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예정원가계산에 의한 감사보수 산정 (Calculating the Audit Fee Based on the Estimated Cost)

  • 문태형
    • 경영과정보연구
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    • 제35권1호
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    • pp.189-206
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    • 2016
  • 2014년도 회계감사보고서부터 외감법의 개정에 따라 감사보고서에 관한 7조의 2의 외부감사 참여인원 수, 감사내용 및 소요시간 등 외부감사 실시내용을 적은 서류를 첨부하도록 되었다. 본 연구에서는 개정된 외부감사 실시내용을 반영하여 정부출연기관의 용역예정원가계산에 의하여 감사보수를 산정한다. 본 연구에서는 대상기업(전기 적정의견, 직전년도 자산총액 1,000억원, 제조업, 사전의 의뢰인 수임에서 내부통제위험 및 유의적인 감사위험이 없는 것으로 가정한 상장기업)을 국가계약법의 용역원가계산 체계에 따라 인건비, 경비, 일반관리비, 이윤의 4가지 비목을 합계하여 감사보수를 산출한다. 그리고 회계감사의 참여자와 감사투입시간을 확인하기 위하여 Big-4 회계법인에 예정원가 산정 대상기업에 대한 견적을 의뢰하여 계정된 외부감사 실시내용을 적은 서류에 따라 수집한 결과를 이용하였다. 인건비는 2014년 학술연구용역비 인건비기준단가의 참여율 150% 적용, 경비는 한국은행의 기업경영분석(2013년)의 회계법인등의 평균을 사용, 일반관리비는 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행규칙 7조1항 용역업의 일반관리비율 5%를 적용, 이윤은 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행규칙 7조2항 용역업의 이윤율 10%가 적용되었다. 이를 적용한 예정원가 계산에 의한 감사보수는 50,617,769원이 산출되었다. 본 연구의 결과가 최적의 적정감사보수는 아니다 할지라도 기준이 없는 기업의 감사보수를 비교할 수 있는 기본 척도로 사용 할 수 있을 것이다. 그리고 이러한 외감법의 개정은 이전의 총 투입 감사시간만을 공시한 것보다 감사인의 독립성과 회계제도의 투명성을 제고할 수 있을 것이다.

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지역별 수도권으로의 인구유출에 영향을 미치는 요인 연구: 부산시 사례를 중심으로 (The Factors Affecting the Population Outflow from Busan to the Seoul Metropolitan Area)

  • 임재빈;정기성
    • 토지주택연구
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    • 제12권2호
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    • pp.47-59
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    • 2021
  • 본 연구에서는 부산시 지역들의 수도권으로 인구유출 현황을 파악하고, 인구·사회, 고용, 주택, 문화, 안전, 의료, 복지, 녹지, 교육 및 보육 등 전통적 인구이동 변수와 삶의 질 변수들을 포괄하여 수도권으로의 인구이동에 영향을 미치는 요인과 인과관계를 규명하고자 한다. 연구의 데이터 구축을 위하여 통계청 마이크로데이터통합서비스(MDIS)에서 제공하는 '국내 인구이동 데이터'를 사용하였으며, 시간적 범위에 맞는 인구이동 데이터(2012-2017년) 총 5,700만 건 가운데 부산시 지역별 유출량 중 수도권 이동량을 추출하였다. 각 독립변수들은 연구의 시간적 공간적 범위에 맞춰 공공데이터에서 추출하였다. 구축한 데이터 세트(Data Set)을 기반으로 선형 다중 회귀분석(Multiple Linear Regression Analysis) 모형을 사용하였으며, 수정 결정계수(Adjusted R2), Durbin-Watson분석, 검정통계량(F-statstics)의 p-value값으로 모형의 적합도를 측정하였다. 분석결과, 부산시에서 수도권으로 인구이동에 유의미한 영향을 미치는 변수는 1인가구 증가율, 고령인구 증가율, 고령자수 비율, 합계출산율, 사업체수 증가율과 종사자수 증가율, 주택매매가지수 증가율, 문화시설 증가율, 교원 1인당 학생수 증가율 변수로 나타났다. 1인가구가 증가하는 지역일수록, 지역의 고령자 비율이 낮을수록, 고령자 비율이 감소할수록, 사업체수가 감소할수록, 종사자수가 증가할수록, 주택매매가지수가 증가할수록, 문화시설수가 감소할수록, 학생수가 감소할수록 수도권 인구이동 비율에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 분석 결과를 바탕으로 한 정책적 시사점으로 청년 계층을 부산시에 정착시키고 유인할 수 있는 양질의 일자리, 문화, 복지 등의 제반환경을 제공해야 할 것이다. 일자리와 삶의 질을 높이는 것이 부산시 인구를 수도권으로 유출시키는 현상을 완화할 수 있는 핵심 요인이라고 할 수 있다.

