초대석 - 호스피스 영성

안창호,An, Chang-Ho 한국가톨릭호스피스협회 2012 호스피스 Vol.53 No.-

비상장기업 경영성과예측모형 추정에 관한 연구

안창호(An-Chang Ho) 융복합지식학회 2016 융복합지식학회논문지 Vol.4 No.2

경영분석지표를 활용한 기업성과분석은 기업의 지속성 유지와 기업경영의 투명성 및 효율성 제고를 위해서 매우 중요하고 의미 있는 일이다. 따라서 본 연구에서는 비상장기업의 재무비율 분석을 실시하였고, 이 결과를 이용하여 기업의 수익성, 활동성, 성장성의 예측모형을 추정하였다. 이를 위하여 사용된 분석모형은 주성분 분석의 고유값과 스크리 플롯으로공통요인을 추출하였다. 모수 추정은 다중인자모형의 반복적인 주축인자방법으로 추정하였고, 인자회전은 직교회전인 베리맥스 회전을 실시하여 직교행렬을 추정하였다. 그리고 예측모형은 추정된 직교행렬을 이용하여 회귀적 방법인 다중회귀모형으로 예측모형을 제시하였다. 이는 기업경영분석의 장 · 단기 관점에서 재무변수간의 상관구조를 파악하여 문제를 해결하고 미래의 효율적인 경영의사결정에 활용된다는데 의미가 있다. Enterprise performance analysis based on the analysis of management indicators is one very important and meaningful for the transparency and efficiency of the maintenance of corporate sustainability and corporate management. Therefore, this study was conducted of the privately held company is a financial ratio analysis, using the results to estimate the forecasting model of corporate profitability, activity, growth. The model used for this analysis was to extract the common factors with eigenvalues of principal components analysis plot of silk. Parameter estimation was estimated in an iterative way of a multi-spindle factor factor Model, factor rotation is conducted by an orthogonal rotation of Berry Max rotation estimate the orthogonal matrix. And the forecast model prediction model was presented as a regressive method of multiple regression model using the orthogonal estimates matrix. This meant I resolved the issue by identifying the correlation structure between financial variables in the field of business management analysis and short-term perspective and are utilized in the future of effective management decisions.

