자판기 매매 표준약관 제정으로 산업계가 술렁이고 있다. 지난해 연말 자판기 분야의 공정한 시장질서 확립과 소비자보호를 위해 제정된 표준약관이 올 2월부터 본격 시행에 들어가면서 시장에 미치는 파장이 직접적으로 작용하고 있기 때문이다. 일각에서는 자판기 매매 표준약관 준수가 유통의 위기를 초래할 것이라고 우려 섞인 시각으로 현 상황을 보는 반면, 다른 한편으로는 일정 출혈은 있겠지만 그간 고질적인 문제점으로 작용했던 유통 문제점들을 해결할 수 있는 기회가 될 수 있다는 시각 역시 팽배하다. 이 극단의 시각에서 출발한 표준약관은 어쨌든 산업현실에 맞게 정착이 되어 나갈 수밖에 없다. 산업계를 위해 제정된 표준약관의 준수는 이제 대세로서 작용할 뿐, 이를 거부할 명분도 실리도 없어 보인다. 발전을 위한 변화의 흐름에 수반되는 일부 진통이 두려워 산업의 체질악화를 눈감고 있을 수는 없다. 장기적인 시장발전을 위해서라면 반드시 겪어야 할 진통으로 삼아 더욱 성숙하고 발전적인 시장 구조를 정착시키는 기회로 삼아야 한다. 자판기 표준약관은 싫든 좋든 감싸 안아야 할 산업의 현실이자 미래인 것이다 금호에서는 우여곡절 끝에 제정되어 시행에 들어 간 자판기 매매 표준약관의 모든 것을 알아보는 특집을 마련했다
자본주의의 꽃이라 할 수 있는 주식시장은 기업의 정량화된 가치를 매매하는 곳이다. 또한 파생거래는 주식시장의 위험회피 목적으로 만들어졌다. 파생시장이 투기적인 목적으로 악용되기도 하지만 기관투자가에게는 헤지거래의 중요한 수단임은 명백한 사실이다. 파생거래에서 옵션 거래는 투기적인 성향의 개인 거래자와 시장을 선도하는 기관 거래자 간의 치열한 대결로 볼 수 있다. 옵션은 상품별로 시시각각 변하는 이론가와 실거래가가 존재한다. 이론가를 기준으로 한 이격도 매매는 레버리지가 큰 옵션 거래에서 효과적인 위험회피 방법이다. 하지만 이론가는 현실적인 시장가와 괴리가 있을 수밖에 없다. 보다 현실적인 평균값을 구하기 위해서는 실제 옵션가의 통계만이 확실한 방법이다. 이를 위해서 옵션 만기일에 상품별로 차트정보를 수집하여 데이터베이스화하면 효과적이다. 이는 매우 반복적인 작업으로 이를 효과적으로 수행할 수 있는 에 이전트를 개발하였다. 이를 이용하면 실거래가를 기본으로 하는 평균값을 추출할 수 있으며, 지수차이와 잔여일에 따른 옵션 평균값에 근거하여 이격도 매매에 활용할 수 있다.
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.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권5호
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pp.881-893
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2012
본 논문에서는 선물시장에서 러프집합과 의사결정나무를 이용한 매매규칙 기반의 시스템 트레이딩 전략을 제안한다. 과거 데이터마이닝 방법론을 이용한 선물시장 투자전략에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나 상대적으로 다양한 변수의 조합을 통한 시스템 트레이딩에 대한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 크게 세 가지 목적을 가지고 있다. 첫 번째 목적은 매매규칙 기반 시스템 트레이딩에서 의사결정나무 방법론의 사용이 투자성과에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하는 것이다. 두 번째 목적은 단기매매부터 장기 매매까지 중에서 적절한 매매 시간간격을 찾아내는 것이다. 세번째 목적은 매매규칙 생성 시 사용되는 최적의 트레이닝 구간을 찾는 것이다. 이 논문의 실험결과는 제안한 투자전략의 유용성을 증명할 수 있을 것이며, 또한 이를 통해 시장참여자들에게 투자결정에 있어 도움을 줄 수 있을 것이다.
