Black과 Scholes가 옵션가격모형(價格模型)을 개발한 후 그 모형에서의 가정들을 완화시킴으로써 옵션모형들이 발전되어 왔다. Black-Scholes의 옵션가격모형(價格模型)의 문제점중의 하나는 주가의 분산이 만기일까지 일정(一定)하다는 가정이다. 본 연구에서는 장기옵션이 Scorer 이용하여 주가분산(株價分散)의 중요성을 고찰하였다. 즉 Cox, Ingersoll과 Ross의 일반균형이론(一般均衡理論)에 근거한 random variance 옵션모형을 도출하였고 이것을 Black-Scholes 옵션모형과 비교하였다. 장기유럽식 옵션에 대하여 주가변동성(株價變動性)의 위험(危險)프레미엄이 중요한 요소이고 위험(危險)프레미엄을 고려한 random variance 옵션모형이 위험(危險)을 고려치 않는 random variance옵션모형(模型)보다 예측력이 높게 나타났다.
Lots of characteristics such as dwelling, neighborhood, and accessibility characteristics affect to the housevalue. Many researches have been done to identify values of each characteristic using hedonic technique. However, there is a limit to identify interaction of each characteristic and variation of each characteristic among the accessibility context. This paper has implemented the Expansion Method research paradigm to model the housevalue determination process in the city of Seoul. The findings of this paper have revealed the presence of contextual variations in the housevalue determination process. The initial model for housevalue reveals that as $F_1$ increases (i.e., larger the number of rooms/bathrooms, larger parking space) and/or $F_2$ increases (i.e., higher owner occupied housing units, higher apartment housing units) and/or $F_3$ increases, (i.e., higher the ratio of higher than college graduated households, 8 school zone, older housing units) the estimated housevalue increases. However, the above relationships drift across their respective contexts. The houses which have negative $F_1$ value, the housevalue does not fluctuate according to the distance to the city center or subcenters. However, the houses which have positive $F_1$ value, the closer to the subcenters or shorter to the river, the higher the estimated housevalues. On the other hand, in areas far from the subcenters, the estimated housevalues does not fluctuate much according to the corresponding $F_2$ level. In areas close to the subcenters, the estimated housevalues vary tremendously according to the $F_2$ value. In the residual analysis, it is revealed that large apartment which are located in Kangnam, IchongDong, MokDong are underestimated. This paper has contributed to our understanding of the housevalue determination process by providing an alternative conceptualization to the traditional approach.
This paper decomposes and estimates trend/cyclical components of some key macro variables-GDP, inflation, and interest rate, using a simple DSGE model along with flexible trend specification. The extracted cyclical components of output and interest rate are similar to HP-filtered counterparts, despite some differences in persistence and volatility, while inflation resembles that from BK filtering. This implies that the usual practice of applying a single filtering method to the data of interest may be problematic. When the baseline model is extended to incorporate consumption habit and price indexation, habit turns out to be important in explaining the persistence of business cycles. Comparison of several alternative models shows that the usual practice of estimation of DSGE model using filtered data leads to biased results. Finally, various sensitivity analyses illustrate that (1) allowing for correlation between structural cyclical shocks and trend shocks and (2) including irregular components (in inflation rate) may deliver interesting/important implication for gap estimates.
Variable renewable energy (VRE) such as solar and wind power is the main sources of achieving carbon net zero, but it undermines the stability of power supply due to high variability and uncertainty. Energy storage system (ESS) can not only reduce the curtailment of VRE by load shifting but also contribute to stable power system operation by providing ancillary services. This study analyzes how the allocation of ESS resources between load shifting and ancillary service can contribute to maximizing the efficiency of power supply in a situation where the problems caused by VRE are becoming more and more serious. A stochastic power system optimization model that can realistically simulate the variability and uncertainty of VRE was applied. The analysis time point was set to 2023 and 2036, and the optimal resource allocation strategy and benefits of ESS by varying VRE penetration levels were analyzed. The analysis results can be largely summarized into the following three. First, ESS provides excellent functions for both load shifting and ancillary service, and it was confirmed that the higher the reserve price, the more limited the load shifting and focused on providing reserve. Second, the curtailment of VRE can be a effective substitute for the required reserve, and the higher the reserve price level, the higher the curtailment of VRE and the lower the required amount of reserve. Third, if a reasonable reserve offer price reflecting the opportunity cost is applied, ESS can secure economic feasibility in the near future, and the higher the proportion of VRE, the greater the economic feasibility of ESS. This study suggests that cost-effective low-carbon transition in the power system is possible when the price signal is correctly designed so that power supply resources can be efficiently utilized.
