• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.10
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• pp.457-467
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• 2015

Despite the recent phenomena of Chonsei price increase, low interest rate and low growth, the indexes of financial and insurance industry production showed the results contrary to the common belief that the financial industry is sensitive to such financial crises. This is because the index of financial industry has continuously maintained a certain level of increase as opposed to the index of all industry production. Thus, this study aimed to analyze the dynamic correlation between the index of financial industry production and Chonsei price increase. A vector autoregression (VAR) model, which doesn't have a cointegrating relationship, was used to define the Chonsei price index and the indexes of all industry production and financial and insurance industry, which are macro economic variables, and describe the data. The results of the analysis on the time series data of 183 months from January 2000 to May 2015 showed that Chonsei price increase was not directly derived from the index of financial industry, but the finance industrial index affected Chonsei price increase.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.708-710
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• 2014

최근 금융 분야에서는 빅 데이터를 이용하여 주가예측 모형을 만들어내고 있으며, 특히 금융 시계열 자료의 변동성 집중 현상을 금융 빅 데이터를 이용하여 분석함으로써 세계 주식시장의 동조화 현상을 분석하고 있다. 본 논문에서는 한국과 중국의 일별 주가지수수익률과 일중 주가지수수익률을 이용하여 이들 2개 국가의 대표적인 주가지수 시계열 데이터에 변동성 집중 현상이 존재하는지를 보다 세밀하게 추적하여 양국 주식시장의 동조화 현상을 분석한다. 분석 결과, 한국의 KOSPI와 중국의 Shanghai 종합주가지수의 지수수익률 시계열 자료는 단위근이 존재하지 않으며, 변동성 집중 현상을 보이는 것으로 나타났다. 또한 한국보다는 중국 주식시장의 변동성 집중현상이 보다 강하게 나타나며, 이러한 현상은 일중 주가지수수익률 시계열 자료에서 보다 두드러지게 나타났다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.14 no.1
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• pp.15-39
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• 2008

본 연구에서는 미국, 영국, 한국 금융시장의 주식, 회사채, 국채, 부동산지수와 상품지수로 구성된 포트폴리오에서의 상품지수의 역할을 실증적으로 제시하고자 했다. 일반적인 금융상품으로만 구성된 포트폴리오와 상품지수가 포함된 포트폴리오의 수익률과 위험을 비교 분석하여 상품지수의 포트폴리오 구성요소로서의 타당성을 검증했다. 또한, 국가별 통화정책의 변화에 따라 분석기간을 긴축정책기와 확장정책기로 구분하여 그 성과를 비교함으로써 상품지수가 인플레이션 헤지수단이 될 수 있는지를 확인하고자 하였다. 미국과 영국의 경우 GSCI지수는 긴축기에 다른 금융자산에 비해 위험대비 수익률이 높아 포트폴리오 편입비중이 크며, 포트폴리오의 효율성을 높이는 것으로 분석되었다. 영국의 경우 환율을 적용하기 전과 후의 분석결과가 크게 상이하지 않으나, 한국의 경우 환율을 적용한 GSCI지수의 포트폴리오 편입비중은 미국, 영국시장과 유사한 결과를 보이나, 환율과 GSCI지수를 각각 독립적인 자산으로 편입하여 분석할 경우 그 효과는 미미한 것으로 나타났다. 즉, 환율을 적용하여 편입한 GSCI지수의 포트폴리오 수익률 상승효과 중 상당한 부분이 환율로 인한 것이며, 해외시장의 경우와 단순히 비교하기는 어렵다는 점이다. 따라서, 우리나라의 경우는 미국, 영국과 달리 환율을 적용한 상품지수가 인플레이션에 대한 헤지수단이 되나, 환율효과가 지배적이므로 상품지수 자체의 공헌도는 높지 않다고 평가된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.370-373
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• 2022

