실제 투자 예시

마지막 업데이트: 2022년 2월 27일 | 0개 댓글
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KDI 경제정보센터

Q. 주가 상승이 회사에 어떤 이득을 주나요?
맨 처음 기업공개를 할 때 자금을 거두어들이잖아요. 그 후에 주가가 오르고 내리는 것은 회사에 무슨 상관이 있나요?

A. 법률적으로 기업공개란 상장을 목적으로 50인 이상의 여러 사람들을 대상으로 주식을 파는 행위를 말합니다. 기업공개는 주식을 새로 발행하여 일반 투자자에게 공모하는 신주모집과 이미 발행되어 기존 주주가 가지고 있는 주식의 일부를 일반 투자자에게 파는 구주매출로 나눌 실제 투자 예시 수 있습니다. 주식을 발행한 후 주가가 상승하면 직접적 이익은 주식 투자자가 갖게 됩니다. 이미 발행한 주식의 가격이 상승한 다고 해서 기업의 자본금이 증가하는 것은 아닙니다. 자본금은 회사가 발행한 주식의 액면가 합계입니다. 즉 자본금은 현재 주식시장에서 거래되는 주식가격이 아닌 주식을 처음 발행했을 때의 가격을 기준으로 계산한 것입니다. 따라서 주식 발행 후 주가가 상승해도 기업의 자본금에는 영향을 주지 않습니다. 그러나 주가 상승은 시장에서 평가하는 기업의 가치가 상승했다는 것을 의미하므로 기업의 이미지 제고에 기여합니다. 이는 기업이 은행 대출을 받을 때도 유리하게 작용할 수 있고, 소비자들에게 긍정적 신호를 줄 수도 있습니다. 그리고 주가의 상승은 기업의 향후 증자에도 유리하게 작용합니다. ‘증자(增資)’는 회사가 자본을 늘리는 것을 말하는데, 자본을 늘리는 데는 통상 신주의 발행이 뒤따릅니다.

증자에는 유상증자와 무상증자가 있습니다. 유상증자는 신주를 발행할 때 그 인수가액으로 현금이나 현물을 납입시켜 실제로 회사 재산이 늘어나는 경우이고, 무상증자는 자본금이 장부상으로만 늘어나고 실제 회사재산은 늘어나지 않는 경우를 가리킵니다. 유상증자는 다시 액면가액으로 신주를 발행하는 것과 시가발행 2가지로 분류할 수 있습니다. 액면가액에 의한 유상증자는 과거에는 많이 사용되었지만 현재는 거의 사용되지 않는 방법입니다. 결국 유상증자는 대체로 시가발행에 의해 이루어지는데, 주식시장에서 주가가 상승하면 기업은 유상증자를 통해 많은 돈을 자본금으로 확충하는 것이 가능합니다. 그만큼 기업은 가용할 수 있는 자금 확보를 통해 생산시설을 확충하거나 기술개발에 나설 수 있는 여력을 가지는 것입니다. 물론 기업의 장기적 발전에 큰 영향을 미치는 요소이기도 업이 은행 대출이나채권 발행을 통해 자금을 마련하는 경우와 달리 주식발행을 통해 자금을 마련하는 경우 이자를 지급하지 않는 장점도 있습니다.

Q. 주가 상승 후에도 경기가 좋아지지 않는 이유는 무엇인가요?
“주가는 경기에 6달 정도 선행한다."라고 나와 있던데, 우리나라의 코스피지수가 상승세에 들어간 지는 6개월이 넘었는데 왜 아직도 경기가 좋아지지 않는 실제 투자 예시 걸까요?

A. 종합주가지수는 앞으로의 경기동향을 예측하는 선행종합지수를 구성하는 항목들 중 하나입니다. 선행종합지수는 과거의 경험을 바탕으로, 실제 경기의 변동에 앞서 변동이 나타났던 변수들을 선별하여 작성합니다. 따라서 선행종합지수를 보면 미래의 경기가 좋아질지 나빠질지 예측하는 것이 어느 정도 가능합니다.


