• The Korean Journal of Financial Management
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• v.18 no.1
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• pp.107-128
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• 2001

금융기관이 직면하는 시장위험관리와 관련된 연구는 이자율과 주식가격 변동위험, 또는 환율과 이자율 변동위험만을 고려한 자산배분모델이므로 그 모형의 정교성에도 불구하고 국제금융기관의 시장위험관리 모형으로 이용하기에는 부족한 점이 있다. 시장위험인 VAR를 측정하는 방법 중 포트폴리오 VAR 측정방법인 델타-노말 방법을 응용하여 금융기관이 시장위험을 종합적으로 관리하는 한편, 기대수익을 최대화시키는 자산-부채의 최적배분에 대한 모형을 유도할 수 있다. 본 논문은 포트폴리오 접근법을 이용하여 금융기관의 시장위험을 종합적으로 관리할 수 있는 모형을 개발하는 동시에 미국, 일본, 영국, 독일의 주요 금융자산의 가격변동자료를 바탕으로 실증적 분석을 시도하였다. 이론적 모형과 관련하여 국제금융기관이 시장위험을 통제하는 한편 목표수익을 달성하는데 필요한 $m_1$ 종류의 국내자산과 부채의 규모, $m_2$ 종류의 외화자산과 부채의 규모를 동시적으로 결정할 수 있는 모델을 개발하였다. 이 모형은 금융기관의 위험포지션과 목표수익이 변동함에 따라 재구성되어야 할 국내외 자산과 부채의 포트폴리오에 대한 종류와 규모를 구체적으로 파악할 수 있게 한다. 실증분석을 위해 미국에 본점을 두고 미국, 일본, 영국, 독일에서 영업활동을 하는 국제금융기관이 16개의 국내외 금융자산을 이용 가능한 것으로 가정하였다. 1995년 1월부터 1999년 6월까지 이들 금융자산의 월별자료와 각 국 통화의 대 U.S. 달러 환율을 이용하여 목표이익 10,000천 달러를 실현하는 한편 이자율과 환율 위험을 최소화시키는 자산, 부채의 적정구성에 관한 결과를 제시하였다.구의 성과로는 특정 투자자 집단이 주가의 움직임에 따라 매매를 하는 수동적 전략의 의미보다는 적극적으로 주가를 움직이는 주체로서 외국인투자자와 일부 기관투자자의 존재를 확인할 수 있었다는 점이며, 주가 움직임에 따른 개인투자자와 일부 기관 투자자의 수동적 매매 스타일과 기관투자자 사이의 투자스타일의 이질성을 통계적으로 확인할 수 있었다는 데에 있다.남아 각국과 우리나라간에는 주가변동에 시차가 없는 것으로 나타났다. 그러나 각국간 표준시차 및 거래소 거래시간을 고려하면 미국, 영국, 독일의 경우에도 그 시차는 1일이내이거나 거의 시차가 없는 것으로 판단된다. 발견되어 선물의 선도효과가 지배적임을 발견하였다.적 일정하게 하는 소비행동을 목표로 삼고 소비와 투자에 대한 의사결정을 내리고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 투자자들은 무위험 자산과 위험성 자산을 동시에 고려하여 포트폴리오를 구성하는 투자활동을 행동에 옮기고 있다.서, Loser포트폴리오를 매수보유하는 반전거래전략이 Winner포트폴리오를 매수보유하는 계속거래전략보다 적합한 전략임을 알 수 있었다. 다섯째, Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오를 각각 투자대상종목으로써 매수보유한 반전거래전략과 계속거래 전략에 대한 유용성을 비교검증한 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오 각각의 1개월 평균초과수익률에 의하면, 반전거래전략의 Loser포트폴리오가 계속거래전략의 Winner포트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을 충분히 발휘하기 위하여 장단기의 투자기간을 설정할 경우에 6개월에서 36개월로 이동함에 따라 6개월부터 24개월까지는 초과수익률이 상승하지만,

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.15 no.2
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• pp.1-22
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• 1998

