• Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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• v.2 no.2
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• pp.16-20
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• 1980

1970년대초의 오일, 쇼크에 이어 현재는 제2차 석유파동에 들어서고 있다. 이의 발단이 된 .78 년말의 이란정변은 이란석유의 감산에 따라 세계적인 공급이 부족하게 되었다. 이에 따라 .79년 초부터 원유가격이 뜀박질하는 결과를 가져와 세계의 Energy가치는 급속한 템포로 변화하였다. 더욱이 1980년 9월부터 2개월 이상을 끌어온 이란-이라크전쟁은 대폭적인 석유감산과 중동산의 원유유통의 문제화 등으로 바렐(bl:Barrel)당 2$의 공식적인 인상과 현물시장가격의 20% 유가 인상은 석유소비국들을 공포의 도가니로 몰아 넣고 있다. 특히 OPEC(석유수출국기구)의 정책은 자원의 보호라는 미명아래 이른바 "More money for less oil"(생산은 적게 수입은 보다 많이) 라는 말로 생산을 억제하면서 원유가격을 인상하여 수입을 증가시키는 방향으로 변해가고 있다. 이와 같은 석유가격의 고등과 공급이 불안정한 상황하에서 미래의 석유사정을 예측한다는 것은 어려운 일이나, 지금까지 발표된 문헌들을 기초로 미루어 보아 금후의 석유사정과 이것이 자 동차용 연료에 어떠한 영향을 미치나 살펴보기로 한다. 살펴보기로 한다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2008.11a
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• pp.441-455
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• 2008

본 논문은 단기 및 장기간에 걸쳐 부동산시장의 동태적 자금흐름과 수익률 분석에 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 부동산시장의 실증적 동태적 자금흐름과 수익률 분석은 VAR모형을 사용하였으며 다양한 금융 및 경제관련 변수들을 연구에 포함시키고 있다. 실증적 분석 결과에 따르면 우리나라에서도 기존의 미국 연구 사례에서와 같이 금융시장의 자금흐름을 통하여 부동산시장의 동태적 자금흐름을 예측할 수 없다는 점을 파악할 수 있다. 또한 Granger 인과성 검정 결과에 따르면 통화정책 및 증권시장 변수 모두 전국아파트 매매가격, 전국 단독주택 매매가격, 전국 전세아파트 매매가격 실질상승률 등의 부동산관련 변수에 통계적으로 유의한 영향이 크지 않음을 알 수 있다. 그러나 분산분해 결과에 따르면 전국아파트 및 전국전세아파트 매매가격 실질상승률에 대한 움직임에 코스피수익률의 영향력이 증대될 수 있음을 알 수 있다.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.14 no.3
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• pp.569-593
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• 2005

This study tests for the law of one price and Grander Causality between the EU ETS and Nord Pool $CO_2$ allowance prices. The Johansen cointegration test shows that there exists a long run equilibrium between EU ETS and Nord Pool prices and support the law of one price. The Granger casuality test suggests that the EU ETS leads Nord Pool for all vintages traded. The test results imply that the EU ETS can be regarded as the representative carbon market in the EU where many exchanges just started competing for the newly rising market for carbon.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.830-831
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• 2007

부하의 가격에 대한 높은 반응성(price-responsiveness)과 이를 이끌어 낼 수 있는 적절한 수요관리(demand response) 정책은 구조 개편된 전력 시장에서 가격 변동성 및 설비에 대한 투자 부족 문제를 효과적으로 해결하는 데 필수적이라는 데에는 많은 연구자들이 동의하고 있다. 그럼에도 불구하고, 특히 전력 사용을 미리 계획하지 않는 소규모 소비자들의 경우, 전력 소비가 본질적으로 매우 탄력적이지 못하므로(inelastic) 가격에 민감한 부하를 이끌어 내기 위한 수요관리 정책은 신중하게 세워져야 한다. 본 논문은 최종 소비자에게 전력을 제공하면서 critical peak pricing(CPP)를 동적으로 관리하고 이러한 수요관리에 대한 인센티브를 가진 개체를 도입함으로써 가격에 민감한 부하를 이끌어 내는 수요 반응의 접근법을 제시할 것이다. 가격에 민감한 부하 및 수요 반응 정책의 문제는 정책적, 경제적, 기술적 측면에서 검토되어야 하는 바이나, 본 논문에서는 기술적 측면 및 경제적인 인센티브의 수식화에 초점을 맞추었다. 정책에 인센티브를 가진 개체의 이윤 방정식을 세움으로써 문제를 정식화하였으며, 문제의 최적 해를 구하기 위해 예측 가격을 바탕으로 backward dynamic programming을 통한 swing option 평가 기법을 사용하여 최적의 수요관리 시점을 구해야 함을 제안하는 바이다.

• The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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• v.54 no.3
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• pp.144-151
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• 2005

This paper presents a forecasting technique of the short-term marginal price (SMP) using an Artificial Neural Network (ANN). The SW forecasting is a very important element in an electricity market for the optimal biddings of market participants as well as for market stabilization of regulatory bodies. Input data are organized in two different approaches, time-axis and day-axis approaches, and the resulting patterns are used to train the ANN. Performances of the two approaches are compared and the better estimate is selected by a composition rule to forecast the SMP. By combining the two approaches, the proposed composition technique reflects the characteristics of hourly, daily and seasonal variations, as well as the condition of sudden changes in the spot market, and thus improves the accuracy of forecasting. The proposed method is applied to the historical real-world data from the Korea Power Exchange (KPX) to verify the effectiveness of the technique.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.8 no.1
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• pp.231-252
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• 2002