주가가 경기에 6달 정도 선행한다고 하는 것은 과거에 이런 경향이 있었다는 사실만을 보여주는 것으로, 주가와 경기 사이에 인과관계가 존재하여 주가가 상승하면 반드시 6개월 뒤에 경기가 좋아진다는 것을 의미하는 것은 아닙니다. 즉 ‘주가가 경기에 6달 정도 선행한다고 하는 것’은 과거에 관측된 데이터를 분석하여 얻어낸 평균적 결과에 지나지 않습니다. 그러므로 이를 어떤 절대적 원리로 받아들여서는 곤란합니다. 주가가 상승세로 돌아서도 경기는 6개월보다 더 빨리 좋아지거나, 더 시간이 흐른 후에 회복될 수도 있고, 아예 회복이 되지 않을 수도 있습니다.


또한 선행종합지수는 주가지수 이외에도 생산·소비·투자·무역·고용·금융 등 여러 부문의 변수들로 이루어져 있습니다. 따라서 주가지수만을 가지고 경기를 예측하는 것은 무리가 있습니다.


선행종합지수를 구성하는 항목들은 경제구조가 변화함에 따라 변화합니다. 통계청은 경제구조의 변화로 예측력이 떨어졌다고 판단되는 지표들은 구성항목에서 제외하고, 새로운 지표들을 추가하는 방식으로 구성 항목들을 비정기적으로 개편합니다. 예를 들어 통계청은 1997년 수출용 원자재 수입액을 선행지수의 구성 항목에 포함시켰지만, 시간이 흐름에 따라 선행성이 떨어지는 현상을 보이자 2003년 수출용 원자재 수입액을 선행지수 구성 항목에서 제외시킨 일이 있습니다. 2011년 현재 선행종합지수는 다음과 같은 10개의 지표들로 이루어져 있습니다.

실제 투자 예시

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(주)SAM.SOTTA

[전략]과 문제해결·투하자본수익률(ROIC, 실습사례(case study ①)

'투하자본수익률(ROIC:Return on Invested Capital)'은 기업이 자본 투자를 통해 벌어들인 이익을 말한다. 실제 기업 운영 성과에 초점이 맞춰져 있기 때문에 '자산으로 벌어들인 이익· ROA' '주주가 투자하여 벌어들인 이익· ROE' 보다 성과 측정 지표로 쓰임이 더 크다. 여기서 말하는 '투하자본'은 기업 소유재산, 공장, 설비, 재고 및 기타 자산을 포함하여 회사 운영에 투자한 금액이다. 요컨대 금융 기관으로부터 빌린 돈과 주주가 투자한 돈으로 이익을 내는 데 얼마만큼 효과적으로 잘 썼는지를 따지는 지표이다. 통상 투하자본수익률(ROIC) 10%가 넘는 기업을 '영업력이 좋은 실제 투자 예시 기업'으로 부르곤 한다.

A 기업 2019년 투하자본 수익률이 6.8%이다. 전년(4.6%) 대비 2.2% p 증가했다. 반면 이 기업 경쟁사 B는 4.1%, 전년(4.2%) 대비 0.1% p 떨어졌다. 이 지표로 예측할 수 있는 두 기업 영업활동은 A 기업은 돈을 효과적으로 잘 썼고, B 기업은 돈은 썼지만 그 효과를 볼 수 없었다로 얘기할 수 있다. 하지만 두 기업 활동 중 B 기업은 올해 2조 원을 들여 M&A를 이룬 반면 A 기업은 뚜렷한 전략 활동을 찾아볼 수 없다. 되레 투하자본 수익률이 전년 대비 높아진 것이 고정비를 줄이는 구조조정 때문이라면 A 기업은 실제 투자 예시 방어(안정 추구형)형을, B 기업은 공격(혁신 분석자) 추구형전략을 구사한 것이라고 할 수 있다.

최근 B 기업에 악재가 발생했다. 2조 원을 들인 M&A 대금을 자체 조달한 탓에 차입금이 불어나는 추세라는 것이다. 단순하게 말하면 이자 비용 증가를 말한다. 이는 투하자본수익률이 올해 예상치 4.1% 보다 더 떨어질 수도 있다는 것을 방증한다. 이를테면 매출액은 증가할 지라도 이자 내고 나면 정작 쓸 돈이 부족한 악순환을 시작할 수도 있음을 뜻한다. 요컨대 개발 비용과 영업 비용으로 쓸 돈이 부족하기 때문에 M&A가 승자의 저주가 될 수도 있다는 말이다. '비상경영 체제'는 이런 상황에서 발동한다.