본 연구에서는 전이 엔트로피 개념을 활용하여 주요 상품 선물의 하방 리스크 지수의 정보 흐름을 바탕으로 한 인과관계 네트워크를 구성하였다. 그리고 구성된 네트워크를 활용하여 금융 시장을 분석하였으며, 또한 정보 흐름의 존재 여부를 바탕으로 상품 선물의 하방 리스크 지수의 예측력이 개선될 수 있는지 확인하고자 하였다. 이를 위하여 정보 불확실성의 감소량을 측정하는 전이 엔트로피를 인과관계의 측정 지표로 상정하였으며, 전이 엔트로피 측정 시 발생할 수 있는 유한크기효과(finite size effect)를 조정하는 데 있어서 효과적인 지표인 효율적 전이 엔트로피를 활용하여 정보 흐름 네트워크를 구성하였으며 이를 이용하여 금융 지수 간의 인과관계를 분석하고 EDaR 의 등락 예측에 활용하였다. 그 결과, 금융 시장 지수를 효율적 전이 엔트로피를 이용한 인과관계 네트워크를 활용하여 금융 시장의 복잡계 네트워크 분석이 가능함을 확인하였고, 구성된 네트워크를 활용하여 국내 금융 시장 등락 예측에 있어 더 적은 데이터 열을 활용하여 거의 유사한 예측 결과를 냄으로써 상품 선물 시장 관련 예측의 데이터 열 선택에 활용할 수 있음을 확인하였다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.5 no.1
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• pp.191-212
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• 1999

1997년에 우리 나라는 외환충격으로 인한 금융위기 속에서 시장가격이 급격하게 변동하였다. 이로 인해 차익거래를 가능하게 하는 차입과 대출이 크게 제약되었고, 이것은 시장간 균형관계에 중요한 영향을 줄 수 있다. 이에 이러한 금융위기에서도 주요 시장간의 균형관계가 유지되었는지를 검정하는 것이 이 연구의 목적이다. 분석자료로 KOSPI 200 현물 종가 및 선물 결제가격, 연간 회사채 수익률, 양도성 예금 연간이자율, 기준환율의 일일 자료를 사용하였다. 1996년 5월 3일부터 1998년 5월 21일까지의 기간을 외환충격에 의한 금융위기 전, 중, 후의 3단계로 구분하여 각 단계별로 백터오차수정모형 분석과 충격반응분석을 하였다. 금융위기 이전인 제1단계에서는 5개 내생변수간의 균형관계가 존재하였다. 금융위기가 급속하게 진행된 제2단계에서는 균형관계가 존재하지 않았다. 그러나 주가지수, 주가지수 선물가격 및 기준환율 변수를 내생변수로 하고, 나머지 변수를 외생변수로 분석한 경우에는 균형관계가 존재하였다. 금융위기 진정단계인 제3단계에서는 5개 내생변수간의 균형관계가 성립하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.2
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• pp.335-351
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• 2011

In order to resolve data scarcity problem related to crisis, Oh and Kim (2007) proposed to use stability oriented approach which focuses a base period of financial market, fits asymptotic stationary autoregressive model to the base period and then compares the fitted model with the current market situation. Based on such approach, they developed financial market instability index. However, since neural network, their major tool, depends on the base period too heavily, their instability index tends to suffer from inaccuracy. In this study, we consider linear asymptotic stationary autoregressive model and neural network to fit the base period and produce two instability indexes independently. Then the two indexes are combined into one integrated instability index via newly proposed combining method. It turns out that the combined instability performs reliably well.