우리나라 가정방문간호의 현황과 향후 과제 (Current State and the Future Tasks of Home Visit Nursing Care in South Korea)

  • 박은옥
    • 농촌의학ㆍ지역보건
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    • 제44권1호
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    • pp.28-38
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    • 2019
  • 본 연구에서는 우리나라 보건소 방문건강관리사업과 노인장기요양보험의 방문간호, 의료기관의 가정간호사업 등 가정방문간호사업 현황을 살펴보고, 향후 발전과정을 모색하고자 수행되었다. 본 연구를 위하여 각 가정방문간호사업의 관련 법령, 통계자료, 지침과 안내서, 연구논문과 학술대회 자료집 등을 검색하여 관련 문헌을 고찰하였다. 연구결과 보건소 방문건강관리사업은 지역보건법에 근거하여 주로 취약계층을 대상으로 간호사에게 의해 비용부담 없이 제공되고 있으며, 2017년 12월을 기준으로 1,261,208명 등록 관리되는 것으로 나타났다. 보건소 방문건강관리사업 등록 대상자는 흡연율, 걷기 실천율, 혈압조절율, 혈당조절률 등이 향상되는 것으로 나타나, 건강행위와 질병관리 측면에서 긍정적인 효과가 있고, 비용-편익이 있다고 보고되었다. 노인장기요양보험에서의 방문간호는 노인장기요양보험법에 근거하여 간호사 또는 간호조무사에 의해 재가장기요양기관에서 방문간호를 제공하고 있으며, 시간당 정해진 수가에 따라 비용을 받고 있는데, 2017년에 전체 요양급여비의 0.2%만이 방문간호로 이용하는 것으로 나타났다. 재가장기요양보험 방문간호 이용자는 비이용자에 비해 의료비도 더 적게 쓰고, 입원일도 적다고 보고되었다. 의료기관 가정간호는 의료법에 근거하여 2명 이상의 가정간호사(가정전문간호사)를 고용한 의료기관에서 의사의 처방 하에 가정간호서비스를 제공하는데, 2017년 460명의 가정간호사가 가정간호서비스를 제공하고, 전체 의료비의 0.038%가 가정간호비용으로 지불된 것으로 나타났다. 우리나라 가정방문간호 유형은 관련법이나 인력, 사업 대상이 다르지만, 서비스 이용자의 건강관리에 효과가 있고, 비용-편익이 상당히 높은 것으로 나타났다. 우리나라 가정방문간호를 발전과 활성화를 위해 세 개 유형의 가정방문간호 서비스가 통합적으로 제공될 수 있는 방안을 모색하고, 근로 조건의 개선, 가정방문간호서비스 제공인력기준이나 방문간호수가 체계의 개선과 같은 법령의 개정 등을 고려할 필요가 있다고 본다.

공동주택 건설사업에서 후분양의 제도 및 정책 수립을 위한 분담금 납부 적정시기 분석 (Analysis the Appropriate Schedule for the Installment Payment Amount and Establishment of the Post sale System and Policy in the Apartment Construction)

  • 윤인환;배병윤
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제22권4호
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    • pp.59-65
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    • 2021
  • 2016년 "주택법 일부개정 법률안"과 "2018년 주거 종합수정계획" 이후 공동주택의 선분양 제도와 후분양 제도의 관심이 대두되고 있다. 본 연구에서는 공동주택의 선분양제도와 후분양제도의 장·단점을 비교하고, 후분양제도의 제도정책 기반을 수립하기 위해서 공공측면에서 공동주택의 입주자를 대상으로 설문 조사기법을 사용하고, 시간과 비용의 문제를 시계열 분석방법으로 분담금 납입 적정 시기를 제안하고자 한다. 이에 따라 기존이론과 문헌고찰을 통해서 공공기관과 민간기관의 후분양제도를 정리하고, 설문조사를 통해서 분양금 확보경로, 모델하우스의 제품정보, 후분양제도의 효과에 대한 인식도를 조사하였다. 후분양 기금지원 및 납부방식을 사용자 입장에서 기금융자 상한선을 높일 필요가 있고, 지역별 분양시장의 경제력을 고려한 운영이 필요하다. 60% 후분양과 80% 후분양 모두 1,000만원까지 수용가격대가 형성되어있고, 총 이율 환산 시 5.0%, 연리로는 60% 후분양 시 약 2.8%, 80% 후분양에서 약 2.1% 수준이므로 현행 3.1% 보다 낮은 이율이 필요하다. 연구는 공공기관 후분양아파트 입주자 표본 총 5,213가구를 대상으로 하는 인식조사로서 시장수급과 시장가격의 영향 등에 대한 시계열을 사용하여 실제 값을 분석한 자료이므로 민간공동주택 입주 예정자에 적용하는데 한계가 있다. 또한 최초입주자의 응답을 위해 최근 5년 내 입주한 5개 단지를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 향후 조사 표본을 확대한다면 민간시장 가격에 일반화가 가능할 것이다.

