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허준영(Junyoung Heo),양진용(Jin Yong Yang) 한국정보과학회 2015 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.21 No.3
기계 학습은 컴퓨터를 학습시켜 분류나 예측에 사용되는 기술이다. 그 중 SVM은 빠르고 신뢰할 만한 기계 학습 방법으로 분류나 예측에 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 재무 정보를 기반으로 SVM을 이용하여 주식 가격의 예측력을 검증한다. 이를 통해 회사의 내재 가치를 나타내는 재무정보가 주식 가격 예측에 얼마나 효과적인지를 평가할 수 있다. 회사 재무 정보를 SVM의 입력으로 하여 주가의 상승이나 하락 여부를 예측한다. 다른 기법과의 비교를 위해 전문가 점수와 기계 학습방법인 인공신경망, 결정트리, 적응형부스팅을 통한 예측 결과와 비교하였다. 비교 결과 SVM의 성능이 실행 시간이나 예측력면에서 모두 우수하였다. Machine learning is a technique for training computers to be used in classification or forecasting. Among the various types, support vector machine (SVM) is a fast and reliable machine learning mechanism. In this paper, we evaluate the stock price predictability of SVM based on financial statements, through a fundamental analysis predicting the stock price from the corporate intrinsic values. Corporate financial statements were used as the input for SVM. Based on the results, the rise or drop of the stock was predicted. The SVM results were compared with the forecasts of experts, as well as other machine learning methods such as ANN, decision tree and AdaBoost. SVM showed good predictive power while requiring less execution time than the other machine learning schemes.
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허준영(Junyoung Heo),양진용(Jin Yong Yang) 한국지능정보시스템학회 2014 지능정보연구 Vol.20 No.1
2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.
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자산유동화의 구조가 주식가치에 미치는 영향에 관한 연구
백재승(Jae Seung Baek),윤동진(Dong Jin Yun),양진용(Jin Yong Yang) 한국증권학회 2013 한국증권학회지 Vol.42 No.1
본 연구는 자산유동화의 구조상 차이가 가지는 경제적 효과를 부실채권 유동화를 중심으로 조사하였다. 이를 위해 자산유동화로 자산의 건전성을 확보하는 과정을 통해 발생하는 자산보유자의 가치변화를 측정하고 무수익채권(NPL 채권)의 세부 요인들에 의하여 어떤 차이가 존재하는지 살펴보았다. 연구결과 자산유동화는 당해기업의 주가 상승에 긍정적인 영향을 주었다. 또한 NPL 채권의 유동화는 자산보유자의 주식가치에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났는데 이러한 긍정적 영향에는 자산의 신용도와 자산보유자의 부채비율, 장부가치 등이 주요한 요소로 작용하였다. 신탁자산이 포함된 NPL 채권은 유동화회사 설립 시에 보다 우수한 주가 안정성을 보였다. 신탁 자산에서 나타난 긍정적 효과는 신탁법에 의해 자산이 안전하게 관리되며, 투명한 자금관리로 인하여 수익을 안전하게 보전할 수 있기 때문이다. 유동화자산의 발행별, 물건별, 지역별 특성에 따라 자산유동화의 효과가 다르게 나타난 점도 발견되었다. 본 연구의 결과는 신탁 및 자산유동화를 고려한 여신정책 및 자산관리정책을 수립하여 금융기관 및 금융시장의 안정화를 도모하는데 기여 하는 자료로 활용될 수 있을 것이다. This study analyzes the effects of the securitization of non-performing assets on the non-performing loans (hereafter called NPL) of financial institutions and identifies the significant factors of such effects depending on the characteristics of the asset-backed securities (ABS). The empirical results show that securitization by financial institutions has a positive effect on stock price and that the securitization of real estate NPL contributes to a rise in stock price in the short term but a fall in the mid- and long-term. The securitization of NPL that includes trust assets, however, results in an increase in stock price and contributes to the increased stability of a stock price when a special purpose company is established. This result indicates that focusing on credit ratings of a company contributes to the increased stability of the overall financial markets in the management of loans. This study, through an empirical analysis, confirms the theoretical frame that a trust enables a trust company to control funds and to protect the ownership through the transparent execution of funds. And it is also noteworthy that these results appear differently depending on the characteristics of the issuance, goods, and region of the securitized assets.
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