• Management & Information Systems Review
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• v.37 no.4
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• pp.63-74
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• 2018

Recently, in the asset management industry, the smart beta strategy, which has an intermediate nature between passive and active strategies, is attracting attention. In this smart beta strategy, value, momentum, low volatility, and quality index are widely used. In this study, we analyzed the quality index which is not clear and complicated to calculate. According to the MSCI methodology, the quality index was calculated using three variables: return on equity, debt to equity, and earnings variability. In addition, we use the index using only return on equity variable, the index using only two variables of return on equity and debt to equity, and the KOSPI index as comparison targets for the quality index. In order to evaluate the performance of the indices used in the analysis, the arithmetic mean return, the coefficient of variation, and the geometric mean return were used. In addition, Fama and French (1993) model, which is widely used in related studies, was used as a pricing model to test whether abnormal returns in each index are occurring. The results of the empirical analysis are as follows. First, in all period analysis, quality index was the best in terms of holding period returns. Second, the quality index performed best in the currency crisis and the global financial crisis. Third, abnormal returns were not found in all indices before the global financial crisis. Fourth, in the period after the global financial crisis, the quality index has the highest abnormal return.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.3 no.4
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• pp.139-144
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• 1998

Introduced into korea to diversify risk coming from the fluctuation of stock price with opening of the domestic capital market to foreigners, Suppress the turbulence of the dentistic securities market caused by the short term funds from foreign countries and vitalize investment in stock, the hedging transaction of stock index futures will promote the introduction of financial futures and commodity futures transaction. and it will contribute to enhancing the introduction all over the country and accelerating the advancement of the korea banking market. In addition, it is expected to make a great contribution to economic stability and smooth comic activity through its function of risk diversification and price decrement with the launch of the stock index futures.

• Land and Housing Review
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• v.4 no.1
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• pp.43-54
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• 2013

This This paper investigates the variation of the factors to determinate housing price in Seoul metropolitan area after sub-prime financial crisis, in Korea, using a VAR model. The model includes housing price and housing rent (Jeonse) in Seoul metropolitan area from 1999 to 2011, and uses interest rate, real GDP, KOSPI, Producer Price Index and practices to impulse response and variance decomposition analysis to grasp the dynamic relation between a variable of macro economy and and a variable of housing price. Data is classified to 2 groups before and after the 3rd quater of 2008, when sub-prime crisis occurred; one is from the 1st quater of 1999 to the 3rd quater of 2008, and the other is from the 2nd quater of 1999 and the 4th quater of 2011. As a result, comparing before and after sub-prime crisis, housing price is more influenced by its own variation or Jeonse price's variation instead of interest rate and KOSPI. Both before and after sub-prime financial crisis, Jeonse price is also influenced by its own variation and housing price. While after sub-prime financial crisis, influences of Producer Price Index, KOSPI and interest rate were weakened, influence of real GDP is expanded. As housing price and housing rent are more influenced by real economy factors such as GDP, its own variation than before sub-prime financial crisis, the recent trend that the house prices is declined is difficult to be converted, considering domestic economic recession and uncertainty, continued by Europe financial crisis. In the future to activate the housing business, it ia necessary to promote purchasing power rather than relaxation of financial and supply regulation.

• Land and Housing Review
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• v.14 no.3
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• pp.55-75
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• 2023

Based on prior studies on real estate policy, tax policy, and financial policy, this study examined how tax policy and financial policy affected real estate prices using monthly data from January 2014 to December 2021. We performed a VAR model using unit root tests, cointegration tests, as well as conducted impulse response analysis and variance decomposition analysis. The results are as follows. First, the tax regulation index and the financial regulation index had no discernible impact on housing prices. Specifically, a one-sided stabilizing regulatory policy was ineffective and, instead, led to unintended side effects, such as price increases resulting from reduced transaction volume. Secondly, mortgage rates had a negative impact on the housing sale price index. In other words, an increase in interest rates might led to a decrease in housing prices. Thirdly, an increase in the transfer difference, which involves capital gains tax, has a positive effect on housing prices. This led to rising housing prices because the transfer taxes were shifted to buyers, causing them to hesitate to make purchases due to the increased tax burden. Fourthly, both acquisition taxes and mortgage loans had relatively little impact on housing prices.