본 논문은 조건부이분산모형을 이용하여 주가수준이 상대적으로 낮아지면 레버리지가 높아져서 변동성이 크게 나타난다는 레버리지효과 가설과 기업규모가 변동성에 미치는 영향을 우리나라 증권시장에서 실증분석하였다. 변동성(變動性)에 대한 레버리지효과(效果)에 관한 연구는 1992년 1월 3일에서 1996년12월 27일까지 5년간 표본기업 71개의 일별 주식수익률 퍼센티지자료를 사용하여 분석하였다. 분석에 사용한 조건부이분산모형은 '수정된 EGARCH'모형이며 이 수정된 EGARCH모형의 분산식에 개별기업의 주가수준을 독립변수로 하여 레버리지효과를 분석하였다. 분석결과는 변동성의 주가탄력성 계수가 음(陰)(-)의 값을 보이긴 하였으나 통계적으로 유의적이지 못하였다. 그러나 유의수준 10% 이하에서 의미를 가지는 변동성 주가탄력성 파라메타를 가진 표본이 전체표본의 50.7%를 차지하여 경제적 의미를 과소평가할 수 없는 것으로 보였다. 또한 기업규모가 변동성과의 관계를 실증분석하기 위하여 비모수적인 방법인 스피어만 순위상관분석을 이용하였다. 그 분석결과 미국의 연구결과와는 달리 우리나라에서는 기업규모가 클수록 변동성의 주가탄력성이 커지는 것으로 나타났다. 이 같은 원인은 기관 및 법인투자가와 외국인투자가의 투자비중이 높아지면서 대형주 위주의 매매패턴에 기인하는 것으로 보여진다. 이상으로 볼 때 기업규모는 변동성의 또 다른 요인으로서 설명할 수 있을 것으로 보인다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.23 no.1
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• pp.23-29
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• 2015

In this study, the spatial relevance between the regional housing price data and the spatial distribution of the location-based social media data is explored. The spatial analysis with rasterization was applied to this study, because the both data have a different form to analyze. The geo-tagged Twitter data had been collected for a month and the regional housing price index about sales and lease were used. The spatial range of both data includes Seoul and the some parts of the metropolitan area. 2,000m grid was constructed to consider the different spatial measure between two data, and they were combined into the constructed grids. The Hotspot Analysis was operated using the combined dataset to see the comparison of spatial distribution, and the bivariate spatial correlation coefficients between two data were measured for the quantitative analysis. The result of this study shows that Seocho-gu area is detected as a common hotspot of tweet and housing sales price index data. though the spatial relevance is not detected between tweet and housing lease price index data.

• 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 Intelligence and Information Systems
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• v.16 no.2
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• pp.19-32
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• 2010