코스닥기업의 기업부실예측모형 판별력 비교분석에 관한 연구

안창호(An, Chang Ho) 한국전시산업융합연구원 2016 한국과학예술융합학회 Vol.25 No.-

세계경제의 침체가 장기화되면서 수출에 의존하는 우리나라 경기는 매우 어려운 상황에 직면해 있다. 수출이 중심인 우리나라 경기구조에서 수출 부진은 기업의 수익성 저하로 이어진다. 수익성 저하는 기업의 부실로 이어지며 기업부실은 우리나라 경제 전반에 많은 문제를 발생시킨다. 따라서 본 연구에서는 코스닥기업의 방송통신 및 정보서비스업, 제조업, 유통업 분야의 재무변수를 이용하여 기업부실예측모형을 제시하였다. 이를 위하여 사용된 재무변수는 유동성지표, 레버리지지표, 수익성지표를 사용하였다. 분석방법으로는 다중인자분석을 실시하여 재무변수의 공통요인을 추정하였고, 추정된 재무변수를 이용하여 로지스틱회귀함수와 다변량 선형판별함수의 판별력을 비교하였다. 다중인자모형에서 인자적재행렬의 추정은 주성분방법을 사용하였고, 직교회전 방법인 베리맥스 회전으로 재무변수의 구조를 단순화시켜 복잡한 특징을 해석하였다. 로지스틱회귀모형에서는 최우추정방법으로 회귀계수를 추정하였고, 모든 변수를 포함한 모형이 적합한 모형임을 확인하였으며 절편을 제외한 모형의 유의성 검정을 통하여 회귀계수의 적합함을 확인하였다. 다변량 판별분석모형에서는 두 집단의 공분산행렬이 서로 다르게 나타났으나 선형함수와 이차함수의 오분류율을 비교하여 정규분포를 가정한 선형판별함수를 선택하였다. 그리고 정분류율을 계산한 결과 두 모형의 판별력은 로지스틱회귀모형이 더 좋은 것으로 나타났다. 그러므로 로지스틱회귀모형의 예측정확도를 나타내는 ROC곡선과 통계량을 제시하였다. As the downturn in the global economy is prolonged, South Korean business conditions depending on the export is faced with a very difficult situation. The slump in exports in the country"s economic structure leads to a deterioration of profitability, which leads to the degradation of companies, and the insolvent companies eventually generate a lot of problems throughout our economy. Accordingly this study suggests a corporate insolvency prediction model using financial variables of companies in broadcast communications, information services, manufacturing, and retail sectors in KOSDAQ. Financial variables used were fluidity indices, leverage indicators, and profitability indicators. As analysis method, the common cause of financial variables was estimated by conducting a multi-factor analysis, and the discrimination power in the logistic regression function and the multivariate linear discriminant function was compared respectively. We used the principal component method for the estimation of factor loading matrix in the multi-factor model, and analyzed complex features by simplifying the structure of the financial variables using the Varimax rotation method which is an orthogonal rotation method. We estimated the regression coefficients by maximum likelihood estimation method in logistic regression models, verified them through the significance test of the model without an intercept, and found that the model with all variables was appropriate. In multivariate discriminant analysis model, covariance matrix between the two groups were differently resulted, but we selected linear discriminant function with the assumption of a normal distribution by comparing the misclassification rate of the of the linear function and the quadratic function. It was found that the discrimination power of logistic regression model was superior between the two models based on the rate of classified information. Finally we suggested the ROC curves and statistics presenting the predictive accuracy of the logistic regression model.

지역통상정보 : 거시경제 변수 변화와 KOSPI 지수 변동의 연관성 분석

안창호 ( Chang Ho An ),최창열 ( Chang Yeoul Choi ) 한국통상정보학회 2010 통상정보연구 Vol.12 No.4

In general, a stock index and its individual stocks are assumed to follow a random walk. A stock index is an important source of information and one that is seen by people everyday, regardless of their investment intentions. This paper examines the correlation between the KOSPI-the index that best reflects the Korean stock market and the macro - economic variables that have been found to influence the index by previous studies. The sample period considers the years after 2000 when the Korean stock market matured as restrictions on foreign investors were removed. For this purpose, a Vector Error Correction Model (VECM) and KOSPI equation with a general pacific approach were used. This paper aims at verifying the factors that determined the KOSPI after 2000 and at examining whether there was structural change in the investment environment. It also investigates changes in the factors determining the KOSPI`s performance as a result of structural changes in the investment environment. The VAR (Vector Autoregressive) model including the nine variables was selected as a baseline model whose stability was tested using the unit root test. 11 results from the VECM and the structral changes in the investment environment can be summarized by the following Inner story points.

