Overheated speculation areas which have high potential of becoming speculative are the target of many real estate policies. This paper proposes a model for spatial patterns of house price volatility and suggests a spatial pattern of overheated speculation areas. House prices are determined by economic behaviors of sellers and buyers who have rational or adaptive expectations. Spatial patterns of house price volatility are formed by tendencies of their economic behavior. If there is a majority of adaptive sellers and buyers in an area, it may appear as a "hotspot" by showing high volatility of house prices and simultaneous price increases. Overheated speculation areas are formed by adaptive sellers and buyers who want to realize maximum expectation profit, therefore these areas patterns are defined as hotspot patterns of price volatility.
An aim of this paper is to test four hypotheses on price volatility in the $CO_2$ emission markets focusing on European Climate Exchange(ECX) in the EU Emission Trading Schemes(EU ETS) and Chicago Climate Exchange(CCX). I expect that, due to an influx of market information, a differently designed exchange market would bring a different price volatility, and various types of emission permits in the same exchange market would result in the same effects on the price volatility. Major findings are that the price volatility is same regardless of the types of emission exchange markets and emission permits comparing the rate of returns. However, comparing the GARCH variance, the volatility between ECX EUAs and CCX-CFIs and the volatility between EUAs(CERs) futures and daily futures are different with the exception of the volatility between EUAs futures and CERs futures. In conclusion, the price volatility depends on the types of exchanges and the types of emission permits.
The secular trends and seasonal variation of the prices of imported lauan sawtimber, domestic red pine logs and sawtimber have been analyzed to find out the features and origins of price fluctuation in Korea for the period of 1961~1971. The results may be summarized as follows: 1. The relative prices of red pine logs were raised by 1.23 percent per year, and those of red pine and lauan sawtimber were decreased by 0.10 and 0.93 percent, respectively through the period. As a whole, there is a tendency in the country that timber prices were gradually decreased by lowing timber demand through savings in consumption and exploitation of alternative materials, with the increased supply through continuous log import. 2. There is also a tendency that the seasonal variation reduced in the last 15 years. In the period of 1961~1968, the seasonal price indices were peaked in spring and autumn, but thereafter peaked in spring and dropped down until winter. 3. In secular and seasonal variations of timber prices, the trend of sawtimber prices was dependent upon that of log prices but the fluctuation was larger in log prices.
Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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1999.11a
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pp.225-230
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1999
Since changes in crude oil price exert colossal influence upon most national economy, it is important to investigate about factors that cause the change through an appropriate crude oil price forecast. This paper examines the relationship among crude oil price, OPEC production and U.S. inventory using cointegration and error correction model. We found that crude oil price is likely to increase significantly for a given decrease in not only the OPEC production but also the U.S. inventory. Furthermore, we found that crude oil price is more elastic with respect to OPEC production in the short-run, and more elastic with respect to U.S. inventory in the long-run. Moreover, in the long-run, U.S. inventory have more an effect on crude oil price than OPEC production. Finally, crude oil price adjusts to their respective long-run equilibrium at a moderate speed, about 12% of adjustment taking place in the first year.
The purpose of this paper is to develop a method for exploring hotspot patterns of house price volatility where there is a high fluctuation in price and homogeneity of direction of price volatility. These patterns are formed when the majority of householders in an area show an adaptive tendency in their decision making. This paper suggests a method that consists of two analytical parts. The first part uses spatial scan statistics to detect spatial clusters of houses with a positive range of price volatility. The second part utilizes local Moran's I to evaluate the homogeneity of direction of price volatility within each cluster. The method is applied to the areas of Gangnam-Gu, Seocho-Gu, and Songpa-Gu in Seoul from August to November of 2003; the Participatory Government of Korea designated these areas and this period as the most speculative. The results of the analysis show that the area around Gaepo-Dong was as a hotspot before the Government's anti-speculative 10.29 policy in 2003; the house prices in the same area stabilized in October, 2003 and the area was identified as a coldspot in December, 2003. This case study shows that the suggested method enables exploration of hotspot of house price volatility at micro spatial scales which had not been detected by visual analysis.