B 기업의 '비상경영 체제'는 경쟁사인 A 기업에게 기회일까. 이미 자린고비 상태로 기업 운영을 하고 있는 A 기업은 섣불리 영업 비용을 늘리지는 않을 것이다. 반면에 B 기업은 여기서 밀리면 죽음이라는 각오로 전방위적인 영업 활동을 펼칠 것이다. 필요에 따라서는 경쟁사 한 제품을 목표 삼고 십자포화를 퍼부어 이참에 시장점유율을 현격하게 차이를 내 해당 경쟁사를 고립무원으로 몰아낼 수도 있다.

하지만 B기업이 실패한다면유동성 위기는 더 가속화 한다. 이는 예상에 불과하다. 하지만 두 기업에게는 보는 시각에 따라 이 국면이 '기회' 또는 '위기' 인 것만은 분명하다.

두 기업 모두 당면 과제는 '수익성'을 높이는 것이다. 요컨대 경쟁전략의 두 축인 '원가 우위 전략' 또는 '차별화 전략' 중 하나를 선택한 후 집중하는 것이다. 하지만 무턱대고 두 전략 중 하나를 선정할 수는 없다. '시장과 제품'이라는 조건을 두고 경쟁전략을 꾸려야 한다.

(좌)앤소프 매트릭스 | (우)마이클포터의 경쟁전략

A사는 B사 겪고 있는 유동성 위기를 틈타 '시장 침투' 하는 것을 생각해 볼 수 있다. 예를 들어 수년째 시장 점유율 56%를 유지하고 있는 A사 '가' 제품은 B사와 30% p 이상 차이가 있었다. 하지만 B 사는 최근 이 격차를 이는 2.6% p 차로 좁혔다(A사 42.8%, B사 40.2%, 2019.09.06, 한경).

턱 밑까지 추격 당한 A사는 긴장하지 않을 수 없다. 하지만 반격 기회가 왔다. B사는 지금 비상경영 체제로 비용을 줄여야 한다. 특히 판촉비를 줄여야 하는 것은 당연하다. 시쳇말로 실탄(판촉비)을 충분하게 쓸 수 없다는 뜻이다. 이 시나리오가 적중하려면 B사와 경쟁 중인 '가' 제품에 대한 '제로베이스(zero-base)' 사고가 필요하다. 여기에 마케팅 감각을 장착한 '가' 제품 타깃을 세분화(segmentation) 한 후 ‘가' 제품에 대한 '맛' '동기' '신뢰' '만족도'를 제고 하는 것이다. ‘기존 시장 - 신제품' 전략을 탐색할 필요가 있다. 여기에 붙여 이 전략 성공은 '원가 집중화 전략'에 달렸다.

금융 위험 설명

금융 위험이란 간단히 말해 돈을 잃거나 소중한 자산을 잃을 수 있는 위험입니다. 금융 시장의 맥락에서 우리는 위험을 트레이딩 또는 투자 시 잃을 수 있는 금액으로 정의할 수 있습니다. 따라서 위험이란 실제 손해가 아니라, 최종적으로 손해를 볼 수 있다는 것입니다.

달리 말하자면, 많은 금융 서비스와 거래에는 손실 위험이 내포되어 있으며, 우리는 이를 금융 위험이라 부릅니다. 해당 개념은 일반적으로 금융 시장, 비즈니스 경영, 관리 기관 등과 같은 다양한 시나리오에 적용될 수 있습니다.

금융 위험을 평가하고 대처하는 과정을 보통 위기 관리라 일컫습니다. 그러나 위기 관리에 대해 더 알아보기 전에, 금융 위기와 여러 유형에 대한 기본적인 이해가 중요합니다.

금융 위기를 분류하고 정의하는 다양한 방법들이 있습니다. 주목할 만한 예시로는 투자 위험, 운영 위험, 준수 위험, 연계적 위험이 있습니다.

금융 위험의 종류

앞서 언급한 것처럼 금융 위험을 분류하는 다양한 방법이 있으며, 맥락에 따라 해당 정의들은 상당히 달라질 수 있습니다. 본 아티클은 투자, 운영, 규정 준수, 연계 위험에 관한 간략한 개요를 실제 투자 예시 제공합니다.