본 논문에서는 자본시장의 변동성을 충분히 해명할 수 있는 가격결정모형이 정립되었다. 자본 자산의 가격은 세개의 위험에 대한 프리미엄의 총화임이 도출되었다. 이 세개 위험은 소비베타와 유사한 형태를 갖는 모수, 시장베타와 유사한 형태의 모수, 그리고 총국민생산의 성장률과 자산과의 공분산에 의하여 정의되는 모수이다. 이 모수를 각각 소비위험모수, 시장위험모수 및 생산위험모수라 할 수 있다. 자산의 가격을 결정하기 위하여 가격화(pricing)되는 체계적 위험이 세개라는 것은 중요한 함의인 것이다. 자산의 가격은 소비와 시장에 의하여 결정된다. 소비와 시장은 자체의 독립적 영역과 서로 상대에 대하여 상호작용하는 영역을 갖는다. 독립적 영역에서 생성되는 위험이 소비모수와 시장모수로 표상되며, 이 양자의 상호작용관계가 생산모수로 귀일한다.
Forecasting volatility is essential to avoiding the risk caused by the uncertainties of an financial asset. Complicated financial volatility features such as ambiguity between non-stationarity and stationarity, asymmetry, long-memory, sudden fairly large values like outliers bring great challenges to volatility forecasts. In order to address such complicated features implicity, we consider machine leaning models such as LSTM (1997) and GRU (2014), which are known to be suitable for existing time series forecasting. However, there are the problems of vanishing gradients, of enormous amount of computation, and of a huge memory. To solve these problems, a causal temporal convolutional network (TCN) model, an advanced form of 1D CNN, is also applied. It is confirmed that the overall forecasting power of TCN model is higher than that of the RNN models in forecasting VIX, VXD, and VXN, the daily volatility indices of S&P 500, DJIA, Nasdaq, respectively.
This paper investigates volatilities of stock returns based on high frequency data from stock market. Incorporating the price duration as one of the factors in volatility, we employ the autoregressive conditional duration (ACD) model for the price duration in addition to the GARCH model to analyze stock volatilities. A combined ACD-GARCH model is analyzed in which a double-threshold is introduced to accommodate asymmetric features on stock volatilities.
본 연구에서는 시장평균환율제가 시행된 시점인 1990년 3월 2일부터 1991년 12윌 31일까지의 국내 원/달러 외환시장을 대상으로 선도환가격의 미래 예측기능, 즉 미래의 현물환율에 대한_불편추정치로서의 선도환율의 역할을 실증적으로 검증하였다. 국내 시중은행에서 거래한 달러 대비 원화의 현물환율과 1개월 만기의 선도환율 자료를 사용한 실증분석결과에 의하면, 현물환율은 선도환이 예측한 방향과는 반대의 방향으로 움직이거나 예측한 수준에 크게 벗어나고 있다. 그러나, 외환시장에 큰 영향을 준 것으로 보여지는 동 서독 통합과 중동전쟁을 기준으로 분석대상기간을 두개의 하부기간으로 나누어 다시 추정한 결과에 의하면, 선도환가격이 미래 현물환율에 대한 불편추정치라는 가설을 기각하지 못하고 있다. 이러한 결과는 환율변화에 대한 확율분포가 시간경과에 따라 크게 변하고 있으며, 실증분석에서는 이러한 분포의 시간종속성을 반드시 고려하여야 한다는 것을 시사하고 있다. 또한, 다른 외국통화에 대한 실증분석에서는 나타나지 않는 결과로서, 이는 우리나라 외환시장의 특성을 반영하고 있는 것으로 해석된다. 시장평균환율제가 변동폭을 제한하고 있으며 분석대상 기간 동안은 환율변동이 비교적 안정적이기 때문에, 선도환가격의 결정도 비교적 안정적으로 이루어 질 수 있었다. 이와 같은 요인들에 의하여, 현물환율의 변동이 매우 심한 다른 외국통화에 비하여, 원화 환율의 경우에는 선도환가격은 만기시의 현물환율에 근접하는 경향을 보이게 된 것으로 보여진다.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.6
no.6
s.28
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pp.98-106
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2005
The construction cost index and the forecasting model of apartment house can be efficient for evaluating the validness of the fluctuating price, and for making guidelines for construction firms when calculating their profit. In this study the previous construction cost index of apartment house was improved, and the forecasting model based on X-12 ARIMA was developed. According to the result, during the last five years the construction cost, excluding labor expense, has risen approximately to 22.7%. And during next three years, additional 16.8% rise of construction cost is expected. Those quantitative results can be utilized for evaluating the apartment house's selling price in an indirection, and be helpful to understand the variation pattern of the price.
The Korean Stock Market Surveillance System is desinged to control the volatility of stocks by drawing investor's attention and suppressing disguised demand, when stocks run up so rapidly in short period of time. Yet the Surveillance System has not been under empirical examination about its role and evolved in line with the Price Limit System. This study looks at the security returns under surveillance designation for 1995 -2001 period. The results indicate that the volatility of stocks has not been affected after surveillance designation. The constraints against the disguised demand, however, seems to limit the security returns rather than volatilities. These findings raises a question about the role of The Korean Stock Market Surveillance System for the control of volatility. The Surveillance System needs to be examined thoroughly about its role, function, and its conditions. Otherwise, the shareholders with less information could be placed at a disadvantage. This paper suggests that the system should be amended in an effort to make the volatility of stocks under control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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