Volatility plays a central role in both academic and practical applications, especially in pricing financial derivative products and trading volatility strategies. This study presents a novel mechanism based on generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) models that is able to enhance the performance of intelligent volatility trading systems by predicting Korean stock market volatility more accurately. In particular, we embedded the concept of the volatility asymmetry documented widely in the literature into our model. The newly developed Korean stock market volatility index of KOSPI 200, VKOSPI, is used as a volatility proxy. It is the price of a linear portfolio of the KOSPI 200 index options and measures the effect of the expectations of dealers and option traders on stock market volatility for 30 calendar days. The KOSPI 200 index options market started in 1997 and has become the most actively traded market in the world. Its trading volume is more than 10 million contracts a day and records the highest of all the stock index option markets. Therefore, analyzing the VKOSPI has great importance in understanding volatility inherent in option prices and can afford some trading ideas for futures and option dealers. Use of the VKOSPI as volatility proxy avoids statistical estimation problems associated with other measures of volatility since the VKOSPI is model-free expected volatility of market participants calculated directly from the transacted option prices. This study estimates the symmetric and asymmetric GARCH models for the KOSPI 200 index from January 2003 to December 2006 by the maximum likelihood procedure. Asymmetric GARCH models include GJR-GARCH model of Glosten, Jagannathan and Runke, exponential GARCH model of Nelson and power autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH) of Ding, Granger and Engle. Symmetric GARCH model indicates basic GARCH (1, 1). Tomorrow's forecasted value and change direction of stock market volatility are obtained by recursive GARCH specifications from January 2007 to December 2009 and are compared with the VKOSPI. Empirical results indicate that negative unanticipated returns increase volatility more than positive return shocks of equal magnitude decrease volatility, indicating the existence of volatility asymmetry in the Korean stock market. The point value and change direction of tomorrow VKOSPI are estimated and forecasted by GARCH models. Volatility trading system is developed using the forecasted change direction of the VKOSPI, that is, if tomorrow VKOSPI is expected to rise, a long straddle or strangle position is established. A short straddle or strangle position is taken if VKOSPI is expected to fall tomorrow. Total profit is calculated as the cumulative sum of the VKOSPI percentage change. If forecasted direction is correct, the absolute value of the VKOSPI percentage changes is added to trading profit. It is subtracted from the trading profit if forecasted direction is not correct. For the in-sample period, the power ARCH model best fits in a statistical metric, Mean Squared Prediction Error (MSPE), and the exponential GARCH model shows the highest Mean Correct Prediction (MCP). The power ARCH model best fits also for the out-of-sample period and provides the highest probability for the VKOSPI change direction tomorrow. Generally, the power ARCH model shows the best fit for the VKOSPI. All the GARCH models provide trading profits for volatility trading system and the exponential GARCH model shows the best performance, annual profit of 197.56%, during the in-sample period. The GARCH models present trading profits during the out-of-sample period except for the exponential GARCH model. During the out-of-sample period, the power ARCH model shows the largest annual trading profit of 38%. The volatility clustering and asymmetry found in this research are the reflection of volatility non-linearity. This further suggests that combining the asymmetric GARCH models and artificial neural networks can significantly enhance the performance of the suggested volatility trading system, since artificial neural networks have been shown to effectively model nonlinear relationships.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.5 no.1
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• pp.105-133
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• 1999

주가(株價)의 예측(豫測)이 가능하다는 최근 실증결과들로 말미암아 증권시장의 효율성(效率性)에 강한 의문이 제기되고 있다. 주가(株價)의 반전(反轉)(price reversal)이 주가의 예측을 가능하게 한다는 것이다. 혹자는 증권시장이 정보에 과잉반응(過剩反應)을 나타내고 그 후 이를 수정함으로서 주가의 반전이 나타난다고 주장한다. 또 혹자는 호가(呼價)스프레드(spreads)의 존재로 인하여 주가의 반전이 있을 수 있다고 한다. 실제로, 때로는 매수호가에 때로는 매도호가에 거래가 이루어지고 있기 때문이다. 본 연구는 KOSPI 200 구성주식의 일별(日別)수익률 자료를 이용한 실증분석에서 다음과 같은 중요한 사항들을 발견하였다. 첫째, 한국증권시장에 주가반전(株價反轉)이 있다는 것을 확인하였으며, 이러한 단기 주가반전의 주된 원천은 시장(市場)의 과잉반응(過剩反應)이 아니라 호가(呼價)스프레드라는 것을 발견하였다. 일중(日中)에도 물론 주가가 반전하고 있음을 확인하였다. 둘째, 호가스프레드에 의한 변동성으로 말미암아 거래가격을 기준으로 한 일별수익률의 변동성(變動性)이 상당히 과대(過大) 추정(推定)될 수 있음을 발견하였다. 일별수익률 분산의 약 15%는 호가스프레드로 설명(說明)할 수 있었다. 마지막으로, 본 연구결과는 다음과 같은 점을 시사(示峻)하고 있다. 우리 나라에서 호가스프레드는 딜러마켓에서와 같은 '마진'의 의미가 전혀 없다. 따라서 호가스프레드의 크기를 결정하는데 있어 중요한 역할을 하는 '호가단위(呼價單位)'를 적절한 수준으로 가능한한 작게 하는 것이 바람직 할 것이다. 이는 매도자와 매수자의 의견접근을 용이하게 함으로서 매매(賣買)의 성립(成立)을 촉진할 뿐만 아니라, 특히 기관투자자의 거래비용(去來費用)을 줄일 수 있으며, 또 호가스프레드로 인한 앞서의 불필요한 변동성(變動性)을 줄이는 효과도 아울러 기할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2007.04a
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• pp.471-476
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• 2007