2000년 7월부터 채권시가평가의 실행으로 채권운용자들도 채권포트폴리오의 위험을 채권선물을 이용하여 통제하거나 감소시키기 위해 헤지를 하여야 한다. 이때 헤지비율을 추정하는 방법으로는 전통적 회귀분석모형, 백터오차수정모형(Vector Error Correction Model : VECM)과 VAR모형(Vector AutoRegressive Model)이 있다. 전통적인 회귀분석모형에 의하여 추정된 헤지비율은 시계열자료의 불안정성(nonstationary) 등으로 인하여 잘못 추정될 가능성이 있어 면밀한 검토와 분석 후 사용하여야 한다. 시계열자료의 불안정성으로 말미암아 야기되는 문제점들을 개선할 수 있는 모형으로서 VECM과 VAR모형이 널리 이용되고 있다. 따라서 본 연구는 VECM과 VAR모형을 사용하여 추정된 헤지비율과 전통적 회귀분석모형을 사용하여 추정한 헤지비율을 비교하여 어떤 모형으로 추정한 헤지비율이 더 정확한지를 평가하는데 목적을 두고 있다. 즉, 본 연구는 KTB 현 선물의 헤징에 대한 연구로 2000년 1월 4일부터 2001년 7월 27일까지 385일간의 KTB 현 선물 자료와 불룸버그 국채지수를 대상으로 VECM 및 VAR모형과 전통적 회귀분석모형에 의한 헤지비율을 추정하고 각 모형의 설명력과 예측력을 비교하고자 한다. 이 연구의 실증분석 결과, KTB 현물가격과 KTB 선물가격간, 블룸버그 국채지수와 KTB 선물가격간에는 공적분 관계가 존재하며, VECM 및 VAR와 전통적 회귀분석모형을 이용하여 추정한 최적헤지비율의 크기는 대동소이(大同小異)하며, 전통적 회귀분석방법을 이용하는 것이 VECM과 VAR모형을 이용할 때 보다 설명력과 예측력이 우월한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.68-70
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• 2021

인터넷 가상화폐 거래소에 게시되는 공시를 분석하여 향후 게시된 공시가 가상화폐 가격에 줄 영향을 예측해보고자 한다. 과거 게시된 공시 데이터를 바탕으로 딥러닝을 이용해 영향치를 도출해낸다. 프로그램은 Python 언어로 작성하였으며, django 웹 프레임워크를 이용하여 결과치를 보여줄 수 있는 웹 사이트를 구현하였다. 또한 공시를 통합한 데이터를 이용하여 새로 게시되는 공시가 해당 가상화폐의 가격에 줄 예측치를 분석하였으며 해당 공시가 가상화폐의 가격에 어떻게 영향을 줄지 쉽게 판단할 수 없는 사용자들에게 도움을 줄 수 있을 것이다.

• International Area Studies Review
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• v.14 no.1
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• pp.99-119
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• 2010

This study explores the natural gas market and the oil market in the U.S. and the European oil market. It focuses on two kinds of analyses; one is to confirm whether there is the predictive power between spot and futures within homogeneous commodity market(or inter-heterogeneous commodity market) through Granger-causality test in terms of the return rate and the volatility. The other is to examine the spot price stabilizing effect of futures price through regression analysis. When it comes to the predictive power of inter-commodity market, there was a conflicting aspect between the return rate of spot and futures. Overall, however, its statistical significance was low. With respect to the volatility, we found that the natural gas market has little influence on the oil market unlike the predictive power of oil market on natural gas market. Concerning the return rate of the predictive power within homogeneous commodity market, we found that the return rate of spot has the predictive power on futures only in the European market. In addition, we identified that there is feedback between spot and futures in the all commodity markets regarding volatility. As a result of the spot price stabilizing effect analysis of futures price, futures volatility increased the spot volatility.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.12 no.2
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• pp.59-76
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• 2023

Since the COVID-19 era, the rise in apartment prices has been unconventional. In this uncertain real estate market, price prediction research is very important. In this paper, a model is created to predict the actual transaction price of future apartments after building a vast data set of 870,000 from 2015 to 2020 through data collection and crawling on various real estate sites and collecting as many variables as possible. This study first solved the multicollinearity problem by removing and combining variables. After that, a total of five variable selection algorithms were used to extract meaningful independent variables, such as Forward Selection, Backward Elimination, Stepwise Selection, L1 Regulation, and Principal Component Analysis(PCA). In addition, a total of four machine learning and deep learning algorithms were used for deep neural network(DNN), XGBoost, CatBoost, and Linear Regression to learn the model after hyperparameter optimization and compare predictive power between models. In the additional experiment, the experiment was conducted while changing the number of nodes and layers of the DNN to find the most appropriate number of nodes and layers. In conclusion, as a model with the best performance, the actual transaction price of apartments in 2021 was predicted and compared with the actual data in 2021. Through this, I am confident that machine learning and deep learning will help investors make the right decisions when purchasing homes in various economic situations.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.37 no.2
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• pp.119-131
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• 2021

Energy is an essential element in economic activity and people's lives, an important resource used by various industries, and the financialization of commodity markets has led to the growing importance of crude oil turning into the same asset as other assets. Accordingly, studies analyzing the correlation between energy prices and investor sentiment explain that investor sentiment affects oil prices through economic factors and speculation. In this study, we wanted to analyze whether the impact of the most representative changes in oil prices affects investor decision making, affecting investor sentiment, and applying wavelet consistency analysis to determine how energy prices relate to investor sentiment. Studies show that policies should be focused on policy and market changes because energy prices differ by time scale and investment sentiment should be more influential in the long term than in the short term.