투자 위험

이름에서 알 수 있듯 투자 위험은 투자와 트레이딩과 관련된 위험입니다. 다양한 유형의 투자 위험이 있으나, 대부분의 경우 시장 가격의 변동과 관련됩니다. 우리는 투자 위험 그룹의 일부로 시장 위험, 유동성 위험, 신용 위험을 고려할 수 있습니다.

시장 위험

시장 위험 관리는 비트코인 가격이 자신의 포지션과 반대로 움직일 때, 앨리스가 얼마나 손해를 볼 것인지 고려하는 것에서 시작합니다. 다음 단계는 시장 움직임에 대응해 앨리스가 어떻게 행동할 것인지 결정하는 전략을 만드는 것입니다.

일반적으로 투자자들은 직간접적인 시장 위험을 마주합니다. 직접적 위험은 자산 가격의 부정적인 움직임으로 인해 트레이더가 손실을 경험할 수 있는 것과 관련됩니다. 앞선 예시는 직접적인 시장 위험(시장 가격이 떨어지기 전 앨리스가 비트코인을 구매)을 보여주고 있습니다.

반면, 간접적인 시장 위험은 이차적이거나 부차적인 위험(예를 들면, 덜 분명한)과 관련된 시장 위험입니다. 금융 시장에서 이자율 위험은 주식 가격에 간접적인 영향을 주는 간접적 위험입니다.

예를 들어, 밥이 한 기업의 주식을 구매했다면, 밥의 보유 주식은 오르내리는 이자율에 간접적인 영향을 받을 수 있습니다. 해당 기업은 이자율이 높아져 성장하거나 수익을 내기 어려워질 수 있습니다. 뿐만 아니라, 높은 이자율은 다른 투자자로 하여금 주식을 팔게 만듭니다. 그들은 보통 빚을 갚기 위해 주식을 팔며, 빚을 감당하는데 이제 더 많은 비용이 들기 때문입니다.

그럼에도 한 가지 알아둘 것은, 이자율이 금융 시장에 직간접적인 영향을 모두 준다는 것입니다. 이자율이 주식에 간접적인 영향을 주는 반면, 채권과 고정 수입 유가 증권에는 직접적인 영향을 줍니다. 따라서 자산에 따라 이자율 위험은 직접적이거나 간접적인 것으로 간주될 수 있습니다.

유동성 위험

예를 들어, 앨리스가 1,000개의 암호화폐를 각 10달러에 구매했다고 해 봅시다. 몇 달 후 가격이 안정적으로 유지되고 있고, 해당 암호화폐는 여전히 10달러 정도에 거래된다고 가정해 보겠습니다.

거래량이 많고 유동성이 풍부한 시장에서, 앨리스는 자신의 10,000달러에 달하는 암호화폐를 신속하게 팔 수 있는데, 이를 각 10달러에 구매할 충분한 구매자들이 있기 때문입니다. 그러나 유동성이 풍부하지 않은 시장에는, 이를 각 10달러에 구매할 구매자들이 몇 되지 않습니다. 따라서 앨리스는 자신의 코인 상당량을 훨씬 낮은 가격에 판매해야 할 것입니다.

신용 위험

신용 위험은 상대방의 채무 불이행으로 대출자가 돈을 잃을 수 있는 위험입니다. 예를 들어, 밥이 앨리스로부터 돈을 빌렸다면, 앨리스는 신용 위험에 직면하게 됩니다. 즉, 밥이 앨리스의 돈을 갚지 않을 가능성이 있으며, 우리는 이러한 가능성을 신용 위험이라 일컫습니다. 만약 밥이 채무를 이행하지 않는다면, 앨리스는 돈을 잃게 됩니다.

보다 넓은 관점에서, 한 국가의 신용 위험이 지나친 수준으로 커질 경우 경제 위기가 발생할 수 있습니다. 지난 90년간 최악의 경제 위기는 부분적으로는 세계 신용 위험이 증가했기 때문이었습니다.

당시 미국의 은행들은 수백 개의 거래처와 수백만 개의 상계 거래를 진행했습니다. 리먼 브러더스가 채무 불이행을 선언하자, 신용 위험은 전 세계로 급속히 퍼져나갔으며, 대불황으로 이어진 경제 위기를 초래했습니다.

운영 위험

운영 위험은 내부 공정, 시스템, 절차의 실패로 발생하는 재정적 손실 위험입니다. 이러한 실패는 보통 인간의 우발적인 실수나 내부적 사기 행각에 의해 발생합니다.