주택전세가격지수를 이용한 소비자물가지수 예측에 관한 연구

안창호(Chang-Ho An) 융복합지식학회 2014 융복합지식학회논문지 Vol.2 No.2

소비자물가지수는 도매물가지수와 함께 일상생활에 직접 영향을 주는 물가의 변동을 추적하는 중요한 경제지표의 하나로 소비자물가지수에 가장 큰 영향을 미치는 지수는 주택관련지수이다. 그러므로 본 연구에서는 입력시계열을 주택전세가격지수로 하고 출력시계열을 소비자물가지수로 하여 소비자물가지수를 예측하였다. 이를 위하여 두 시계열이 정상성 가정을 만족하도록 1차 차분하였고, 모형 식별을 위해 시계열을 사전백색화 과정을 거쳐 교차상관함수를 계산하고 이를 이용하여 두 시계열의 독립성을 검정하였다. 그 결과로 잠정적인 전이함수형태를 결정할 수 있었다. 또한 잔차를 이용하여 잡음모형을 식별하고 전이함수와 잡음모형을 결합시켜 전이함수-잡음모형을 선택하여 모수를 최우추정법으로 추정하여 최종적으로 선택된 전이함수-잡음모형의 적합성을 검정하였다. 모형의 적합성 검정은 잡음모형이 잘 적합되었는지를 확인하기 위해 잔차의 자기상관계수를 구하여 검정하였고, 잔차와 입력시계열의 독립성은 교차상관함수와 포토맨토 검정을 실시하였다. 그 결과 전이함수-잡음모형은 적합한 것으로 확인되었고 이 모형을 이용하여 예측값을 제시하였다. Wholesale price index and consumer price index with prices that directly affect the daily life of an important economic indicator that tracks changes in the consumer price index as one of the most influential figure in the housing index. Therefore, in this study, the input time series to the output price index for housing charter time series by the consumer price index and the consumer price index to predict. To this end, the two time series is the first to meet the normality assumption was calm, a time series model to identify the pre-whitening process, and it is calculated through the cross-correlation function of the two time series were assayed independence. As a result, the provisional mode could determine transfer functions. In addition, the residual noise model to identify the transfer function and the noise transfer function models combine-noise models and maximum likelihood estimation of the parameter estimates by selecting the final selected transfer function-noise model was the suitability of the black. Goodness-of-fit test of the model is well suited for the noise model to verify that the autocorrelation coefficients of the residuals obtained was black, the independence of the residuals and the input time-series cross-correlation function was performed and Photo maento black. As a result, transfer function-noise model is found to be appropriate and predicted values using the model proposed.

초보학습자를 위한 엔트리 블록/텍스트 코딩 기반의 프로그래밍 학습방법

안창호(Chang-Ho An),이기쁨(kibbm Lee),문석재(Seok-Jae Moon) 융복합지식학회 2018 융복합지식학회논문지 Vol.6 No.1

최근 SW교육의 중요성이 강조되고 있고 SW코딩에 대한 관심이 높아지고 있지만 초보학습자의 경우에는 프로그램밍 학습의 어려움을 겪고 있다. 이에, 본 논문에서는 선행학습으로 블록을 조합하여 프로그래밍 할 수 있는 블록형 코딩과 엔트리 파이썬을 활용하여 텍스트코딩을 학습하는 소프트웨어 교육모델을 제안한다. 제안 교육모델에서는 CT요소 및 알고리즘을 적용하여 현실과 관련된 주제를 프로그래밍 구현 학습한다. 이는 학습자에게 성공여부에 대한 기대감과 지속적으로 노력할 가치를 부여함으로써 학습동기를 높일 수 있다. 또한, 제안된 학습방법은 로직이해와 텍스트코딩의 이해를 보다 쉽게 할 수 있게 한다. Recently, the importance of SW education has been emphasized, and interest in SW coding has been increasing. However, it is difficult for beginners to learn programming. In this paper, we propose a software education model that learns text coding using block-based coding and ENTRY-Python which can be programmed by combination of blocks with precedence learning. In the proposed education model, the CT element and algorithm are applied to learn the programming implementation with a topic related to reality. This can increase motivation by giving learners a valuable endeavor to expectations and continue to success. In addition, the proposed learning method makes it easier to understand logic and understand text coding.

