https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/211 2026-04-04T20:05:50Z 2026-04-04T20:05:50Z 박혜진 박도준 https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/127354 2026-01-05T05:00:18Z 2025-11-01T00:00:00Z

Title: 머신러닝 기법을 이용한 ESG 펀드와 일반 펀드의 주식 포트폴리오 편입 결정 요인에 대한 연구 Authors: 박혜진; 박도준 Abstract: 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 ESG(Environmental, Social, and Governance) 펀드와 일반 펀드의 주식 포트폴리오 편입 결정 요인을 분석하였다. 편입 결정 요인으로는 9개의 기업 특성 변수와 4개의 ESG 평가 등급을 사용하였으며, Random forest, XGBoost(Extreme Gradient Boosting), LightGBM(Light Gradient Boosting Machine) 알고리즘을 적용하여 주식의 펀드 편입 여부를 예측하는 모델을 구축하였다. 2022년 12월말 기준 한국의 공모 액티브 주식형 펀드 데이터를 대상으로 한 분석 결과, ESG 펀드와 일반 펀드 모두에서 ‘기업의 규모’가 펀드 편입 결정에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로 나타났으며, ESG 평가 등급은 전반적으로 다른 기업 특성 변수에 비해 상대적 중요도가 낮은 것으로 확인되었다. 다만, ESG 펀드의 경우 일반 펀드 대비 환경 등급과 종합 ESG 평가 등급이 펀드 편입 결정에 미치는 영향력이 상대적으로 더 크게 나타났다. 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 기존 선형 모형의 한계를 보완하고, 펀드 편입 결정 요인을 보다 정교하게 규명하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구는 머신러닝 기법을 통해 ESG 펀드가 실제로 ESG 요소를 어느 정도 반영하는지 검증함으로써 펀드 운용의 투명성을 높이고, ESG 펀드 공시체계 개선을 위한 정책적 시사점을 제공한다는 점에서도 의미가 크다. 아울러 본 연구에서 제시한 분석 틀은 향후 펀드 평가와 투자전략 수립에 활용할 수 있는 실무적·학문적 기반을 제공할 것으로 기대된다.; This study analyzes the determinants of stock selection decisions for ESG funds and conventional equity funds using machine learning techniques. Specifically, the analysis employs nine firm-specific variables and four ESG rating categories (Environmental, Social, Governance, and Composite ESG) to predict stock inclusion in equity fund portfolios. The analysis employs decision tree-based machine learning algorithms --- Random forest, XGBoost, and LightGBM. Based on data from Korean public active equity funds as of December 2022, we find that firm size is the most significant factor in fund inclusion decisions for both ESG and conventional funds. Although ESG ratings exhibit relatively lower importance compared to other firm-specific factors, the Environmental and Composite ESG ratings show a significantly higher impact within ESG funds than in conventional funds. The study underscores the value of machine learning techniques in uncovering the determinants of fund inclusion decisions and offers practical and policy implications for ESG investment.

2025-11-01T00:00:00Z 주만수 최병호 https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/126777 2026-01-08T19:31:10Z 2025-09-01T00:00:00Z

Title: 시･군 조정교부금의 재원으로 편입되는 도세의 비율과 보통교부세의 관계 분석 Authors: 주만수; 최병호 Abstract: 이 논문의 목적은 시･군 조정교부금의 재원으로 편입되는 도세의 비율에 초점을 두고 시･군 조정교부금의 실질적인 재정조정 기능을 분석하고 제도개선 방향을 제시하는 것이다. 시･군 조정교부금은 시･도의 경계 내에서 이루어지는 재정조정제도이지만 보통교부세의 교부액에 영향을 미침으로써 전국적인 재정조정의 역할을 할 수 있다. 이 논문은 시･군 조정교부금을 고려한 보통교부세의 배분 모형을 이용하여 시･도 본청의 조정교부금 재원 편입비율 변화에 따른 재정적 영향을 분석하며, 시산을 통해 결과를 검증한다. 분석 결과 본청과 일부 시가 보통교부세 불교부단체인 경기도의 재원 편입비율 변화는 보통교부세를 통해 전국적인 파급효과를 초래하는 것으로 나타난다. 더욱이 불교부단체가 존재하는 상황에서 재원 편입비율이 차별적이라면 파급효과의 변동성은 확대된다. 이런 결과를 두고 두 가지 제도개선 방향을 제안한다. 먼저 시･도 조정교부금의 전국적 파급효과가 의도된 것이라면 그 파급효과의 목표를 정확히 설정하고 달성 여부를 검증할 수 있어야 하므로 재원 편입비율을 단일 비율로 재설계할 필요가 있다. 한편 조정교부금의 역할을 시･도 내에서의 재정조정으로 제한하고자 한다면 조정교부금과 보통교부세의 연계 해소가 필요하다. 이 경우 조정교부금에 의한 본청과 시･군의 재원 변동이 보통교부세로 일부 상쇄되는 구조는 사라지므로 재원 편입비율을 하향 조정할 수 있으며, 그 수준은 시･도의 조례로 정할 수 있다.

2025-09-01T00:00:00Z Ryu, Hanbyul Kim, Yearim https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/126551 2026-01-08T13:33:19Z 2025-09-01T00:00:00Z

Title: Assistive Devices and Caregiver Retention in Long-Term Care Institutions Authors: Ryu, Hanbyul; Kim, Yearim Abstract: Care workers, whose roles frequently involve physically demanding tasks, gain significant benefits from using assistive devices that alleviate physical strain and improve their work environment. Despite these advantages, the relationship between assistive device use and caregivers’ job tenure remains limited. Using propensity score matching (PSM) and data from the Korea Long- Term Care Survey, this study examines differences in caregivers’ job tenure associated with the provision of assistive devices in long-term care institutions. We find that social workers and care assistants in institutions with access to assistive devices have longer job tenure, by 4.7 months and 3.3 months respectively, compared to those in institutions without access to these devices. In contrast, we do not observe a statistically significant change in job tenure for other occupations, such as nurses, nurse assistants, physical/occupational therapists, and non-care staff.

2025-09-01T00:00:00Z 강지민 진창하 https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/126630 2026-01-08T20:33:15Z 2025-08-01T00:00:00Z

Title: 주택시장 변동에 따른 가계부실위험에 관한 연구 : 점유형태에 따른 차이를 중심으로 Authors: 강지민; 진창하 Abstract: 본 연구의 목적은 주택시장의 경기변동에 따라 가계의 부채상환능력과 잠재적인 채무불이행 위험의 변화를 측정하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 부도확률(Probability of Defaul : PD)과 가계부실위험지수(Household Debt Repayment Index : HDRI)를 작성하여 개별가구의 금융위험을 측정하였다. 또한 주택시장 변동이 실제로 발생하였는지 그리고 주택시장 변동에 구조변화가 시점을 측정하기 위해 Quant-Andrew 구조식별법을 이용해 2020년 상반기에 주택시장의 구조적 변화가 식별되었다. 본 연구에서 중점을 두고 살펴본 자가 보유 가구와 차가와의 차이에 있어 선택오류문제를 극복하기 위해 성향점수 매칭법을 활용하여 유사한 특성을 가진 가구를 구축하여 주택시장에 따른 소비율, 저축률, 자산대비부채비율을 비교 분석하였다. 본 연구의 결과를 통해 주택시장 변동시기에 자가와 차가의 상대적인 재무위험의 변화와 나아가 저축과 소비 부채비율의 변화를 통해 가계위험을 경감할 수 있는 지역 및 연령에 따른 실질적인 정책수립에 도움을 줄것으로 기대한다.

2025-08-01T00:00:00Z