입력변수 및 학습사례 선정을 동시에 최적화하는 GA-MSVM 기반 주가지수 추세 예측 모형에 관한 연구 (A Study on the Prediction Model of Stock Price Index Trend based on GA-MSVM that Simultaneously Optimizes Feature and Instance Selection)

  • 이종식;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제23권4호
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    • pp.147-168
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    • 2017
  • 오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

한국 NPL시장 수익률 예측에 관한 연구 (A study on the prediction of korean NPL market return)

  • 이현수;정승환;오경주
    • 지능정보연구
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    • 제25권2호
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    • pp.123-139
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    • 2019
  • 국내 NPL (Non performing loan) 시장은 1998년에 형성되었지만, 본격적으로 활성화 된 시기는 2009년으로 역사가 짧은 시장이다. 이로 인해 NPL 시장에 대한 연구도 아직까지는 활발히 진행되지 않고 있는 상황이다. 본 연구는 NPL 시장의 각 물건 별 기준 수익률 달성 유무를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구축에 사용되는 종속변수는 물건 별 최종 수익률이 기준 수익률 수치 도달 여부를 나타내는 이항변수를 사용하였고, 독립변수로는 물건의 특성을 나타내는 11개의 변수를 대상으로 one to one t-test와 logistic regression stepwise, decision tree를 수행하여 의미있는 7개의 독립변수를 선별하였다. 그리고 통상적으로 사용되는 기준 수익률 수치(12%)가 의미있는 기준 수치인지 확인하기 위해 수치 값을 조절해가며 종속변수를 산출하여 예측모델을 구축해보았다. 그 결과 12%의 기준 수익률 수치로 산출한 종속변수를 이용하여 구축한 예측모델의 평균 Hit ratio가 64.60%로 가장 우수하다는 결과를 얻었다. 다음으로 선별된 7개의 독립변수들과 12%를 기준으로한 수익률 달성유무 종속변수를 이용하여 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 유전자알고리즘 선형 모델의 5가지 방법론을 적용해 예측모델을 구축해보았다. 5가지 방법론으로 도출한 예측 모델 간 Hit ratio를 비교한 결과 인공신경망을 이용하여 구축한 예측모델의 Hit ratio가 67.4%로 가장 우수한 결과를 도출해내었다. 본 연구를 통해 추후 NPL시장 신규 물건 매매에 있어서 7가지의 독립변수들과 인공신경망 예측 모델을 활용하는 것이 효과적임을 증명하였다. 물건의 12% 수익률 달성 여부를 사전에 예측해봄으로써 유동화회사가 투자 의사결정을 하는 데에 도움을 줄 것으로 예상하며, 나아가 NPL 시장의 거래가 적정한 가격 선에서 진행됨으로 인해 유동성이 더욱 높아질 것이라 기대한다.

고객만족이 기업의 신용평가에 미치는 영향 (The Effect of Customer Satisfaction on Corporate Credit Ratings)

  • 전인수;전명훈;유정수
    • Asia Marketing Journal
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    • 제14권1호
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    • pp.1-24
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    • 2012
  • 본 연구는 고객만족과 기업가치 성과간의 관계를 분석하는 것이 목적이다. 기업가치성과는 주가와 신용등급으로 나눌 수 있는데, 전자는 기업의 시장가치이고 후자는 자금조달비용이라 구분하여 사용되고 있다. 고객만족과 주가와의 관계는 비교적 오래전부터 연구되어 왔으나 신용등급과의 관계는 최근 들어 연구되기 시작하였다. 대표적으로 Anderson and Mansi(2009)의 연구에서는 양자가 긍정적으로 관련된 것으로 밝혀졌으나, 윤상운(2010)이 국내자료를 사용한 연구에서는 그 관계가 입증되지 못하였다. 일치하지 않는 두 연구의 결과에서 아이디어를 얻어 본 연구에서는 고객만족이 신용등급에 긍정적 영향을 미치는 것으로 보고 이를 검증하였다. 두 연구에서 사용한 모델을 참고로 하였고 특히 우리나라 실정에서는 정부지원이 중요한 변수임을 감안하여 이를 포함한 연구모형을 설정하여 검증한 결과 긍정적 관련성이 있는 것으로 나타났다. 추가분석에서 자산규모가 큰 기업보다 작은 기업에서, 제조업보다 서비스업에서 고객만족이 신용등급에 더 유의한 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다.