본 논문의 목적은 과거의 산업 포트폴리오 수익률이 확률추세로부터 어떻게 전체 주식시장과 두 가지 거시경제 변수인 경기동행지수와 산업생산 등을 예측할 수 있는 지를 알아보는 데에 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 연구모형을 설정한 후 세 가지 검정절차를 제시하고 이를 실증적으로 분석하였다. 당월의 전체 주식시장 수익률은 과거의 시차를 지닌 특정 산업부문 포트폴리오 수익률에 대하여 양(+)의 상관관계를 유지하고 있다는 '예측 1'과 전체 주식시장의 수익률은 특정 산업부문의 수익률에 대하여 선행성을 지닐 수 없다는 '예측 2'에 대한 검정 결과는 '예측 1'과 '예측 2'가 지지되고 있음을 파악할 수 있었다. 그리고 산업별 포트폴리오 수익률과 거시경제변수 간의 높은 상관관계를 토대로 하여 전체주식시장 수익률 예측을 가능하게 하는 업종 정보의 점진적 확산 현상이 발생하게 되는가를 검토하기 위하여 각 산업들의 포트폴리오 수익률과 전체 주식시장 수익률이 VAR모형을 토대로 볼 경우 Granger 인과관계를 갖고 있는 지를 분석하였다. 분석결과 21개 업종은 각 산업별 포트폴리오 수익률이 전체 주식시장 수익률을 5% 수준에서 통계적으로 유의한 영향을 주고 있음을 알 수 있었다. 이들 21개의 산업별 포트폴리오 수익률은 경제적으로도 중요한 의미를 지니고 있어 산업제품의 가격 상승과 하락이 경제에 미치는 영향을 파악할 수 있다. 특히 음료 업종에서 전체 주식시장 수익률과 상호간의 인과성을 나타내었으며, 인터넷과 화장품 업종에서는 전체 주식시장 수익률이 이들 업종에 대하여 일방적인 영향을 보이고 있음을 알 수 있었다.>$mgN\;{\cdot}\;L^{-1}$ 및 0.000-0.804 $mgN\;{\cdot}\;L^{-1}$이였다. 규소농도는 0.0-6.2 $mgSi\;{\cdot}\;L^{-1}$의 범위로 3-5월에 매우 낮았으며, 계절적인 변화가 뚜렷히 나타났다. 저질의 입자는 0-125인 silt및 coarse silt로 이루어져 있으며, COD는 51.4-116.9 $mgO_2\;{\cdot}\;gdw^{-1}$로 평균 93.0 $mgO_2\;{\cdot}\;gdw^{-1}$ 이였다. 저질내의 TP및 TN의 농도는 각각 0.04-1.46 $mgP\;{\cdot}\;gdw^{-1}$ 및 0.12-1.03 $mgN\;{\cdot}\;gdw^{-1}$이었다. 표층의 엽록소 a의 정점별 평균값은 정점 1, 2 및 3에서 각각 15.6, 15.2 및 16.0 $mg\;{\cdot}\;m^{-3}$으로 유사하였다. 식물플랑크톤은 총 49종이 출현하였으며, 생물량은 50-23, 350 cells ${\cdot}\;mL^{-1}$로 2001년 9월에 가장 많았다. 이 시기의 우점종은 녹조류인 Schroederia judayi이였으며, 생물량은 20,417 cells ${\cdot}\;mL^{-1}$이였다. 송지호의 수질을 개선하기 위해서는 인위적으로 화학성층을 파괴시켜 심충에 용존산소를 공급시켜야 할 것으로 판단되며, 모래톱으로 인해 막혀져 있는 해수

