질적 양적 성장을 해온 양계산업이 최근에는 계분처리 등 악취문제로 인한 민원발생과 각종 소모성 및 전염성 질병으로 이중고를 겪고 있다. 이에, 주식회사 대자연(사장 신왕기, 이하 대자연)은 15년간의 연구 끝에 고전압과 특수합금을 활용한 고전압 미네랄이온활성수로 악취문제와 세균을 한방에 해결할 수 있는 시스템을 개발했다. 무독성으로 2차 오염물질을 생성하지 않고 세균이나 악취물질을 세정하거나 흡착시키는 임시방편적인 방법이 아니라 세균과 악취물질자체의 분자화학 결합을 깨트려 분해하는 근본적인 문제해결방법으로 음수로 먹이거나 분무로 뿌려주면 된다. 이번호에는 대자연을 소개코자 한다.
Shiller에 의하여 개발된 분산한계검증모형(分散限界檢證模型)은 간결하고 명쾌한 모형유도(模型誘導)와 강력한 검증결과(檢證結果)에 의해 주목받아 왔으나 비현실적(非現實的)인 가정(假定)들을 통한 모형설계와 검증통계량(檢證統計量)의 통계적 오류로 검증결과의 신뢰성이 의문시되어 왔다. 이러한 문제점을 제거하기 위한 Mankiw-Romer-Shapiro(MRS)모형(模型) 역시 임의변수(任意變數)의 도입으로 인한 검증력(檢證力) 저하(低下)와 고정기대수익율가정(固定期待收益率假定)의 채택으로 결합가설검증(結合假說檢證) 형태를 취하게 되는 문제점을 드러냈다. 본고(本稿)는 MRS모형(模型)의 문제점을 제거하기 위하여 먼저 Lucas의 균형자산가격모형(均衡資産價格模型)을 이용하여 고정기대수익율가정(固定期待收益率假定)을 완화하였고, 이에 의하여 구해진 변수들을 사용하여 합리적(合理的) 기대이론(期待理論)의 일반관계식(一般關係式)으로부터 새로운 검증모형(檢證模型)을 유도하였다. 1982~92년까지의 종합주가지수(綜合株價指數)와 대응하는 배당액(配當額)의 연도별(年度別) 시계열자료(時系列資料)를 가지고 검증실험을 행하여 본 결과 한국(韓國) 주식시장(株式市場)에서 효율적 시장가설은 기각되었고, 이를 통하여 관련정보(關聯情報)가 시장가격(市場價格)에 제대로 반영되지 않고 있으며, 정보(情報)의 비대칭성(非對稱性)으로 인하여 주식시장은 금융자원(金融資源)의 중개기능(仲介機能)을 효율적으로 수행하지 못하고 있음을 알 수 있었다. 따라서 한국 주식시장의 효율성을 제고하기 위하여 먼저 시장의 비효율성을 야기하는 요인(要因)들에 대한 분석(分析)과 이 분석을 통한 효율성(效率性) 장애요인(障碍要因)을 제거하는 것이 주식시장에 대한 정부정책(政府政策)의 우선순위(優先順位)가 되어야 할 것이다.
This study aims to analyze the profitability of Robo-Advisors portfolio combined with the analysts' forecasts on the Korean stock prices. Sample stocks are 8 blue-chips and sample period is from 2003 to 2019. Robo-Advisor portfolio was suggested using the Black-Litterman model combined with the analysts' forecasts and its profitability was analyzed. Empirical result showed the suggested Robo-Advisor algorithm produced 1% annual excess return more than that of the benchmark. The study documented that the analysts' forecasts had an economic value when applied in the Robo-Advisor portfolio despite the prevalent blames from investors. The profitability on small or medium-sized stocks will need to be analyzed in the Robo-Advisor context because their information is relatively less known to investors and as such is expected to be strongly influenced by the analysts' forecasts.
본 연구는 기업규모, 장부가치/시장가치 비율, 순이익/주가 비율, 현금흐름/주가 비율, 레버리지 등 기본적 변수를 사용하여 주식수익률에 유의적인 변수를 확인하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 횡단면 자료와 시계열 자료를 결합한 패널자료(panel data)를 이용하여 패널자료분석방법으로 연구모형을 실증적으로 분석하였다. 일반적으로 패널자료를 사용하면 Hsiao(2003)가 지적한 바와 같이 표본의 크기를 확대시켜 자유도를 증가시키고 이론적으로 설명변수간 다중공선성(muti-collinearity) 문제를 완화할 수 있다. 실증분석결과에 의하면 기업규모(SIZ), 장부가치/시장가치 비율(B/M), 순이익/주가 비율(E/P), 현금흐름/주가 비율(C/P) 등이 주식수익률의 횡단면적 차이를 설명할 수 있는 유의적인 변수라 할 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.506-508
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2023
비접촉 음파 센서와 기계학습을 결합하여 도로 표면의 투명한 블랙아이스 감지 및 노면 분류 97%의 정확도를 달성한 새로운 접근 방법을 제안한다. 개발된 시스템은 블랙아이스를 포함한 다양한 물질의 반사 특성을 분석하여 미끄러운 도로 상황을 실시간 감지 및 예측이 가능하여 도로 안정성을 향상한다. 본 연구에서는 테스트 벤치와 투명하고 미끄러운 물질을 이용하여 블랙아이스를 감지할 수 있는 기술의 정확도를 비교하며, 실험 결과를 통해 제안된 블랙아이스 감지 방법의 타당성을 입증하고자 한다.