현재 발전차액 지원을 받고 있는 신재생에너지 전원은 태양광, 풍력, 수력, 매립가스, 바이오 가스, 연료전지 등 6개 전원이 있다. 신재생에너지 중에서 태양광, 조력, 연료전지, 풍력의 기준가격은 고정가격이며, 폐기물은 변동가격이고, 수력, 매립가스, 바이오가스, 바이오매스는 고정가격과 변동가격 중에서 선택할 수 있도록 되어 있다. 지난 2년간 신재생에너지 발전소 실적 이용률을 기준가격 적용 이용률과 비교해 보면 매립가스(20MW 미만), 바이오가스, 연료전지 이용률은 기준가격 적용 이용률 보다 낮게 나타났으며, 특히 바이오가스는 실적 이용률이 매우낮게 나타났다. 기타 신재생에너지 전원은 실적 이용률이 높게 나타났다. 발전차액(기반기금)은 기준가격에서 계통한계가격을 뺀 금액을 의미하며 고정가격, 변동가격의 요금선택에 따라 발전차액에 미치는 요소들이 달라진다. 고정가격을 선택한 경우는 계통한계가격, 이용률(전력 거래량)이 영향을 미치며 변동가격을 선택한 경우는 이용률만이 발전차액에 영향을 미친다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.440-442
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2022
2017년 가치가 급상승하며 전 세계적으로 큰 이슈를 끈 비트코인은 최근 많은 사람들의 재태크 수단으로 이용되고 있다. 그러나 비트코인은 비슷한 재태크 수단인 주식과 다르게 24시간 내내 거래되고, 기사 하나하나에 의해 가격변동의 폭이 굉장히 크다. 이는 가격이 급변하는 비트코인 시장에서 가격을 예측하는데 어렵게 작용한다. 본 논문에서는 직접적인 가격 예측은 어렵다고 판단해 비트코인 가격변동에 영향을 주는 요소들을 딥러닝 모델을 통해 일일 단위 종가 가격의 등락을 예측해 위의 요소들이 비트코인 가격변동과 상관관계를 가지는지 확인한다.
Oil and LNG products are characterized by the facts that the raw materials are all imported and financing is dependent heavily upon foreign countries. This makes the oil and LNG products sensitive to changes in foreign exchange rates. However, the extent to which they respond to changes in foreign exchange rates, particularly the extent of price changes, vary considerably, due to the differences in the structures of price determination. The purposes of this paper are twofolds. The first one is to analyze the structures of price determination of diesel, heavy oil, and LNG. The second one is to analyze the effects of changes in foreign exchange rates on the prices of and price competitiveness of the fuels in question through the sensitivity analysis. The results of the sensitivity analysis indicate that diesel price is most sensitive and heavy oil price is least sensitive to changes in foreign exchange rates.
This paper analyzed the relationship between Housing Purchase Price volatility of Seoul and Housing Purchase Price volatility of local large city. Other studies investigates the effect on the observed volatility Observed volatility consists of fundamental volatility and transitory volatility. Fundamental volatility is caused by information arrival and transitory volatility is caused by noise trading. Fundamental volatility is trend component and is modelled as a random walk with drift. Transitory volatility is cyclical component and is modelled as a stationary process. In contrast to other studies, this study investigates the effect on the fundamental volatility and transitory volatility individually. Observed volatility is estimated by GJR GARCH(1,1) model. We find that GJH GARCH model is superior to GARCH model and good news is more remarkable effect on volatility than bad news. This study decomposes the observed volatility into fundamental volatility and transitory volatility using Kalman filtering method. The findings in this paper is as follows. The correlation between Seoul housing price volatility and Busan housing price volatility is high. But, the correlation between Seoul and Daejeon is low. And the correlation between Daejeon and Busan is low. As a distinguishing feature, the correlation between fundamental volatilities is high in the case of all pairs. But, the correlation between transitory volatilities turns out low. The reason is as follows. When economic information arrives, Seoul, Daejeon, and Busan housing markets, all together, are affected by this information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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