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.27 no.2
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• pp.297-311
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• 2011

This paper deals with a strategic investment decision model for improving investment profit in shipping industry. Despite the quantitative expansion of Korean shipping business, many shipping firms have suffered financial difficulties due to financial and operating risks that result from the characteristics of capital-intensive business as well as of volatility of shipping markets. As a result, managers in charge of making an investment decision, particularly in tramper business sector, are required to take both financial and operating risk factors into consideration. Put it differently, managers are strongly recommended to avoid these risks by ship asset play; buy-low and sell-high, which results in considerable capital gain and cost reduction. In addition, managers in shipping industry are also recommended to consider the ship chartering investment alternative when the freight markets show extreme volatility as the case of 2008 triggered by sub-prime mortgage financial crisis in USA. For example, the BDI suffered plunging down from 1000 in 2008 to 100 in 2010. Consequently, the 4th largest shipping company in Korea, DAEHAN Shipping Co., has collapsed primarily due to excessive tonnage expansion during the peak time of bulk market. In sum, the strategic investment decision model, suggested in this paper, is designed to include such factors as capital gain by asset play, timely chartering for alternative shipping service, and optimization of operating profit by tonnage adjustment in accordance with change in the shipping markets concerned.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2002.08a
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• pp.89-97
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• 2002

정보사회의 새로운 유형인 "컴퓨터정보"(computer information)를 계약의 객체로 삼는 무체물(intangibles)의 거래에 적용되는 법은 아직까지는 명확하지 않다. 즉, 컴퓨터정보가 수반되는 무체물의 라이센스거래에 있어서는 그 거래객체가 유형의 물품이 아닌 무형의 지적재산이라는 점에서 기존의 거래에 있어 중심이 되어 온 물품매매와는 다른 법제적인 접근이 필요한 바, NCCUSL에서 UCITA을 제정하였다. UCITA는 "컴퓨터정보거래에 관한 상계약법전"이며, "컴퓨터정보"가 수반되는 새로운 유형의 거래를 규정하기 위한 법안으로 계약을 다루는 법이지 재산권을 다루는 법은 아니다. 이러한 UCITA에 대응하는 우리 국내법은 없다. 따라서 본고에서는 향후 급증할 것으로 예상되는 컴퓨터정보거래에서 법률관계의 안전성·예측가능성의 제고 측면에서 가칭 "전자정보거래법"의 입법에 앞서 몇 가지 시사점을 제시하고자 한다.

• Journal of the Korea Construction Safety Engineering Association
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• s.45
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• pp.48-53
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• 2008

대통령자문 건설기술 건축문화선진화위원회가 이례적으로 건축물이 아닌 작품을 선정했다. 젊은 아티스트들의 작품을 전시. 판매하고 다양한 공연도 펼치는 홍대 앞의 명물 '프리마켓(www.freemarket.or.kr)'이 바로 그것이다. 일상 예술창작센터가 운영하는 프리마켓은 생활창작 아티스트 100여명이 만든 예술성을 지난 독창적인 생활용품과 장신구 미술작품 등을 전시 판매하는 곳으로 홍대 앞 어린이 놀이터 '홍익어린이공원'내에 매주 토요일 오후에 운영도는 거리 마켓이다. 유럽등지에 성행하는 Flea market(중고물품이나 생활용품을 교환 매매하는곳)과는 완전히 다른 개념인 free market 즉, 창작품과 창작행위가 펼쳐지는 예술시장인 것이다. 따라서 이곳을 찾은 외국인들은 그들 나라에서 보아왔던 Flea market로 착각하는 일도 흔히 발행하기도 하지만 어쨌든, 도심 속 외진 곳에 버려질 뻔했던 공간이 새롭게 태어나고 있는 점에서 매우 관심을 갖게 하는 곳이다.