주식시장에서 환율위험프리미엄의 존재유무는 기업의 투자 및 자본조달, 외환헤징재무활동, 개인의 투자전략 등에 중요한 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 차익거래모형을 이용하여 우리나라 주식시장에서 환율위험노출을 측정하고, 그 환율위험이 시장에서 보상되는 위험인가를 검정한다. 전체 표본기간은 1980년부터 1998년까지이며, 외환자유화와 자본시장 개방이 본격적으로 이루어진 1992년 이전과 이후를 하위기간으로 구분하여 분석하였다. 표본하위기간의 설정, 다각적인 환율위험요인 측정, 다양한 모형설정과 복수의 통계추정방법의 적용 등을 통하여 환율위험 프리미엄의 유무에 관련된 신뢰성있는 결론을 도출하고자 하였다. 1980년대 표본전기 하위기간에는 주식시장에서 통계적으로 유의한 환율위험노출을 확인하기 어려웠으나, 외환자유화와 자산시장개방이 본격화된 표본 후기 하위기간에는 뚜렷한 환율위험 의 존재를 확인할 수 있었다. 후기 하위기간을 대상으로 시장위험과 실효환율위험만을 포함한 차익거래모형을 적용하였을 때에 통계적으로 유의한 환율위험 프리미엄이 확인되었다. 그러나 달러환율과 엔화환율위험을 별개의 환율위험으로 설정한 경우 각 환율위험에 개별적으로나 결합적으로 통계적으로 유의한 위험프리미엄을 발견하지 못하였다. 더구나, 실효환율위험에 추가하여 산업생산위험, 인플레이션위험, 기업부도위험 등의 기본적 경제요인 위험을 함께 통제변수로서 포함하여 차익거래모형을 적용하였을 때에도 환율위험 프리미엄은 존재하지 않았다.
경기도 파주시 문산읍 당동리에 위치한 파주전기초자 주식회사는 일본의 NEG와 국내 LG Display가 손잡고 설립한 기업이다. TFT-LCD Glass를 주로 가공하고 있는 이곳은 일본과 한국의 안전문화를 결합하여 독특하면서도 철저한 안전관리 활동을 펼쳐 나가고 있다. 2005년 설립 이후 무재해 행진을 지속하고 있으며 철저한 분리수거와 소각실명제의 도입으로 안전은 물론 친환경 기업으로서의 역할에도 최선을 다하고 있다.
Given the local traders with pattern-based multi-predictors of stock prices, we study a method of dynamic asset allocation to maximize the trading performance. To optimize the proportion of asset allocated to each recommendation of the predictors, we design an asset allocation strategy called meta policy in the reinforcement teaming framework. We utilize both the information of each predictor's recommendations and the ratio of the stock fund over the total asset to efficiently describe the state space. The experimental results on Korean stock market show that the trading system with the proposed meta policy outperforms other systems with fixed asset allocation methods. This means that reinforcement learning can bring synergy effects to the decision making problem through exploiting supervised-learned predictors.
Recently, many studies have been conducted to increase the accuracy of stock price prediction by analyzing candlestick charts using artificial intelligence techniques. However, these studies failed to consider the time-series characteristics of candlestick charts and to take into account the emotional state of market participants in data learning for stock price prediction. In order to overcome these limitations, this study produced input data by combining volatility index and candlestick charts to consider the emotional state of market participants, and used the data as input for a new method proposed on the basis of combining variantion autoencoder (VAE) and attention mechanisms for considering the time-series characteristics of candlestick chart. Fifty firms were randomly selected from the S&P 500 index and their stock prices were predicted to evaluate the performance of the method compared with existing ones such as convolutional neural network (CNN) or long-short term memory (LSTM). The results indicated the method proposed in this study showed superior performance compared to the existing ones. This study implied that the accuracy of stock price prediction could be improved by considering the emotional state of market participants and the time-series characteristics of the candlestick chart.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.3
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pp.1035-1041
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2012
This paper examines the effects of fundamental variables on stock returns. Therefore, the major purpose of this study is to identify fundamental variables having a systematical effect on the stock return. The paper uses panel data analysis. We find that the results of regressions say that firm size, book-to-market ratio(B/M), earning-to-price ratio(E/P), cash flow-to-price ratio(C/P) can explain the differences in average returns across stocks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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