전자상거래의 과정은 종래의 거래방식으로는 생각지 못했던 방식으로 계약이 체결되고 결제가 이루어지며, 상품이나 서비스가 이동되고 무역거래에 수반되는 각종절차를 수행하게 된다. 따라서 과거의 법이론 및 사회제도 안에서 예측하지 못했던 많은 문제점들이 표출되었고 이러한 추세에 따라 미국에서는 자국내의 법 제도적인 환경을 전자상거래에 적합하도록 하기 위해 통일상법전(Uniform Commercial Code ; UCC)의 개정을 단행하였다. 특히 대개정에서는 제2장 물품매매계약 분야를 대폭적으로 개정하여 컴퓨터나 정보통신기술을 통한 전자식 매매계약의 성립요건을 규정하고 있다. 이러한 개정안은 전자적으로 계약을 체결하고자 하는 요구의 증가로 우리에게도 상당한 영향을 미칠것으로 예상된다. 따라서 본 연구에서는 UCC의 Cyber 매매계약법의 내용을 우선고찰하고 컴퓨터 On-Line을 통한 매매계약관계의 성립범죄와 계약의 전제조건을 서면에 의한 일방계약법이론과 구체적 비교분석하여 국제매매계약의 성립이론을 정립하는데 일조하고자 한다.
본 논문은 2008년 6월~2011년 11월 기간 동안 우리나라 주식형 펀드의 자료를 이용하여 소프트달러(위탁매매수수료)와 펀드 특성 사이의 관계 및 위탁매매수수료와 투자수익률 사이의 관계에 대한 분석을 수행하였다. 분석 결과, 운용보수 및 판매보수는 위탁매매수수료와 음(-)의 관계를 가지는 것으로 확인되었는데, 이는 투자자가 상대적으로 명확하게 인지할 수 있는 운용보수 및 판매보수 수준을 높이기보다는 숨겨진 비용인 위탁매매수수료를 통해 간접적으로 보상이 이루어짐을 시사한다. 한편, 위탁매매수수료와 펀드성과 사이의 관계를 살펴본 결과, 위탁매매수수료가 높을수록 현재의 성과와 음(-)의 관계를 가지며, 단기적으로 미래의 성과를 제고하는 데 기여하지 못하는 것으로 확인되었다. 이러한 분석 결과는 투자자와 운용사의 이해상충의 완화와 대리인 문제의 효과적인 통제를 위한 제도 정비의 필요성을 시사하는 것으로 생각된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권6호
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pp.1239-1247
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2015
이 논문에서는 아파트 매매가 활발히 일어나는 서울시내 64개 행정동들에 대해 아파트 전용면적별 실거래 매매가를 기준으로 군집분석을 실시하였다. 군집분석에 있어서 각 행정동의 실거래가에 대한 정보를 최대한 이용하기 위해 실거래가의 평균 뿐만 아니라 그 분포까지 고려할 수 있도록 전통적인 형태의 데이터를 히스토그램 형태의 데이터로 변환하여 분석을 하였다. 히스토그램 데이터는 심볼릭 데이터의 한 종류이고, 심볼릭 데이터는 기본적으로 구간, 목록, 히스토그램, 분포, 모형 등과 같이 데이터 자체가 내부적인 변동을 갖는 모든 형태의 데이터를 포함한다. 이러한 각 행정동들의 내부적인 매매가의 변동을 고려한 군집분석의 결과 강남구, 서초구, 송파구와 그에 인접한 행정동들이 상대적으로 다른 지역보다 매매가도 높았고 실거래가의 분포도 훨씬 더 넓은 것으로 조사되었다. 전반적으로 도심에 대한 접근성이 좋고 교육환경이 우수한 지역과 강북의 뉴타운 지역이 상대적으로 주변지역보다 더 높고 넓은 매매가 분포를 보이는 것으로 분석되었다.
