• 제목/요약/키워드: 가격 예측

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사례기반추론을 이용한 신기술 가치평가 시스템개발에 관한 연구

  • 박기남;김창진
    • 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국정보시스템학회 2002년도 추계학술대회
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    • pp.348-364
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    • 2002
  • 본 연구는 기술개발상의 위험을 진단하면서, 상업화의 위험을 시장분석을 통하여 관찰하고 가격변동으로 인한 민감도를 고려하면서, 신기술 적용상의 장기적인 이익 및 수익의 예측정확도를 극대화하고 시장점유율을 예측할 수 있는 새로운 기법으로서 사례기반추론을 통한 신기술 사업성 평가시스템을 제시하고자 한다. 또한 본 연구가 새롭게 제시하는 기법과 새롭게 재무분석 분야에서 연구되고 있는 성장옵션 모형을 활용한 신기술 가격결정 시스템을 개발하고자 한다. 이 두 가지 시스템을 통하여 신기술의 마케팅적 관점, 재무걱 관점, 시스템적 관점을 모두 파악할 수 있으며 보다 객관적이고 과학적이며 예측 정확도가 높은 신기술의 화폐적 가치를 산출할 수 있게 될 것이다. 신기술의 사업성 평가에 관한 연구는 향후 한국기업의 국가경쟁력을 위해서 꼭 필요한 과업이며 신기술 기반의 중소기업을 효율적으로 지원하기 위해서도 꼭 이루어져야만 하는 중요 과업이 아닐 수 없다. 그러나 이러한 과업의 중요성에 비해서 그 동안 관련 연구는 거의 이루어지지 않았고(황규성, 2001) 다만 은행 등 금융권의 실무자들이 쉽게 적용할 수 있는 단순한 방법들이 제시되는 정도에 불과하였다. 이렇듯 관련 연구가 부족한 이유는 관련 분야가 재무관리, 회계학, 마케팅, 관련 기술분야 등 광범위하게 걸쳐져 있고 실무적인 성격이 강하여 학문적으로 일반화하기가 쉽지 않기 때문이다.

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VECM모형을 이용한 거시경제변수와 주가간의 관계에 대한 실증분석

  • 황선웅;최재혁
    • 재무관리논총
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    • 제12권1호
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    • pp.183-213
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    • 2006
  • 본 연구의 목적은 공적분 검정과 예측오차 분산분해 방법을 이용하여 우리나라 주식시장에서 주가지수와 거시경제 변수들과의 계량적 관계를 파악하고 종합주가지수와 밀접한 관련성이 있는 변수를 사용하여 종합주가지수와 거시경제변수들 사이의 모형을 추정하는 것이다. Johansen 공적분 검증을 이용한 결과를 보면 종합주가지수와 7개의 거시경제변수들(총통화, 소비자물가지수, 금리, 산업생산지수, 원 달러 환율, 국제원유가격, 경상수지) 사이에 상당히 밀접한 연관성이 있으며, 이들 변수들 사이에 장기적 균형 관계가 존재하였다. 예측오차 분산분해 방법을 사용한 분석결과에서는 종합주가지수의 분산을 예측하는데 있어서 이들 거시경제변수들의 설명력이 매우 높게 나타났다. 또한 우리나라의 주식시장에서는 금리, 국제원유가격, 경상수지 등의 요인보다는 원 달러 환율, 소비자물가지수, 산업생산의 비중이 더 크다는 사실을 알 수 있었다. 우리나라의 자본시장에서는 1997년 말 외환위기를 전후로 하여 현저한 구조적 변화가 존재하였기 때문에 백터오차수정모형을 설정할 때에는 외환위기 이전기간과 이후기간으로 나누어서 분석하는 것이 더욱 타당함을 확인할 수 있었다.

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고객 지연 비용과 Lead Time-Depend Discount System을 고려한 EOQ 모델 설계에 관한 연구 (A Study for Design Economic Order Quantity Model with Customer Waiting Cost and Lead Time-Depend Discount System)

  • 최성희;박재현;김흥재;강경식
    • 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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    • 대한안전경영과학회 2005년도 추계학술대회
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    • pp.511-515
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    • 2005
  • 기업은 고객이 원하는 시기에 원하는 제품을 구매할 수 있도록 항상 준비가 되어 있어야 한다. 고객의 수요를 만족시키기 위하여 기업은 다양한 수요예측방법을 통하여 적절한 재고 수준과 수요예측을 하고 있다. 제조 기업의 경우에는 다른 산업에 비하여 정확한 수요예측과 낮은 재고 수준의 유지가 비용과 직접적인 연관이 있기 때문에 제조 기업은 경제적인 주문량 결정(Economic Order Quantity: EOQ)이 매우 중요한 문제이다. 주문량을 결정하는 방법에는 여러 가지가 있지만, 본 논문에서는 고객 지연을 방지하기 위하여 경제적 주문량 결정에 고객 지연과 관련된 비용을 포함시키는 것은 물론 고객 지연이라는 상황을 방지하는 노력의 한 방법으로 가격 할인(discount system)을 이용하고자 한다. 가격 할인을 이용하여 고객으로 하여금 빠른 주문을 유도하고 그로 인하여 고객 지연 상황의 발생을 줄여보려고 한다.