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고려상표군을 이용한 내구재 시장구조 분석에 관한 연구: 자동차 시장에 대한 탐색적 분석방법 (A Study on the Market Structure Analysis for Durable Goods Using Consideration Set:An Exploratory Approach for Automotive Market)

  • 이서구
    • Asia Marketing Journal
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    • 제14권2호
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    • pp.157-176
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    • 2012
  • 시장구조 분석에서 흔히 사용되는 상표전환 자료는 비내구재 분석에 적절한 방법이 될 수 있으나 자동차 같이 사용연한이 장시간인 내구재의 경우에는 소비자의 상표에 대한 선호도가 변할 수 있어 상표전환 자료의 사용에 문제가 있다. 따라서 경쟁을 잘 포착할 수 있는 다른 접근이 필요하다. 본 연구는 이에 대한 대안으로 상표간 경쟁 자료로써 고려상표군을 이용하여 자동차 시장의 구조를 Latent Class 군집분석을 활용한 탐색적 검증방법으로 분석하였다. 또한 소비자 행동분석에 근거하여 상표간 경쟁의 근간을 이루는 고려상표군 형성에 영향을 미치는 인자들을 밝히는데 중점을 두었다. 미국 자동차 시장을 대상으로 분석한 결과, 시장은 상표 원산지 효과에 의해 구분되었다. 즉, 미국 상표, 유럽 상표, 그리고 아시아 상표 등으로 시장이 구분되었다. 또한 각 시장구조 내 소비자들의 고려상표군 형성에 신뢰성/안전, 이미지/즐거움, 경제성 등의 편익과 성별, 소득 등 개인적 요인이 영향을 미치는 것으로 나타났다.

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패밀리 레스토랑의 영양표시제도 시행에 따른 대학생들의 영양정보에 관한 인식 연구 (Perception of University Students on Nutrition Information According to Food & Nutrition Labeling Systems in Family Restaurant)