제대로 관리되지 않은 직원들이 회사 자금으로 공인되지 않은 거래를 진행해 많은 사고가 발생합니다. 이러한 유형의 행동을 보통 로그 트레이딩이라 하며, 전 세계와 특별히 금융 업계에 상당한 재정적 손실을 초래합니다.

운영상의 실패는 지진과 뇌우, 또 다른 자연재해처럼 회사 운영에 간접적인 영향을 주는 외부 사건에 의해 발생할 수 있습니다.

규정 준수 위험

규정 준수 위험은 회사나 기관이 관할 법과 규정을 따르지 못할 때 발생할 수 있는 손해와 관련됩니다. 이러한 위험을 회피하기 위해, 많은 기업들은 자금 세탁 방지(AML)와 고객 알기 제도(KYC)와 같은 특별한 절차를 시행합니다.

서비스 제공자나 회사가 규정을 준수하지 못하면 문을 닫거나 심한 불이익을 당할 수 있습니다. 많은 투자 회사와 은행은 규정 준수에 실패(예를 들면, 적법한 면허 없이 운영한다거나)하여, 고소나 제재를 당합니다. 내부자 거래와 부패 또한 일반적인 규정 준수 위험의 예시입니다.

연계적 위험

연계적 위험은 특정 사건이 한 시장이나 산업에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 가능성과 관련됩니다. 예를 들어 2008년 리먼 브러더스의 몰락은 미국에 심각한 경제 위기를 초래했으며, 결국 여러 다른 나라에도 영향을 끼쳤습니다.

연계적 위험은 동종 업계에 있는 기업들이 강력한 상관 관계로 입증됩니다. 리먼 브러더스 회사가 미국 금융 시스템 전부와 깊게 연관되어 있지 않았더라면, 파산이 끼치는 영향은 훨씬 적었을 것입니다.

연계적 위험의 개념을 기억하는 간편한 방법 중 하나는, 처음으로 넘어진 조각 하나가 다른 조각들을 넘어지게 하는 도미노 효과를 상상하는 것입니다.

연계적 vs. 체계적 위험

연계적 위험을 체계적 위험 또는 종합적 위험과 혼동해서는 안 됩니다. 후자는 실제 투자 예시 정의하기가 더 어려우며, 경제적 위험뿐만이 아닌 더 넓은 범위의 위험을 의미합니다.

체계적 위험은 몇 가지 경제적이고 사회 정치적인 요소와 관련될 수 있는데, 인플레이션, 이자율, 전쟁, 자연 재해, 주요 정부 정책 변화 같은 것들입니다.

기본적으로, 체계적 위험은 한 국가나 사회의 여러 영역에 영향을 주는 사건과 연관됩니다. 여기에는 농업, 건설업, 광업, 제조업, 금융업 등이 포함될 수 있습니다. 따라서 연계적 위험은 자산의 상관 관계를 낮춤으로써 실제 투자 예시 줄일 수 있는 반면, 체계적 위험은 포트폴리오를 다각화함으로써 줄일 수 있습니다.

지금까지 우리는 투자, 운영, 규정 준수, 연계적 위험을 포함하는 여러 종류의 금융 위험에 대해 논의했습니다. 투자 위험 그룹 안에서 우리는 시장 위험, 유동성 위험, 신용 위험의 개념을 살펴봤습니다.

금융 시장에서 위험을 완전히 피하기란 사실상 불가능합니다. 트레이더나 투자자가 할 수 있는 최선은 어떤 식으로든 이러한 위험을 줄이고 관리하는 것입니다. 따라서, 주된 금융 위험의 실제 투자 예시 실제 투자 예시 유형을 이해하는 것은 효과적인 위험 관리 전략을 만들기 위한 좋은 첫걸음이라 할 수 있습니다.

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주식투자는 가장 많이 알려진 재테크 방법이지만 실제 수익을 얻기는 매우 어려운 투자 방법이다. 효과적이고 안정적인 투자를 위해 주가의 변화를 예측하는 것은 경제, 수학 등 여러 분야에서 오랜 관심의 대상이었다. 하지만 과거부터 많은 노력에도 불구하고 여전히 어려운 문제로 남아있으며, 전산학에서도 이 문제를 해결하기 위해 의사결정나무(Decision Tree), SVM(S.

