• Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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• v.27 no.4
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• pp.139-147
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• 2002

In this paper, a mathematical model was introduced to analyze pricing and quality strategies for the web sites of electronic intermediaries. Especially, I focused on the intermediary sites that initiate their businesses by providing free services such as free e-mail, search, and directory services. intermediaries may gather third party providers looking for new markets for their services, based on customers who want to use the free services. And intermediaries provide charged intermediary services to both of customers and providers. By analyzing the mathematical model, I can find optimal quality and prices to maximize the profit of intermediaries. And I can found also that intermediaries should make efforts to improve their productivity of developing their services to make profits.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.11 no.1
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• pp.171-189
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• 1994

합병은 정의 초과수익을 실현할 것이라는 가설과는 다르게 많은 연구들이 부의 초과수익을 실현하고 있는 것으로 보고하고 있다. 이러한 이유로 합병성과가 자본자산가격결정모형에 의해서 측정하는 것과 합병대상기업의 시장성과를 측정하는 과정에서 측정상의 오차를 배제할 방법이 강구되지 못하였다는 것을 들 수 있다. 본 연구에서는 두번째 이유를 해결하기 위한 대체적인 방법으로 합병기업의 합병전 후 수익률의 행태를 분석하고, 수익률행태에 차이가 있다면 그 원인이 투자자의 과민반응 때문인가 아니면 체계적 위험 때문인가를 밝혔다. 검증결과 우리나라 상장기업간 합병으로 인한 수익률의 행태변화는 없었으므로 투자자가 평가하는 합병의 중 장기적 효과는 없다고 할 수 있다. 이는 구미의 자율적인 합병과는 달리 우리의 경우는 비경쟁적이고 정부 주도적 산업정책적 합병이 주류를 이루고 있기 때문에 나타나는 현상이라 사료되며 따라서, 계열기업의 합병으로 인한 추가적인 시너지 효과도 기대할 수 없다. 다만, 검증대상 기업중 유일하게 한 회사만 투자자의 과잉반응은 나타나지 않았지만, 체계적위험의 변화가 있었다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.9 no.2
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• pp.57-75
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• 1992

본 논문은 10개의 기업규모별 자산을 대상으로 최근에 발전된 계량기법인 GMM(generalized method of moments)을 이용하여 베타(beta)를 추정하였다. 분석대상기간으로 $1982.1{\sim}1991.4$사이의 월별자료를 사용한다. 실증분석 결과에 의하면, 기업규모별 구분에 따른 자산의 경우에 규모가 큰 기업보다 규모가 작은 기업의 베타가 상대적으로 작은 것으로 나타났다. GMM의 추정을 위한 수단변수로 회사채수익률과 정기예금금리의 금리차, 분석대상이 되는 자산 수익률과 시장포트폴리오의 자기시차, 그리고 상수가 사용되었다. OLS를 사용한 CAPM추정 결과에 비해 GMM을 사용한 추정 결과가 우월할 수 있음을 보여주고 있는데, 이것은 GMM에 사용된 수단변수들이 수단변수를 포함시킴으로써 관련자산들의 자기시차가 아닌 CAPM추정에 필요한 유용한 대용변수(代用變數)(proxy)를 제공하였고, 나아가 GMM이 잔차항(殘差項)의 자기상관(自己相關) 뿐만 아니라 조건부(條件附) 이분산(異分散)(conditional heteroskedasticity)을 잘 설명하고 있기 때문인 것으로 판단된다. t값 및 P-value에 의하면 GMM을 사용한 단순 CAPM 추정이 우리 나라의 현실경제와 잘 부합될 수 있음을 암시한다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• v.52 no.2
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• pp.157-164
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• 2010

We investigated the influence of carcass traits on carcass price for Hanwoo cow using multiple regression and path analyses. Data for carcass traits and price were collected on mature Hanwoo cow raised in private farms in Kangwon province that were slaughtered in 2008. A total of 96 animals with the average slaughter age of 51 months were used in the current study. Of the carcass traits studied, marbling score (MAR), dressing percentage (DP), and eye-muscle area (EMA) showed moderate and positive correlations with auction price (AP), while correlation coefficients of meat yield index (MINDEX) with AP were low or even negligible. In multiple regression analyses of AP and carcass price (CP) on cold carcass weight (CWT), back fat thickness (BFT), EMA, MAR, and DP, estimates of $R^2$ were 69.86 and 85.43%, respectively. Partial regression coefficients for CWT, BFT, EMA, MAR and DP were -0.028, -0.106, 0.107, 0.814, and 0.075 in the equation of AP and 0.561, -0.060, 0.083, 0.590, and 0.051 in the equation of CP. In path analyses, MAR's total contribution on the variation of AP was largest (0.667), and the total contributions of MAR and CWT on the variation of CP were 0.403 and 0.397. The current study suggested that marbling was the most influential trait on the variation of auction price, and marbling and cold carcass weight were critical traits on the variation of carcass price.