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기업인수.합병공시 전후의 매수.매도가격차이 움직임에 대한 실증적 연구

  • 변영훈
    • 재무관리연구
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    • 제12권2호
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    • pp.25-42
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    • 1995
  • 본 연구에서는 기업인수 합병공시 전후에 관찰되는 매수 매도가격차이중에서 정보비용부분의 움직임을 살펴봄으로써 정보비대칭하의 시장미시구조이론을 검증하였다. 공시일을 예측할 수 없는 기업인수 합병공시를 대상으로 함으로써 효율적시장가설의 검증을 병행하는데 본 연구의 의의가 있다. 검증의 결과는 시장미시구조이론과 효율적시장가설을 지지한다. 공시전 전체기간에 대한 분석에서는 스프레드의 증가가 없었으나 부분기간에 대한 분석에서 스페셜리스트가 스프레드를 증가시키는 것을 확인하였다. 스프레드의 증가는 공시 3일전과 4일전에 나타났으며 이는 정보거래자에 대한 손실을 피하기 위하여 스프레드를 증가시킨다는 이론의 예측과 일치하는 증거이다. 그러나 정보누출과 이의 감지에는 시간차이가 존재하였다. 우호적공개매수와 적대적공개매수의 비교분석에서도 기업인수의 실현여부와 관련된 정보비대칭 현상에 대해 이론의 예측과 일치하는 결과를 얻었다.

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자원 수급 및 가격 예측 -니켈 사례를 중심으로- (Resource Demand/Supply and Price Forecasting -A Case of Nickel-)

  • 정재헌
    • 한국시스템다이내믹스연구
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    • 제9권1호
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    • pp.125-141
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    • 2008
  • It is very difficult to predict future demand/supply, price for resources with acceptable accuracy using regression analysis. We try to use system dynamics to forecast the demand/supply and price for nickel. Nickel is very expensive mineral resource used for stainless production or other industrial production like battery, alloy making. Recent nickel price trend showed non-linear pattern and we anticipated the system dynamic method will catch this non-linear pattern better than the regression analysis. Our model has been calibrated for the past 6 year quarterly data (2002-2007) and tested for next 5 year quarterly data(2008-2012). The results were acceptable and showed higher accuracy than the results obtained from the regression analysis. And we ran the simulations for scenarios made by possible future changes in demand or supply related variables. This simulations implied some meaningful price change patterns.

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빅데이터 분석을 통한 과실류 가격예측 시스템 연구 (A Study on Fruit Price Prediction System by Big Data Analysis)

  • 임우재;유정원;김대호;박상범;서용준;정종화
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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    • pp.522-525
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    • 2017
  • 본 연구는 국내 각 과일별 재배 면적 및 해당 지역의 날씨 등의 데이터를 이용하여 실 생산량을 예측하고 각 과일별 경합관계를 적용하여 실제 수입 되는 과일의 수입량과의 상관관계를 분석하여 실제 가격을 예측하고자 한다. 본 결과를 통해 다변화 되는 국내 과일 시장에서 농업, 수입업에 대한 방향성 제시를 그 목적으로 둔다.

기계학습을 이용한 복숭아 경락가격 및 거래량 예측모형 비교 (The Comparison of Peach Price and Trading Volume Prediction Model Using Machine Learning Technique)

  • 김미혜;홍성민;윤상후
    • Journal of the Korean Data Analysis Society
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    • 제20권6호
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    • pp.2933-2940
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    • 2018
  • 과일의 경우 다른 작물보다 날씨의 영향을 많이 받으므로, 농업인의 고부가가치 창출을 위해서는 날씨를 고려한 작물모형개발이 필요하다. 본 연구에서는 과실류 중에서 비교적 제한된 조건에서 생산되는 복숭아를 연구대상으로 선정하였으며, 옥답 4.0에서 제공하는 2015년부터 2017년까지 대구에서 거래된 복숭아자료를 사용하였다. 분석에 사용되는 기상자료는 재배면적에 대한 가중치를 부여하여 생성하였으며, 1일 전부터 7일 전까지 날씨자료 중 상관성이 높은 변수를 사용하였다. 분석 방법으로는 기계학습법에 해당하는 랜덤포레스트와 그래디언트부스팅(gradient boosting machine), XGboost을 사용하였다. 분석결과, XGboost의 성능이 가장 우수하게 나타났으며, 경락가격 예측은 비교적 잘 예측할 수 있었지만, 거래량 예측의 정확성은 그리 높지 않았다. 복숭아 거래량 예측에 영향을 미치는 상위 3개의 기상변수로는 최저온도, 평균최대온도, 강수량으로 나타났다.

