최근 동해 연안(≤300m)의 도루묵(Arctoscopus japonicus) 자원량의 급격한 변동 원인을 구명하기 위해, 현장 및 해색 위성 자료를 활용하여 겨울철 표층 수온, 산란 적합 서식지(Suitable Spawning Habitat, SSH) 및 지속 면적(Consistently formed Suitable Spawning Habitat, CSSH), 봄철 chlorophyll-a (chl-a) 농도의 장기 변동성(2000-2024년)을 분석하였다. 연구 결과, Period B (2005-2009년), C (2010-2016년)에는 모두 CSSH 중심과 높은 chl-a 농도가 공간적으로 일치하여 초기 좋은 먹이 환경이 형성되었으며, 특히 Period C에는 SSH 면적의 급격한 증가가 어획량 상승에 주요하게 작용하였다. Period D (2017-2024년)에는 겨울철 수온이 평년 대비 0.6 ºC 높게 나타났으며, CSSH의 중심부가 북상 하고 SSH는 Period C 대비 면적이 약 34% 감소하였다. 동시에, 봄철 chl-a의 고농도 지역과 CSSH의 중심부와 공간적인 불일치(mismatch)가 발생하였다. 종합적으로, 도루묵 자원량의 급격한 변동은 산란장 면적과 위치, 지속성, 먹이원의 공간적 일치 여부 등 복합적 환경요인에 의해 결정되는 것으로 확인되었다. 특히 최근의 급격한 자원량 감소는 수온 상승으로 인한 산란장 축소와 산란장 중심부에서의 먹이원 부족으로 인한 초기 생존율 저하가 주요 원인으로 판단된다. 본 연구 결과는 도루묵 자원의 지속가능한 이용과 효율적인 관리를 위한 과 학적 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

본 연구는 한국 주식시장에서 개별 환경(E), 사회(S), 지배구조(G) 차원 및 균형 잡힌 ESG 전략이 주가폭락 위험에 미치는 영향과, 이 관계에서 재무적 제약이 어떤 역할을 하는지를 분석한다. 본 연구는 ESG 평가점수, 기업 특성, 기업 내 E, S, G 점수 간 분산도, 주가폭락 위험의 시차 항 등을 포함한 패널 모델 분석을 수행한다. 내생성 문제를 해결하기 위해 도구변수(IV) 방법과 시스템 GMM(Generalized Method of Moments) 접근법 을 추가로 활용하였다. 실증 분석 결과는 다음과 같은 주요 통찰을 제공하며, 내생성 문제를 고려한 후에도 일관 성을 유지한다. 첫째, 기업의 ESG 활동 중 환경(E) 점수는 주가폭락 위험과 유의미하게 부(-)의 관계를 보이며, 이는 환경(E) 관리가 주가폭락 위험을 줄인다는 것을 시사한다. 둘째, 한 기업 내에서의 E-S-G 차원 간 점수의 분산 정도가 주가폭락 위험에 기여하는 또 하나의 요인으로 나타났으며, 이는 재무적 제약 여부에 따라 뚜렷한 차이를 보였다. 재무적으로 제약된 기업의 경우, 균형 잡힌 ESG 활동이 주가폭락 위험을 완화하는 데 효과적인 반면, 재무적으로 제약되지 않은 기업에서는 이 관계가 통계적으로 유의하지 않았다.

Reconstructing reliable length composition data is critical for applying length-based age-structured stock assessment models, particularly in data-limited situations. This study suggests an approach to reconstruct the length composition of small yellow croaker (Larimichthys polyactis) caught by the offshore gillnet fishery in Korean waters where existing length data often lack temporal coverage and representativeness. To address this issue, measured data by size-specific boxes were integrated with auction-based landing data. Using the number of individuals per size-specific box as a proxy, a nonparametric bootstrap resampling method was applied to generate probabilistic length composition estimates. Normality tests and ANOVA revealed non-normal and non-linear patterns in data, supporting the use of nonparametric methods and the classification of size-specific boxes. Approximately 130,000 boxes (30 million individuals), including those with partial missing data, were analyzed using an automated R-based workflow, and a hot-deck method was used for imputation. The reconstructed length compositions showed stable distributions with low standard errors, indicating improved representativeness compared to the raw data. This approach provides a practical framework for generating reliable length composition inputs to enable the application of length-based age-structured stock assessment models, particularly when age composition data are limited or poor.

본 연구는 Rolling Asymmetric VAR-BEKK-GARCH 모형으로 한·중·일·미 4개 주식 시장 변동성의 비대칭 전이효과를 분석하였다. 연구는 시장 변동성의 정태적인 전이 효과뿐만 아니라 시간가변적인 비대칭 전이효과를 파악하였다. 분석 결과에 따르면, 중국 시장 호황기에는 비대칭 변동성 전이효과의 부호가 대체로 음(-)으로, 시장 불황기나 불안정 시기에는 양(+)의 부호로 나타났다. 또한, 한국, 일본, 미국 등 시장의 충격이 중국 시장 변동성에 대한 영향은 비교적 일관된 방향성을 보이며, 반면에 중국발 충격이 타 시장의 변동성에 미치는 영향은 시간가변적인 특징을 나타냈다. 이는 중국 금융 시장의 동태적 특성을 파악하는 데 유의미한 시사점을 제공할 수 있다.