국문요약 실제 투자 예시
인공지능을 이용한 주가 방향성 예측 및
투자 포트폴리오 최적화

국민대학교 대학원 컴퓨터공학과
황석진

주식투자는 가장 많이 알려진 재테크 방법이지만 실제 수익을 얻기는 매우 어려운 투자 방법이다. 효과적이고 안정적인 투자를 위해 주가의 변화를 예측하는 것은 경제, 수학 등 여러 분야에서 오랜 관심의 대상이었다. 하지만 과거부터 많은 노력에도 불구하고 여전히 어려운 문제로 남아있으며, 전산학에서도 이 문제를 해결하기 위해 의사결정나무(Decision Tree), SVM(Support Vector Machine) 등의 기계학습 방법을 활용하여 노력해왔다.
본 논문에서는 딥러닝(Deep Learning)을 이용하여 다음 날 주가의 방향성을 예측하고 딥러닝 학습결과를 바탕으로 유전 알고리즘을 활용하여 투자 종목을 선정하고 투자 비율을 최적한 투자 포트폴리오 구성 방법을 제안한다. 딥러닝의 모델은 주식과 같은 시계열 데이터에 적합하다고 알려진 순환 신경망(RNN: Recurrent Neural Network)대신 Inception-Resnet-v2 모델을 기반으로 새로운 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network)를 사용한다. 종목별로 주가 정보를 보조지표로 가공한 데이터와 경제 기사의 제목을 학습 데이터로 사용한다. 학습 후에는 유전 알고리즘을 이용하여 정밀도(Precision) / 재현율(Recall) / 정확도(Accuracy)의 결과와 당일 예측 확률을 반영하여 투자 종목을 선정하고, 선정된 종목의 투자 비율을 최적화 하는 실험을 진행한다. 그리고 벤치마크로 사용된 주가 지표와 수익성을 비교하여 본 논문에서 제안한 방법의 유용성을 증명한다.

Abstract

Stock Price Trends Forecasting And Investment Portfolio Optimization Using Artificial Intelligent

by Hwang, Sek Jin

Department of Computer Science
Graduate School, Kookmin University,
Seoul, Korea

Stock investment is the most well-known investmen.

Stock Price Trends Forecasting And Investment Portfolio Optimization Using Artificial Intelligent

by Hwang, Sek Jin

Department 실제 투자 예시 실제 투자 예시 of Computer Science
Graduate School, Kookmin University,
Seoul, Korea

Stock investment is the most well-known investment method, but it is a very difficult investment method to get profits. Forecasting stock price fluctuations for effective and stable investment has long been a subject of interest in many areas, including economics and mathematics. However, despite many efforts from the past, it still remains a difficult problem, and 실제 투자 예시 computer science has tried to solve this problem by using machine learning methods such as Decision Tree and SVM (Support Vector Machine).
In this paper, we propose a method of constructing an optimal investment portfolio using the Deep Learning method, forecasting the direction of the stock price the next day, selecting investment items with the genetic algorithm using the deep learning learning results, and optimizing the investment ratio. The Deep Learning model uses a new Convolutional Neural Network (CNN) based on the Inception-Resnet-v2 model instead of the Recurrent Neural Network (RNN), which is known to be suitable for time series data such as stocks. The data of stock price information processed as index and the title of economic article are used as learning data for each item. After the learning, the genetic algorithm is used to select the investment items reflecting the results of Precision / Recall / Accuracy and the same day's forecast probability, and the experiment is conducted to optimize the investment ratio of the selected items. We prove the usefulness of the proposed method in this paper by comparing the stock price index that used as benchmarks with our method.

실제 투자 예시

항상 고객 여러분께 최선을 다하고 함께하는 메리츠종금증권이 되겠습니다.

취약 금융소비자 프로세스 강화

1. 투자 시 불리한 사항의 우선 설명 제도
당사는 투자권유 시 고객의 투자성향에 맞는 적합한 금융상품을 권유하고 있습니다. 그러나, 당사에서는 고객의 투자성향에 맞는 적합한 금융상품을 권유하는 경우라 할지라도 상품설명을 바로 하는 것이 아니라, 금융상품의 이해 및 경험이 부족한 고객을 추가 적으로 확인 (65세이상, 주부, 퇴직자 등)하여 금융소비자에게 불리한 사항을 우선적으로 설명하고 있습니다. 금융소비자에게 불리한 사항을 우선적으로 설명함으로써 고객이 신중한 투자결정을 할 수 있도록 취약 금융소비자 보호를 위한 프로세스가 한층 더 강화되었습니다.