기계시각을 이용한 돼지 무게 예측시스템의 개발 (Development of a System Estimating Pig's Weight Using Machine Vision)

  • 엄천일;정종훈
    • 한국농업기계학회:학술대회논문집
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    • 한국농업기계학회 2002년도 하계 학술대회 논문집
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    • pp.400-406
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    • 2002
  • 현대농업의 한 부분인 축산업은 우리나라 경제에 큰 비중을 차지하고 있다. 축산업의 자동화 및 무인화는 현재 농촌의 인력부족 문제를 해결할 뿐만 아니라, 우리 농민의 수익도 높일 수 있으며, 나아가서 우리 농업의 국제경쟁력을 제고할 수 있다. 영국 등 다른 선진국에서는 자국의 양돈농가를 위하여 돼지의 무게를 예측할 수 있는 돼지의 무게를 예측시스템을 개발하였다. 돼지 무게 예측시스템은 돼지의 무게를 예측할 수 있으므로 가격이 좋은 시기에 사육한 돼지를 출하함으로써 농가의 소득에 많은 기여를 하고 있다. 지금 우리 축산업 농가의 양돈업 기계화는 이미 실현되었으나 관리 자동화면에서 아직 많이 부족하다. 그 중에 하나가 바로 돼지의 무게 측정이다. (중략)

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2단계 k-평균 군집화를 활용한 한류컨텐츠 기업 주가 예측 연구 (A Study On Predicting Stock Prices Of Hallyu Content Companies Using Two-Stage k-Means Clustering)

  • 김정우
    • 한국융합학회논문지
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    • 제12권7호
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    • pp.169-179
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    • 2021
  • 본 연구는 기존의 k-평균 군집화를 활용한 2단계 k-평균 군집화 방법을 사용하여 한류콘텐츠 기업들의 주식가격을 예측함으로써 본 기법이 예측성능을 개선할 수 있음을 보이고자 하였다. 이를 위하여 본 연구는 2단계 k-평균 군집화의 알고리즘을 소개하고, 다양한 머신러닝 기법들과의 예측값 비교를 통하여 본 기법의 예측성능을 검증하였다. 본 기법은 기존의 k-평균 군집화로부터 얻어진 군집들 중에서 예측 대상에 근접한 군집을 추출하고 이 군집에 k-평군 군집화 방법을 다시 적용하여 실제 값에 보다 근접한 군집을 탐색하는 방식이다. 본 기법을 한류콘텐츠 기업들의 주가 시계열 자료에 적용한 결과, 다른 머신러닝 기법의 예측값들보다 실제 주식가격에 근접한 예측값을 나타내어, 기존의 k-평균 군집화 방법보다 개선된 예측성능을 보였다. 또한, 본 기법은 상대적으로 적은 크기의 군집을 사용함에도 불구하고 비교적 안정적인 예측값을 나타내었다. 이에 따라, 2단계 k-평균 군집화 기법은 예측의 정확성과 안정성을 동시에 개선할 수 있으며, 소규모 자료에도 유용할 수 있는 새로운 군집화 방식을 제시했다고 볼 수 있다. 향후에는 본 기법을 발전시켜 대규모 자료에도 적용하는 방안을 검토하는 연구가 요구된다.

연관분석을 이용한 금융 상품 거래 동향의 빅데이터 분석 (Big Data Analysis of Financial Product Transaction Trends Using Associated Analysis)

  • 유재필;신현준
    • 한국융합학회논문지
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    • 제12권12호
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    • pp.49-57
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    • 2021
  • 최근 인공지능, 딥러닝, 빅데이터 등 4차 산업의 핵심 분야에 대한 관심이 커지면서 기존의 의사결정 문제를 전통적인 방법론의 한계점을 최소화하는 과학적 접근 방식이 대두되고 있다. 특히 이런 과학적인 기법들은 주로 금융 상품의 방향성을 예측하는데 사용되는데 본 연구에서는 사회적으로 관심이 높은 아파트 가격의 요인을 자기조직화지도를 통해 분석하고자 한다. 이를 위해 아파트 가격의 실질 가격을 추출하고 아파트 가격에 영향을 주는 총 16개의 입력 변수를 선정한다. 실험 기간은 1986년 1월부터 2021년 6월까지이며 아파트 가격의 상승 및 횡보 구간을 나눠 각 구간 별 변수들의 특징을 살펴본 결과, 상승 구간과 횡보 구간의 입력 변수의 통계적 성향이 뚜렷하게 구분되는 것을 알 수 있었다. 더불어 U1~U3 구간이 N1~N3 구간에 비해서 변수들의 표준편차가 상대적으로 크게 나왔다. 본 연구는 중장기적으로 상승과 하락이라는 큰 주기를 갖고 있는 부동산에 대해서 현재 시점의 현황을 정량적으로 분석한 것에 의미가 있으며 향후 이미지 학습을 통해 미래 방향성을 예측하는 연구에 도움이 되기를 기대한다.