• The Journal of shipping and logistics
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• v.34 no.4
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• pp.545-563
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• 2018

This study analyzes the major factors affecting the freight rates of Very Large Crude-Oil Carriers (VLCC) using co-integration and vector error correction models (VECM). Particularly, we estimate the long-term equilibrium function that determines the VLCC freight rate by conducting difference conversion. In the VECM regression analysis, the error term converges toward long-term balance irrespective of whether the previous period's freight rate is bigger or smaller than the long-term equilibrium rate. Thus, even if the current rate is different from the long-term rate, it eventually converges to the long-term balance irrespective of a boom or recession. This study follows Ko and Ahn (2018), which analyzed the factors affecting the chemical carrier freight rate and was published in the Journal of Shipping and Logistics (Vol. 34, No. 2). It is expected that an academic comparison of the results of each study will be possible if further research is conducted on other vessel types, such as container ships and dry cargo vessels.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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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 고유한 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 의미 있는 정보로 변환시켜 줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망과의 모형결합을 통해 기존연구와는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이블릿분석을 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.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.87-100
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• 2003

본 연구는 마케팅 분야에서 주로 사용되는 신제품확산모델(new product diffusion model)들이 기본적인 배스 모형(Bass model)에 기반하여 개별 소비자의 이질성(heterogeneity)을 반영하지 못하고, 제품이 시장에 출시되기 이전 단계에 시장수요를 예측하지 못하는 한계를 극복하기 위한 방법론을 제시하기 위해 진행되었다. 연구에 사용된 방법론을 살펴보면, 먼저 컨조인트(Conjoint) 분석을 통해 제품의 개별 속성들에 대한 소비자의 선호 구조를 파악하고, 이를 통해 추정된 정적(static)인 소비자 효용함수를 시장 및 기술 환경의 변화에 대한 적절한 예측자료와 결합하여 동적(dynamic)인 효용함수로 전환함으로써 시간에 따른 동적(dynamic) 시장 점유율(market share)을 예측하고, 그 결과를 신제품확산모델로부터 도출된 잠재시장(market potential) 추정치와 결합함으로써 신제품의 판매량을 예측한다. 또한 본 연구에서 제시하는 모델을 한국의 30인치 이상 대형TV 시장에 대해 실증적으로 분석하였으며, CRT TV, Projection TV, LCD TV, PDP TV에 대한 시장수요를 예측하였다. 분석 결과, 소비자들은 TV 선택시 화질과 가격에 민감한 반응을 보이는 것을 알 수 있으며, 이를 바탕으로 한 시장 예측 결과, 단기적으로는 가격 경쟁력이 있는 Projection TV가 높은 시장 점유율을 보이지만, 50인치 이상 LCD TV가 상용화될 경우, LCD TV가 다른 TV들보다 상대적으로 많은 판매량을 보일 것으로 예측되었다. 또한 TV 크기에 따른 소비자들의 선택을 살펴본 결과 50∼60인치대에 비해 40인치대 크기의 TV가 많이 판매될 것으로 예상된다.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.22 no.4
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• pp.759-784
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• 2013

Participants can use the allowances and offsets for implementing the compliance in the Emissions Trading Scheme(ETS). There are alternative commodities which are different prices it gives the opportunities to reduce the compliance costs and get the arbitrage. This study analyzes the price driver of spread which is the difference between EUA and sCER using AR-GARCH model, EUA and CER during the Phase 2 in EU ETS. The results show that there are common elements which impacts the EUA and sCER and also different elements between them. EUA and sCER get the effects from energy price and economic criteria such as coal price and financial crisis as common elements. However them get the effects from electric price, policy criteria such as restricted CERs and difference price between EUA and ERU price as different elements. The results shows that spread will be widen if energy price increase, especially oil and electric price give more impacts the spreads. This study has the means that it explains the reason why the spreads will broaden sharply in 2012. And it also suggests the price driver of spread during the whole period of Phase 2. In addition, this study shows that political aspects maybe become the main criteria of price change with structural elements shch as energy price in Korea ETS which starts in 2015.

• Journal of Energy Engineering
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• v.25 no.4
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• pp.37-52
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• 2016

This study attempts to compare the role of the oil refinery industry in the Korean and Japanese national economy using an inter-industry analysis. First of all, the study conducts a comparative analysis on production-inducing effects and value-added creation effects of the oil refinery industry based on demand-driven model. Moreover, we investigate the supply shortage effects and sectoral pervasive effects of price change by using supply-driven model and Leontief price model, respectively. These analyses have been done by specifying the oil refinery industry as not endogenous but exogenous. The results show that1 won of production or investment in the oil refinery industry induces 0.2620 won and 0.6537 won of production in other industries of Korea and Japan, respectively. The former is less than the latter. It also creates 0.0946 won and 0.0536 won of value-added in other industries of Korea and Japan, respectively. The first is larger than the second. The effects of 1 won of supply shortage in oil refinery industry on other industries are computed to be 0.9657 won and 1.4476 won for Korea and Japan, respectively, and thus the former is smaller than the latter. Finally, the pervasive effects of 10% price change in oil refinery industry are estimated to be 0.3819% and 0.3409% in Korea and Japan, respectively, and thus the first is larger than the second.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.06a
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• pp.151.2-151.2
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• 2010