금융업과 정보서비스업간의 경영성과차이 분석에 관한 연구

안창호(Chang-Ho An) 융복합지식학회 2017 융복합지식학회논문지 Vol.5 No.2

세계경제의 침체가 장기화되면서 유동성과 수익성이 낮은 기업들은 불황에 직면하게 됨으로써 도산위험이 급증할 것으로 판단된다. 유동성과 수익성은 기업의 경영성과분석에서 매우 밀접한 관계를 갖고 있다. 따라서 본 연구에서는 금융업과 정보서비스업간의 재무비율분석을 실시하여 유동성과 수익성의 차이, 유동성과 수익성에 미치는 재무적 요인을 분석하였다. 두 업종간의 유동성과 수익성에 미치는 요인은 표준화 상관행렬을 이용한 주성분분석을 실시하였고 그 결과 현금비율과 순운전자본비율이 두 업종의 유동성과 수익성에 미치는 공통요인으로 분석되었다. 그리고 두 개의 공통요인을 이용하여 다변량분산 분석으로 두 업종별 유동성과 우익성의 차이를 분석한 결과 두 업종의 유동성과 수익성은 차이가 있는 것으로 분석되었다. 한편 다중비교 결과 금융업의 유동성과 수익성은 차이가 있었고, 정보서비스업의 유동성은 차이가 있었으나 수익성은 차이가 없는 것으로 나타났다. 그리고 최대유의선형결합에 의한 두 업종의 유동성과 수익성에 미치는 중요한 요인은 각각 순운전자본비율과 매출액총익률로 분석되었다. As the global economic downturn becomes prolonged, companies with low liquidity and low profitability will face a recession, which will increase the risk of bankruptcy. Liquidity and profitability are closely related in the analysis of business performance. Therefore, this study analyzed the difference between liquidity and profitability and the financial factors that affected liquidity and profitability by analyzing financial ratios between financial and information service industries. Factors affecting liquidity and profitability of the two industries were analyzed using the principal component analysis with standardized correlation matrix. As a result, cash ratio and net working capital ratio were analyzed as common factors for the liquidity and profitability of the two industries. And as a result of analyzing the difference of liquidity and profitability of the two industries using MANOVA with the two common factors, liquidity and profitability of the two industries were different. Meanwhile as a result of multiple comparisons, liquidity and profitability of the financial industry were different, and liquidity of the information service industry was different but profitability was not different. The major factors affecting liquidity and profitability of the two industries by the maximum significance linear combination were the net working capital ratio and the gross profit margin rate respectively.

시계열모형을 이용한 가계부채 예측에 관한 실증연구

안창호(Chang-Ho An) 융복합지식학회 2018 융복합지식학회논문지 Vol.6 No.1

가계부채가 금융위기 이후 꾸준히 증가함에 따라 최근 경제의 최대 이슈는 가계부채에 대한 우려의 목소리이다. 특히 가계부채 중에서 주택담보대출의 증가율은 높은 증가세를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 주택담보대출 자료를 이용하여 가계부채를 예측할 수 있는 모형을 제시하고자 한다. 이를 위하여 시계열모형인 ARIMA모형을 적용하고 추정하여 검정하였다. 먼저 주택담보대출 자료가 비정상시계열자료임을 그래프 방법인 표본자기상관함수(SACF), 표본부분자기상관함수(SPACF), 표본역자기상관함수(SIACF)와 ADF 단위근 검정으로 확인하였고 평균의 안정화를 위하여 차분을 실시하여 정상시계열로 변환시킨 후 분석하였다. 그리고 모형 추정은 최우추정법을 적용하였고 모형의 차수는 확장표본자기상관함수(ESACF)를 이용하여 잠정모형을 결정하였으며, 잠정모형 중에서 예측모형의 선택은 AIC와 SBC통계량을 비교하여 두 통계량의 값이 가장 작은 값을 갖는 모형을 예측모형으로 선택하였다. 예측모형의 적합성은 잔차분석을 실시하여 검정하였다. 잔차분석에서 포트맨토 검정과 p-value의 막대그래프, 잔차의 SACF와 SPACF 그리고 자기상관분석도를 확인한 결과 잔차가 백색잡음과정을 따르는 것을 확인하였다. The biggest issue of the recent economy is the concerns about household debts as they have steadily increased since the financial crisis, In particular, the growth rate of mortgage loan among household debts is increasing. Thus, this study proposes a model that can predict household debts using mortgage loan data. For this purpose, we applied, estimated, and tested ARIMA model, which is a time series model. First, we confirmed that the mortgage loan data were non-stationary time series data using sample autocorrelation function (SACF), sample partial autocorrelation function (SPACF), sample inverse correlation function (SIACF), and ADF unit root test, and analyzed stationary time series converted after differentiation to stabilize the mean. For the model estimation, the maximum likelihood estimation was applied. Order of the model was determined by using the extended sample autocorrelation function (ESACF). A model with the smallest value was selected as the prediction model by comparing the AIC and SBC statistics among the tentative models. Suitability of the prediction model was tested by analyzing residuals. It was confirmed that the residuals follow the white noise process after checking the portmanteau test statistic, the bar graph of the p-value, the SACF and SPACF of the residuals, and the autocorrelation analysis in the residual analysis.