• Management & Information Systems Review
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• v.38 no.1
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• pp.141-153
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• 2019

This study attempts to analyze the role of price discovery and the dynamic interdependence between KOSPI200 Index and KODEX Leverage(KODEX inverse), which are Korea's representative ETFs, using the vector error correction model. For the empirical analysis, one minute data of KODEX leverage, KODEX inverse and KOSPI200 index from April 10, 2018 to July 10, 2018 were used. The main results of the empirical analysis are as follows. First, between KODEX Leverage and KOSPI200 index, we found evidence that KODEX leverage plays a dominant role in price discovery. In addition, the KOSPI200 index is superior to price discovery between KODEX inverse and KOSPI200 index. Second, the KOSPI200 index has a relatively strong dependence on KODEX leverage, which is consistent with the KODEX leverage index playing a dominant role in price discovery compared to the KOSPI200 index. On the other hand, KOSPI200 index has a dependency on KODEX inverse index, but it is weaker than KODEX leverage index. These results are expected to be useful information for investors in capital markets.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.271-280
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• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.

• Journal of the Korean Society for Railway
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• v.11 no.5
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• pp.504-512
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• 2008

In general, based on criteria of subway law, radius 500m from subway station is defined as SIA (Subway Station Influence Area). Therefore, in this paper, selection models of SIA are developed to identify appropriate SIA for specific legions in Seoul metropolitan city based on CHAID analysis. As a result, following outputs are obtained; (1) walking distance from subway station is the most influential factor to define SIA (2) SIAs vary with regions (i. e. Gangnam area: 767m, Gangbuk area: 452m), and (3) walking distance from subway station is influential to land price of SIA. In addition, in Gangnam, the structure of land price of the closest section has a polynomial trend curve rather than linear compared in comparison with other sections. Therefore, it is desirable for current definition of SIA (radius 500m from subway station) to be redefined to reflect characteristics of land use and walking distance according to each region respectively.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.26 no.3
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• pp.199-226
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• 2009

We examine the intertemporal relation between risk and return in the Korean stock market and foreign exchange market based on the two factor ICAPM framework. The standard GARCH model and the GJR(1993) model are employed to estimate conditional variances of the stock returns and foreign exchange rates. The covariance between the rates of stock returns and changes in the exchange rates are estimated by the constant conditional correlation model of Bollerslev(1990) and the dynamic conditional correlation model of Engle(2002). The multivariate GARCH in mean model and quasi-maximum likelihood estimation method, consequently, are applied to investigate riskreturn relation jointly. We find that the estimated coefficient of relative risk aversion is negative and statistically significant in the post-financial crisis sample period in the Korean stock market. We also show that the expected stock returns are negatively related to the dynamic covariance with foreign exchange rates. Both estimated parameters of conditional variance and covariance in the foreign exchange market, however, are not statistically significant. The GJR model is better than the standard GARCH model to estimate the conditional variances. In addition, the dynamic conditional correlation model has higher explanatory power than the constant correlation model. The empirical results of this study suggest following two points to investors and risk managers in hedging and diversifying strategies for their portfolios in the Korean stock market: first, the variability of foreign exchange rates should be considered, and second, time-varying correlation between stock returns and changes in foreign exchange rates supposed to be considered.

• Journal of Industrial Convergence
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• v.20 no.11
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• pp.75-83
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• 2022

This study analyzes whether investor sentiment and liquidity explain the momentum phenomenon in the Korean stock market and whether it is a risk factor for the asset pricing model. The empirical analysis used the monthly returns of non-financial companies listed on the stock market during the period 2000-2021. As a result of the analysis, first, it was found that there is a momentum effect in Korea. This is the same result as the previous study, and since 2000, the momentum effect has been accepted as a general phenomenon in the Korean stock market. Second, if we look at the portfolio based on investor sentiment, investor sentiment is influencing momentum. In particular, when investor sentiment is negative, the return on the winner portfolio is high. Third, as a result of the analysis based on liquidity, the momentum effect disappears and a reversal effect appears. Fourth, it was found that investor sentiment and liquidity influence the momentum effect. This is a result of the strong momentum effect in the illiquid stock group with negative investor sentiment. Fifth, as a result of analyzing the effect of each factor on stock returns, it was found that both investor psychology and liquidity factors have a significant impact on returns. The estimated results provide evidence that the inclusion of these two factors in the Carhart four-factor model significantly increases the predictive power of the model. Therefore, it can be said that investor sentiment factors and liquidity factors are important factors in determining stock returns.

• Journal of the Korean association of regional geographers
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• v.10 no.3
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• pp.654-666
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• 2004

The function of officetel has been changed from office use to residential use since 1980s. The construction of officetel was relatively increased in 1991, has been decreased in the middle of the 1991, and has been increased after 1996. This paper is an empirical examination of officetel rent determinants in Seoul. Hedonic regression analysis provides the basic framework for this study. The major rent determinants are the preferable location of buildings, the ratio of private use area to the building area. residential use. The officetel rents are likely to increase at an increasingly rate with respect to these variables. The significant and positive determinants that impact rents is the building story height for the officetel for business use, and the ratio of private use area to the building area for the officetel for residential use.