우리나라는 "제 3차 신재생에너지 기술개발 및 이용 보급 기본계획"을 통해 2030년까지 111.5조 원을 투자하여 전체 에너지의 11%를 신재생에너지로 공급한다는 목표를 설정하였다. 그러나 신재생에너지는 기존의 원자력이나 화석에너지에 비하여 생산비용이 높아 보조나 융자 등의 정부지원에 의존하여 보급이 이루어져왔다. 신재생에너지 보급확대 및 산업발전을 위한 보급정책의 일환으로 정부는 2012년부터 RPS(Renewable Portfolio Standard, 신재생에너지 공급의 무화제도)를 도입키로 확정하였다. RPS의 도입은 일정규모 신재생에너지 시장수요를 창출함과 동시에 신재생에너지원간 가격경쟁 구도 형성의 유인이 될 수 있다. 이는 전력가격 일괄상승 및 녹색가격제도(Green Pricing) 등의 정책적 논의로 이어질 수 있다. 따라서 소비자 측면에서 신재생에너지 전력의 가치를 어떻게 평가하는지를 분석하여 RPS 시행제반의 정책적 논의의 기초자료를 마련할 필요가 있다. 특히 RPS는 신재생에너지원 간의 경쟁을 가능하게 하므로 개별 신재생에너지원에 따라 소비자 선호의 차이가 어떻게 나타나는지 연구되어야 한다. 이에 본 연구는 환경재 혹은 비시장재화의 가치추정에 가장 널리 활용되고 있는 조건부가치평가법(Contingent Valuation Method; CVM)을 적용하여 풍력, 태양광, 수력으로 생산한 전력에 대한 소비자의 지불의사액(Willingness to Pay; WTP)을 분석하는 모형을 수립하였다. 이를 위해 Zografakis et al.(2010), Yoo and Kwak(2009), 이창훈 황석준(2009), Nomura and Akai(2004), Bately et al.(2001) 등의 선행연구를 참조하여 신재생에너지 전력 가치의 설문에서 고려되어야 하는 요인들을 선정하였다. 이를 토대로 설문 시나리오를 작성하여 각 요인들이 신재생에너지 전력에 대한 지불의사액 결정에 어떠한 영향을 미치는지 분석가능한 모형을 설정하였다. 뿐만 아니라 기존 연구들이 신재생에너지로 생산된 일반적인 전력에 대한 지불의사액을 질문하는데 그쳤다면, 본 연구에서는 각 원별로 지불의사액의 차이를 도출할 수 있는 설문모형을 구축하는데 중점을 두었다. 본 연구결과는 향후 설문수행을 통하여 신재생에너지원별로 소비자의 선호를 분석할 수 있는 연구로 발전될 수 있으며, 이는 RPS 도입으로 인한 전력가격 정책 수립의 기초 연구자료로 활용될 수 있다 하겠다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.6 no.1
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• pp.47-65
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• 2000

효율성은 산출물의 가치와 그 산출물을 창출해 내기 위해 생산과정에서 소비한 투입물 가치의 비율로 나타낸다 투입물이나 산출물의 시장가격이 존재하는 경우 이 값을 가중치로 이용하여 산출물과 투입물의 가치를 계산할 수 있다. 그러나 투입물과 산출물의 종류가 다양한 경우에는 투입물의 가치를 적절히 평가하기가 쉽지 않다. Data Envelopment Analysis(DEA)모형은 효율성을 여러 가지 투입물의 가중평균에 대한 여러 가지 산출요소의 가중평균의 비율로 표시하며, 특정 의사결정단위의 효율성 정도는 유사한 투입 산출구조를 가지는 준거집단과 비교하여 상대적으로 측정하고자 하는 방법이다. 본 논문에서는 DEA모형의 구조와 이론적 근거, 그리고 적용상의 장단점에 대해 알아 본 뒤 국내 일선우체국의 운영자료를 토대로 하여 공공적인 성격을 띠는 기관의 운영효율성 측정에의 적용사례를 제시하였다. 투입자료로는 '98년 우정사업자료를 중심으로 공통영업비, 우편영업비, 금융영업비, 직원수, 관할가구수, 관할면적, 고정자산 등 7개 변수와 우편영업수익, 금융영업수익, 보험수지차, 배달 및 중계 우편물량, 현금출납 취급건수, 연평잔실적의 6개 변수를 각각 투입물과 산출물 변수로 설정하여 모형을 구축하였다. 분석대상으로 삼은 64개 우체국 전체의 효율성 평균은 82.14%으로 나타났으며 DEA모형의 효율성결과와 기존에 이미 발표된 정보통신부 평가결과와의 상관관계는 0.46291로 강하지는 않지만 두 변수간에는 정(正)의 상관관계가 있음을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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• v.33 no.1
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• pp.1-17
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• 2008

Market segmentation is a key strategic factor in increasing the expected profits, especially in the practice of revenue management. A manufacturing firm should manage both manufacturing quantities and pricing decisions over its segmented markets to maximize the expected profits, setting different price for each different segment. Also, market segments should be kept separate in order to prevent demand leakages between different market segments. In fact, even though the markets for different products are firmly segmented, it is not easy to keep separate segmentation because many products might be substitutable by customer buying behavior. That is, customers respond to price changes by purchasing other market's products instead of purchasing the originally requested products, which causes demand substitution effect ; This kind of substitution is referred to as price-driven substitution. Therefore, decisions on optimal prices should take into account the differences in customers' valuation of the different products. We consider a deterministic model for deciding optimal prices in the presence of price-driven substitution, and we compare both symmetrical-and asymmetrical-type demand substitutions between two segmented markets. The objective of this study is to develop analytical and numerical models to examine the impact of price-driven substitution on the optimal price levels and the total expected profits.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.1
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• pp.169-180
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• 2017

Multivariate GARCH models are interested in conditional variances (volatilities) as well as conditional correlations between return time series. This paper is concerned with high-frequency multivariate financial time series from which realized volatilities and realized conditional correlations of intra-day returns are calculated. Existing multivariate GARCH models are reviewed comparatively with the realized volatility via canonical correlations and value at risk (VaR). Korean stock prices are analysed for illustration.

• 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.