이 연구는 2007년부터 2022년까지 16년 동안 한국의 코스피시장과 코스닥시장의 비금융업종 기업을 대상으 로 환노출이 정보비대칭과 주가급락위험 간의 관계에 미치는 영향에 대해 분석한다. 분석결과 기업의 정보비대칭 이 높을수록 주가급락위험이 증가한다. 그러나 환노출이 큰 기업의 경우 주가급락위험은 감소한다. 이러한 결과는 환노출이 큰 것으로 확인되는 경우 경영자는 환노출 및 환노출 관리와 관련된 정보를 적극적으로 공시함으로써 환노출 관련 정보비대칭이 감소해 주가급락위험이 오히려 감소하기 때문인 것으로 판단된다. 환노출이 정보비대칭 을 감소시켜 주가급락위험을 감소시킨다는 결과는 환노출과 정보비대칭 관계, 파생상품 사용 여부를 고려한 분석 결과와도 일관성 있는 결과이다. 그러나 글로벌금융위기 기간에는 환노출이 정보비대칭과 주가급락위험에 미치는 영향을 확인할 수 없다. 이는 글로벌금융위기 동안에 환율의 급격한 상승과 환노출의 증가가 주가급락위험을 증가 시키는 직접적인 영향이 환노출이 정보비대칭을 감소시켜 주가급락위험을 감소시키는 간접적인 영향을 상쇄시키 기 때문인 것으로 판단된다. 이 연구의 분석결과는 환노출이 존재하는 기업의 경우 환노출과 관련된 정보를 적극 적으로 공시하는 것이 정보비대칭을 감소시킴으로써 주가급락위험을 감소시킬 수 있는 적절한 전략이 될 수 있음 을 지지한다. 이 연구는 기업의 환노출과 정보비대칭 그리고 주가급락위험의 관계를 체계적으로 설명함으로써 환 위험에 대한 연구를 확장시켰다는 측면에서 학술적 의의를 갖는다.

To analyse the relationship between above-ground carbon stocks, species diversity and broadleaved forests structural diversity of South Korean forests, we collected vegetation inventories from environmental impact assessment projects over the past 10 years. The available data were selected and organised including tree species, DBH and area each projects. The data was classified by forest type, aboveground carbon stocks were calculated and compared, and the correlation between aboveground carbon stocks and biodiversity and structural diversity was analysed. The results showed that above-ground carbon stocks were higher in mixed forests and broadleaved forests and lower in needleleaved forests, similar to previous studies. However aboveground carbon stocks of mixed forests were higher in natural forests than in plantations. Aboveground carbon stocks in broadleaved forests were higher in plantations than natural forests, and there was no statistical different of between natural and plantations in needleleaved forest. This could be the result of a variety influences including biological and environmental factors in the study area, and further research is needed to analyse the effects on carbon sequestration. Correlation analysis showed no correlation between biodiversity and above-ground carbon stocks, but a positive correlation between structural diversity and above-ground carbon stocks. This indicates that above-ground carbon stocks in forests are associated with unevenness diameters and the proportion and evenness of tree species by diameter. In addition, it has been analysed that the high succession stages in forest have higher species diversity and structural diversity, and greater efficiency in the utilization of resources required for plant growth, leading to increased plant productivity and storage. Considering that the study sites were young forests with an average DBH of 14.8~23.7 cm, it is expected that carbon stocks will increase as biodiversity and structural diversity increase. Further research is needed to develop techniques to quantitatively assess the relationship of diversity to carbon stocks for policy use in assessing and increasing carbon stocks in forests.

본 연구는 다국적 기업의 해외 입지 선정과 관련된 연구를 종합적으로 검토하여, 과거와 현재의 연구 결과를 분석하고, 미래 연구 방향을 제시하는 것이 목적이다. 구체적으로 2000년부터 2023년까지 총 173편의 해외 입 지 선정 연구를 분석한 결과, 비시장 전략, 네트워크, 실물옵션, 방법론과 관련한 주제와 이슈에 관해 연구가 활 발하게 진행되고 있음을 확인하였다. 본 연구는 다국적 기업의 주요 의사결정 중 하나인 해외 입지 선정과 관련 된 연구 동향을 분석하여, 연구자들에게 미래 연구 방향을 제시하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 뿐 만 아니라, 높아진 글로벌 환경 불확실성과 지정학적 위험 상황에서, 공급망과 해외 자회사 입지 선정과 재배치, 리쇼어링 등과 관련한 의사결정과 관련하여 기업의 경영자들과 실무자들에게도 유익한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

