가 매우 어려우며, 특히 코로나 이후 청산이 완료된 데이터를 구하기는 더더욱 어려운 실정이다. 그럼에도 불구하고, 최근 10년 이내 가장 최신의 데이터를 활용하여 국내 벤처펀드의 투자수익률에 미치는 영향을 분석했다는 것은 상당한 의미가 있다고 하겠다. 본 연구는 벤처펀드의 투자 성과에 미치는 요인을 외부 환경 요인과, 내재적 요인으로 구분하여 연구를 진행 하였다. 벤처펀드의 성과에 미치는 외부 환경요인으로는 '경기사이클', '주식시장', '벤처시장', '회수시장'으로 구성하여 분석하였고, 내재적 요인으로 운용사 역량을 '운용사 업력', '운용사 전문인력', '운용 규모(AUM)'로, 펀드 구조로는 '펀드 크기(Size)', '펀드 기간(Length)'로 구분하여 비교 분석하였다. 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 경기사이클을 잘 나타내는 국고 3년 금리는 펀드성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인이 되었다. 둘째, 펀드 결성후(後) 코스닥 3개월 평균 지수 상승률은 펀드 성과에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 벤처펀드 청산 시점의 경쟁 강도를 나타내는 IPO_개수는 펀드 성과에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 운용사의 AUM 규모가 클 수록 펀드 수익률이 양호한 것으로 나타났다. 끝으로, 벤처펀드의 수익률이 결성연도에 따라 차이를 보이고 있는 것으로 나타나서 일반인들이 벤처펀드 투자를 고려 할때는 '외부 환경요인'과 '펀드 내재적 요인'과 더불어 결성연도(Vintage)를 고려한 투자 포트폴리오를 구성하는 것이 매우 유효한 투자 전략이 될 것이라 판단된다.

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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.

한국주식시장에 파급되는 국제유가의 위험에 관한 연구 (A Study on Oil Price Risk Affecting the Korean Stock Market)

  • 서지용
    • 재무관리연구
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    • 제24권4호
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    • pp.75-106
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    • 2007
  • 본 연구는 유가요인이 업종별 주식수익률 결정요인으로 작용하는 지 여부와 유가요인과의 공분산 리스크가 업종별로 차이가 나는 원인에 관해서 분석하였다. 첫째, 업종별로 주식의 기대수익률이 유가요인에 대한 리스크프리미엄의 함수로 결정되는 지 여부를 분석하기 위한 검증모형으로 시장 포트폴리오, 국제유가요인으로 구성된 Two-factor APT를 사용하였다. 또한, 베타리스크에 영향을 주는 유가변동률 분산의 주식 수익률로의 전이현상도 함께 살펴보았다. 유가변동성의 비대칭성을 감안하여 GJR을 해당분석의 검증모형으로 사용하였다. 분석결과 전기 전자업종에서 유가요인은 독립적인 가격결정요인임이 입증되었고, 동업종에서만 유가변동성의 주식수익률로의 전이효과가 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 둘째, 유가요인과의 공분산 리스크가 업종별로 차이가 나는 원인을 분석하기 위해 두가지 분석과정이 고려되었다. 첫 번째로 규모 및 유동성을 나타내는 대리변수를 통제변수로 고려하여 업종별로 유가요인에 대한 베타리스크 존재여부를 확인하였다. 두 번째로 유동성 및 규모의 차이와 유가요인에 대한 베타와의 관계를 체계적으로 규명하고자 시계열로 구성된 횡단면 자료간의 관련성을 효율적으로 분석할 수 있는 Panel-data model을 이용하였다. 분석결과 시가총액 비중이 큰 전기 전자업종에서만 유가요인이 독립적 가격결정요인임이 확인되었고, 여타 업종에서 유가요인에 대한 베타리스크는 규모에 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한, 패널분석결과 전체 포트폴리오에서 차지하는 업종별 시가총액의 비중이 클수록 유가요인에 대한 베타는 증가하는 것으로 나타나 첫 번째 분석과정의 결과를 지지하였다. 결론적으로 국내주식시장에서 전기 전자업의 기대수익률은 시장포트폴리오와 국제유가요인에 대한 리스크프리미엄의 함수로 결정되고 있으며, 유가요인에 대한 베타리스크 수준이 업종별로 차이가 나는 원인은 규모의 차이에 기인하는 것으로 분석된다.

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