  • 양정화;허영란
    • 한국식품영양과학회지
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    • 제42권12호
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    • pp.2068-2075
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    • 2013
  • 본 연구에서 외식 시 식품영양표시에 대한 이용실태, 인지여부 및 활용도를 조사하고 이들 요인간의 관련성을 분석한 결과는 다음과 같다. 조사대상자는 영양교육을 받은 경험이 없는 대학생들로 패밀리 레스토랑의 자율영양표시제도가 활성화되기 전인 2006년과 활성화된 2011년 설문조사를 통해 자료를 수집하였다. 2006년 110명, 2011년 176명으로 총 286명이 조사에 참여하였으며 남자는 108명, 여자 178명으로 연령은 20살 전후였다. 건강에 대한 인식은 2006년 63.6%가 '건강하지 못하다'고 하였고 6.4%는 '건강한 편'이라고 답하였으며, 2011년 조사결과 54%가 '건강하지 못하다'고 하였고 13.6%가 '건강한 편'이라고 답하였다. 체중 관리에 대한 관심도는 2006년 10%, 2011년 9.1%가 '매우 관심이 많다'라고 하였다. 하루 평균 외식 횟수는 2006년 82.7%, 2011년 87.4%가 하루 1회 이상 외식을 한다고 하였다. 패밀리 레스토랑 이용실태를 살펴보면 2006년에는 패밀리 레스토랑 이용 시 75.5%가 주변의 권유로 방문하였으나 2011년 57.4%로 감소하였으며, 과거 경험에 의해 방문하는 경우는 12.7%에서 23.9%로 약 2배 증가하였고 컴퓨터나 스마트폰을 이용하는 비율이 6.4%에서 15.3%로 2배이상 증가하였다. 매장에서 보내는 시간을 살펴보면 2006년 2시간 이상 시간을 보내는 비율이 17.3%인 반면 2011년에는 35.8%로 패밀리 레스토랑에서 머무는 시간이 더 길어졌으며, 외식비용과 패밀리 레스토랑 1회 이용 시 1인당 평균 외식비용도 증가하였다. 메뉴 이용 시 관심도를 살펴보면 맛, 영양, 신메뉴, 외형에 관한 관심도는 유의적인 차이가 없었으나 가격에 있어서는 2006년 $3.94{\pm}0.71$, 2011년 $4.10{\pm}0.66$으로 유의적인 차이를 보여 메뉴 선택 시 가격을 중요하게 생각하는 것으로 나타났다. 패밀리 레스토랑의 충분한 영양정보 제공 여부에 대해 2006년 $2.52{\pm}0.93$, 2011년 $3.30{\pm}0.77$로 유의적으로 증가하였으며, 패밀리 레스토랑의 메뉴판에 제시된 영양정보 활용에 관한 질문에 2006년에 비해 2011년에 활용도가 증가했다고 응답하였다. 맛이 좋은 음식이 영양가가 풍부하다고 생각하느냐는 문항 또한 2006년 $2.45{\pm}0.82$, 2011년 $3.51{\pm}0.91$로 유의적으로 증가한 것을 볼 수 있었다. 메뉴 영양표시 활용도에 관한 인식에서는 2006년, 2011년 각각 26.1%, 23.9%가 메뉴의 영양가를 중요하게 생각한다고 답했으며 고려하는 영양성분표시로는 총열량을 전후 각각 39.4%, 35.6%로 가장 많이 고려하였다. 고려하지 않는다는 응답자 중 각각 68.2%, 59.7%가 영양성분 이외의 다른 요인을 더 중요시하기 때문이라고 답했다. 영양정보가 지속적으로 제공되길 바라냐는 질문에 2006년, 2011년 각각 82.4%, 86.9%가 지속되길 바란다고 답했으며, 지속적으로 제공되길 바라는 영양성분표시로는 총 열량이 2006년, 2011년 각각 46.6%, 34.2%로 가장 높았고 나트륨의 경우 2006년 6.8%에서 2011년 17.3%로 요구도가 가장 증가하였다. 메뉴 영양표시의 만족도는 현재의 영양표시제를 이해하느냐는 질문에 2006년엔 $2.87{\pm}0.99$이며, 2011년엔 $3.35{\pm}0.84$로 영양표시 이해도는 유의적으로 증가함을 보였다. 영양성분표시가 필요하다고 생각하는가에 대한 질문에는 2006년에는 $3.68{\pm}0.9$, 2011년도엔 $4.32{\pm}0.61$로 필요성에 대한 인식도 유의적으로 상승함을 알 수 있었다. 영양정보 요구에 대한 충족도는 2006년 $2.85{\pm}0.66$, 2011년 $3.06{\pm}0.65$로 유의적으로 증가함을 보였다. 영양표시에 대한 이해도, 필요도, 유용도, 충족도 간의 상관계수는 이해도와 필요도의 상관계수는 0.513, 이해도와 유용도의 상관계수는 0.420으로 상관이 있는 것으로 나타났으며 필요도와 유용도 사이의 상관계수는 0.641로 높은 상관을 보였다. 이해도와 만족도의 상관계수는 0.190, 필요도와 만족도의 상관계수는 0.173으로 상관이 매우 낮았으며, 유용도와 만족도의 상관계수는 0.335로 상관이 낮은 편이었다. 연구 결과, 패밀리 레스토랑의 자율영양표시제도가 적극적으로 시행된 후에도 메뉴 선택 시 영양적인 면에 대한 고려는 낮게 나타났다. 그러나 2006년에 비해 외식업체에서 충분한 영양정보를 제공하고 있으며, 이를 사용하는 횟수도 증가하고 있다. 소비자들의 인식 또한 지속적으로 영양정보가 제공되길 바라고 있으며 특히 만성질환과 관련이 깊은 열량, 지방, 나트륨에 대한 요구도가 증가한 것으로 나타났다. 그리고 영양정보를 활용하는 소비자들의 만족도도 증가하고 있으며 이에 대한 필요성도 높아지고 있다. 따라서 지속적인 자율영양표시제도가 확대되어야 하며 영양권장량에 대한 비율도 함께 제시함으로써 지속적인 건강식을 할 수 있도록 해야 한다. 또한 영양표시에 대한 올바른 이해는 이에 대한 필요도를 증가시키고 유용도도 함께 증가시키므로 식생활이 형성되는 시기부터 영양표시를 접할 수 있도록 해야 한다. 향후 영양교육을 받은 경험이 있는 대상자의 영양표시에 대한 인식과 활용도에 대한 연구가 이루어진다면 영양표시제도에 대한 영양교육의 필요성을 알아볼 수 있으므로 이에 대한 연구가 수행되어야할 것으로 생각된다.

XGBoost를 활용한 리스크패리티 자산배분 모형에 관한 연구 (A Study on Risk Parity Asset Allocation Model with XGBoos)

  • 김영훈;최흥식;김선웅
    • 지능정보연구
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    • 제26권1호
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    • pp.135-149
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    • 2020
  • 인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.