2. 시각장애인 전용 점자 보안카드 발급 서비스
눈이 불편한 고객이 직접 보안 매체 발급을 실제 투자 예시 요청하시는 경우, 점자로 된 보안카드를 발급해드리고 있습니다.

3. 고령층 고객을 위한 시니어 다이렉트 콜 서비스
시니어 다이렉트 콜 서비스란 고령의 금융소비자가 해당 약정을 등록한 후 ARS 연결 시, 복잡한 절차 없이 상담원과 우선 연결하는 서비스입니다. 전화가 연결되면 상담원은 시니어 다이렉트 콜을 확인하고, 노약자를 배려한 맞춤 상담을 제공하고 있습니다.

4. 보이는 ARS 서비스
ARS 연결 시, 화면을 보면서 상담원 연결 없이 편리하게 각종 조회 및 주문 등을 할 수 있는 서비스입니다.

투자성향 숙려제

도입고객이 투자성향을 상향 변경하는 경우 변경된 투자성향을 다음날 반영되도록 하여 상품가입 전 고객 본인이 투자성향에 대해 한번 더 생각하고 신중한 투자가 이루어지도록 하고 있습니다.

고령층 보호를 위한 파생상품 투자절차 강화

ELS와 같은 파생상품 등 고령투자자가 이해하기 어려운 상품을 회사가 투자권유 유의상품으로 지정하여 해당 상품에 투자하시는 고령투자자에 대해서는 추가적인 보호절차(가족조력, 관리직 직원 추가상담 등)를 거치도록 실제 투자 예시 하여 고령투자자를 더욱 두텁게 보호하고 있습니다.

불완전판매 배상서비스 도입

당사 영업점에서 금융상품의 불완전판매가 이루어진 경우, 가입일을 포함하여 15영업일 이내에 요청시 해당 상품을 환매하고 차액을 배상하는 서비스입니다.

불완전판매 배상서비스

당사 영업점에서 금융상품 불완전판매가 이루어진 경우 고객님께서 투자하신 원금을 돌려드리는 서비스

일반투자자 중 개인고객만 해당 (법인 및 전문투자자 제외)

가입일로부터 15영업일 이내 신청

불완전판매로 결정된 경우, 고객님의 투자원금을 지급

펀드, ELS/DLS, WRAP, 신탁, 채권 등 당사 판매 상품 중 아래 기준에 의한 상품만 해당
※ 가입하신 상품이 본 제도 적용 대상인지 여부는 반드시 영업점에 확인하여 주시기 바랍니다.

상품구분 기준 제외상품
펀드 국내외 공모펀드 MMF, 상장뮤추얼펀드
WRAP WRAP Account 개별맞춤형WRAP, MMW
ELS/DLS 공모 ELS/DLS
신탁 시장에 매각하여 현금화가 가능한 신탁상품 채권형 신탁상품, 예금형 신탁상품
채권 장외 채권 판매 종목 중 당사 환매조건에 부합되는 채권
(환매조건: 당사 채권Universe내 종목, 영업점문의)
장내거래를 통해 매수한 채권 환매 조건에 부합되지 않는 채권
  • - 타사에서 가입하여 당사로 입고된 경우
  • - 사고등록, 질권설정, 대출발생 등 매매제한 계좌
  • - 온라인 가입/매수/청약 상품
  • - 거래소를 통한 매입 상품
  • - 배상금액 산정시 소득공제 금액 제외
  • - 고객의 별도 요청에 의해 판매된 상품

신청기준 (불완전판매 성립요건)

구분 배상기준 배상제외사례
적합성 확보 투자자의 정보 및 투자성향을 파악하지 않고, 투자자의 투자성향과 부적합한 상품을 판매한 경우 투자권유 불원확인, 투자자정보 미제공 확인, 부적합상품 거래확인을 고객자필 서명한 경우
설명의무
(위험고지)
금융투자상품의 주요내용과 위험가능성을 설명하지 않은 경우 상품의 주요내용 및 손실가능성에 자필기재한 경우, 해당사항 전화녹취확인시, 과거위험성이 더 크거나 동일한 수준의 상품에 투자한 사실이 있는 경우
투자설명서 등
미교부
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