다가구주택은 수익형부동산으로 활용되고 있는 주택의 유형들 중 상대적으로 적은 금액으로 투자가 가능하고 소유주가 직접 거주하며 임대수익을 누릴 수 있다. 본 연구에서는 아파트에 비해 상대적으로 연구가 미진했던 주택 유형 중 하나인 다가구주택의 매매가격에 영향을 미치는 요인에 대한 분석을 통하여 다가구주택의 실수요자와 투자자의 매수 의사결정 및 디벨로퍼의 개발전략 수립 시 시사점을 제공하고자 하였다. 실증분석을 위해 경상남도 창원시에서 2016년에서 2018년 사이에 거래된 다가구주택 매매사례 299개를 구득하여 헤도닉 가격모형을 활용하여 분석하였다. 종속변수는 다가구주택의 연면 적당 매매가격으로 선정하였으며, 독립변수는 지역특성, 입지특성, 주택특성 및 시기더미로 구분하여 설정하였다. 실증분석 결과 지역적으로는 의창구과 성산구 지역의 가격이 높았고, 입지특성에서 유의한 변수로는 '주요상권과의 거리(-)', '대로 및 광로와의 거리(-)', '도로 2면 접면 여부(+)'인 것으로 나타났다. 주택특성의 변수들 중에서는 '연면적(+)', '원룸형 여부(+)', '남향여부(+)', '경과연수(-)', '옵션제공여부(+)'가 매매가격에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
신경회로망은 적합한 수학적 모델에 대한 가정 없이 데이터로부터 유용한 정보를 추출해서 예측에 필요한 입출력 관계를 정의할 수 있어서 주가 예측에 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는 신경회로망 모델을 사용하여 일별 KOrea composite Stock Price Index (KOSPI) 종가를 예측한다. 예측된 종가를 기반으로 KOSPI에 연동해 변동하는 Exchange Traded Funds (ETFs)의 거래를 위한 알파 매매를 제안한다. 본 논문에 제안된 방법으로 KOSPI 예측 신경회로망 모델들을 구현하고 예측 정확도를 평가한다. 구현된 신경회로망 모델(NN1)의 학습 오차(MAPE)는 0.427, 평가 오차는 0.627이다. 평가용 데이터를 사용해 알파 매매를 시뮬레이션하면 수익률은 7.16 ~ 15.29 %를 보인다. 이는 125 거래일 데이터로 거둔 수익률로 제안된 알파 매매가 효과적임을 보인다.
국내 아파트 매매가 예측에 관한 연구는 현재까지 지속적으로 수행되어 왔지만, 아파트 가격은 다양한 특성이 복합적으로 작용하기 때문에 예측하는데 어려움을 겪고 있다. 아파트 매매가를 예측하는데 앞서 정확도를 높이기 위해서는 주요 변수 선정 및 영향요인 분석이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구는 현재 꾸준한 상승률을 보이는 광주광역시를 대상으로 아파트 매매가에 영향을 주는 요인을 분석해보고자 한다. 이를 위해 6년간의 광주광역시 아파트 실거래가와 각종 사회적 요인 데이터를 토대로, 다중회귀분석, 랜덤 포레스트, 심층인공신경망 알고리즘을 적용하여 각 모델에서 주요 영향요인을 파악하였으며, 모델의 성능은 평균 제곱근 오차, 평균 절대 오차 그리고 결정계수를 통해 비교 분석하였다. 본 연구에서는 딥러닝의 일종인 심층인공신경망의 성능이 가장 우수함을 보였고, 매매가에 영향을 미치는 주요 요인으로 건축경과연수, 계약연도, 적용면적, 양도성예금증서, 주택담보대출금리, 선행지수, 생산자물가지수, 동행지수 등이 도출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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