한국 공군 우주 비행사 의학 선발에 제언

안창호(Changho An),강호형(Hohyung Kang),정기영(Ki-Young Chung) 한국항공우주의학협회 2012 항공우주의학회지 Vol.22 No.3

GARCH모형을 이용한 KOSPI지수 변동성 추정에 관한 연구

안창호(Chang-Ho An) 융복합지식학회 2017 융복합지식학회논문지 Vol.5 No.1

최근 글로벌 금융시장의 불안으로 국내 금융시장의 변동성이 크게 확대됨에 따라 금융자산의 위험관리 필요성이 증대되고 있다. 그러므로 본 연구에서는 코스피지수의 로그수익률을 이용하여 코스피지수의 변동성을 ARCH모형과 GARCH모형으로 추정하고 검정하였다. 이를 위하여 포트맨토 검정을 이용하여 이분산성을 확인하였고, ARCH모형의 결정은 다중검정(LM-검정)을 이용하여 모형을 결정하였다. 그 결과 ARCH(1)모형과 ARCH(5)모형이 선택되어졌고, 두 모형의 AIC와 SBC 통계량을 비교한 결과 ARCH(5)모형을 선택할 수 있었다. 그러나 ARCH(5)모형은 추정할 모수가 많아 조건부 분산이 비음조건을 만족하지 않을 경우가 있는 것으로 알려져 있어 이를 대체할 수 있는 모형인 GARCH(1,1)모형을 적합한 결과 표준화된 잔차들은 더 이상 자기상관관계가 존재하지 않음을 확인할 수 있었다. 즉, 코스피지수 로그수익률의 변동성을 추정함에 있어 본 연구에서 사용한 모형은 매우 타당함을 나타내는 것이다. 따라서 본 연구 결과는 실무에서 투자수익과 관련한 금융거래, 금융상품의 가격 결정과 손실관리, 파생상품의 가치평가 등에서 매우 의미가 크다 할 수 있다. Recently, as the volatility of the domestic financial market has expanded significantly due to the instability of the global financial market, the need for risk management of financial assets is increasing. Therefore, in this study, the volatility of the KOSPI index is estimated and tested using the ARCH model and the GARCH model, using the log returns of the KOSPI index. For this purpose, heteroskedasticity was confirmed using the Portmanteau test, and the ARCH model was determined using the multiple test (LM-test). As the result, ARCH (1) model and ARCH (5) model were selected first, and then ARCH (5) model was selected after comparing AIC and SBC statistic of the two models. However, since the ARCH (5) model is known that the conditional variance may not satisfy the nonnegative condition due to a large number of parameters to be estimated, we replaced it with GARCH (1,1) model and confirmed that the standardized residuals was no longer autocorrelated. In other words, the model used in this study is very valid in estimating the volatility of KOSPI log returns. Therefore, the results of this study can be very meaningful in financial transactions related to investment income, pricing and loss management of financial instruments, and valuation of derivatives.