To investigate the impact of forestry projects on the carbon stocks of forests, we estimated the carbon stock change of above-ground and soil before and after forestry projects using forest type maps, forestry project information, and soil information. First, we selected six map sheet with large areas and declining age class based on forest type map information. Then, we collected data such as forest type maps, growth coefficients, soil organic matter content, and soil bulk density of the estimated areas to calculate forest carbon storage. As a result, forest carbon stocks decreased by about 34.1~70.0% after forestry projects at all sites. In addition, compared to reference studies, domestic forest soils store less carbon than the above-ground, so it is judged that domestic forest soils have great potential to store more carbon and strategies to increase carbon storage are needed. It was estimated that the amount of carbon stored before forestry projects is about 1.5 times more than after forestry projects. The study estimated that it takes about 27 years for forests to recover to their pre-thinning carbon stocks following forestry projects. Since it takes a long time for forests to recover to their original carbon stocks once their carbon stocks are reduced by physical damage, it is necessary to plan to preserve them as much as possible, especially for highly conservative forests, so that they can maintain their carbon storage function.

이 연구는 한국의 유가증권시장과 코스닥시장의 비금융업종 기업을 대상으로 기업의 비대칭적 환노출과 기업의 주가급락위험 간의 관계를 분석하였다. 분석 기간은 2009년부터 2021년까지이다. 분석 결과 환율이 상승하는 경우 주가가 크게 하락하는 특성의 비대칭적 환노출이 있는 기업의 경우 주가급락위험이 감소하는 결과를 확인하 였다. 이러한 결과는 환율이 상승하는 경우 기업의 주가가 하락하는 정도가, 환율이 하락하는 경우 주가가 상승 하는 정도보다 큰 것으로 시장에서 확인되어 있는 경우 경영자는 환율 상승과 주가 하락에 관련된 정보를 은닉하기 보다는 환노출을 관리하는 선택을 하게 되고, 시장에서도 이러한 기업들의 환율변동과 주가 간의 관계에 관심을 갖게 되어 환율변동의 영향이 신속하게 주가에 반영되기 때문에 주가급락위험이 오히려 감소하는, 비대칭적 환노출 의 주가급락위험 감소 효과가 나타나기 때문인 것으로 판단된다. 그러나 평균적인 관계와는 달리 비대칭 환노출이 있는 기업의 경우 환율 상승에 따른 주가급락위험 증가의 가능성이 있음도 확인할 수 있었다. 이 연구의 분석 결과 는 환노출이 있는 기업의 경우 환노출과 관련된 정보를 시장에 충분히 공지하는 것이 주가급락위험 예방의 차원 에서 중요할 수 있음을 확인시켜 준다.

This paper studied the problem of determining the optimal inventory level to meet the customer service target level in a situation where the customer demand for each branch of a nationwide retailer is uncertain. To this end, ISR (In-Stock Ratio) was defined as a key management indicator (KPI) that can be used from the perspective of a nationwide retailer such as Samsung, LG, or Apple that sells goods at branches nationwide. An optimization model was established to allow the retailer to minimize the total amount of inventory held at each branch while meeting the customer service target level defined as the average ISR. This paper proves that there is always an optimal solution in the model and expresses the optimal solution in a generalized form using the Karush-Kuhn-Tucker condition regardless of the shape of the probability distribution of customer demand. In addition, this paper studied the case where customer demand follows a specific probability distribution such as a normal distribution, and an expression representing the optimal inventory level for this case was derived.

Recently in Korea, YouTube stock channels increased rapidly due to the high social interest in the stock market during the COVID-19 period. Accordingly, the role of new media channels such as YouTube is attracting attention in the process of generating and disseminating market information. Nevertheless, prior studies on the market forecasting power of YouTube stock channels remain insignificant. In this study, the market forecasting power of the information from the YouTube stock channel was examined and compared with traditional news media. To measure information from each YouTube stock channel and news media, positive and negative opinions were extracted. As a result of the analysis, opinion in channels operated by media outlets were found to be leading indicators of KOSPI market returns among YouTube stock channels. The prediction accuracy by using logistic regression model show 74%. On the other hand, Sampro TV, a popular YouTube stock channel, and the traditional news media simply reported the market situation of the day or instead showed a tendency to lag behind the market. This study is differentiated from previous studies in that it verified the market predictive power of the information provided by the YouTube stock channel, which has recently shown a growing trend in Korea. In the future, the results of advanced analysis can be confirmed by expanding the research results for individual stocks.

Pair trading is a statistical arbitrage investment strategy. Traditionally, cointegration has been utilized in the pair exploring step to discover a pair with a similar price movement. Recently, the clustering analysis has attracted many researchers' attention, replacing the cointegration method. This study tests a clustering-driven pair trading investment strategy in the Korean stock market. If a pair detected through clustering has a large spread during the spread exploring period, the pair is included in the portfolio for backtesting. The profitability of the clustering-driven pair trading strategies is investigated based on various profitability measures such as the distribution of returns, cumulative returns, profitability by period, and sensitivity analysis on different parameters. The backtesting results show that the pair trading investment strategy is valid in the Korean stock market. More interestingly, the clustering-driven portfolio investments show higher performance compared to benchmarks. Note that the hierarchical clustering shows the best portfolio performance.