Journal of the Korean Professional Engineers Association
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v.31
no.1
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pp.29-37
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1998
우리 면방산업은 1994년도의 일시적인 회복을 제외하고는 극심한 노사분규가 있었던 87년 이후부터 3저 현상의 퇴조와 함께 지속적인 경기부진에서 벗어나지 못하고 있는 실정이다. 1994년 말부터 제조원가의 약 60%를 차지하는 원면가의 상승은 1995년 상반기 파운드당 1달러의 폭등여파로 인해 1996년도 생산라인에 투입된 원면의 가격이 거의 90센트를 넘어 생산원가를 크게 상승시켰다. 게다가 면사 등 제품가격은 오히려 하락 또는 정체를 면치 못해 1996년도에는 많은 면방회사들이 적자를 기록하였다. 이러한 어려움에 직면한 한국 면방산업은 설비 노후화. 고임금, 심각한 인력부족 등의 당면과제에 실마리를 찾지 못하고 있으며, 후발개도국의 추격에 따른 한국의 국제시장 점유율 하락 및 수입의 급증으로 인한 대외경쟁력 저하로 만성적인 불황의 늪을 벗어나지 못하고 있다. 한편 업계에서는 부득이한 조치로서 방적설비를 해외로 이전시켜 해외생산을 계속 확대 추진하고 있는 실정이다. 다음은 한국 면방산업에 대한 개괄적 자료이다.
본 연구에서는 한국주식시장의 대표적 주가지수인 KOSPI 200 진입기업과 제외기업의 주가 행태에 어떤 변화가 있는지를 분석하였다. 1994년 6월 이후부터 1999년 정기변경때까지의 기간에 KOSPI 200에 새로 진입한 종목과 제외된 종목을 검증표본으로 하고 이와 유사한 특성을 가지는 기업들을 대응표본으로 삼아 두 집단간에 나타나는 비정상수익률 및 누적비정상수익률의 특성과 비정상수익률과 비정상거래량간의 관계를 비교 분석하였다. 사건일의 비정상수익률과 사건기간동안의 누적비정상수익룰에 대한 분석결과는 KOSPI 200에 새로 포함되거나 제외되는 종목의 주가행태에 뚜렷한 변화가 있다는 결과를 보여주지는 못하고 있다. 그러나 일부 표본의 분석결과는 KOSPI 200에 새로 진입하거나 제외되는 정보가 공시일 이전에 시장에 반영되는 모습을 보여주며, 외환위기 이후기간에 발생한 정기변경진입종목에 나타난 주가행태 변화와 주가변동과 거래량 변동간의 관계는 일부 가격압박가설로 설명될 수 있음을 보여준다. 그러나 본 연구의 분석결과는 지수 신규편입 종목들이 펀드에 신규로 편입되는 과정에서 거래량이 증가해 초과수익이 발생한다는 기존의 가격압박가설의 내용을 충분히 지지하지는 못하고 있다.
본 논문은 경제적인 위기에 기인한 세계 주식시장의 동조화 현상에 대하여 1993년 말에 발생한 멕시코 외환 위기를 전후(前後)로 북미 대륙의 주식시장과 뉴욕 증시에서 거래되는 중남미 국가펀드 가격들의 동반 움직임(Co-movements)현상을 예(例)로 들어 분석해 보았다. 본 논문은 이전의 실증 연구들과 몇 가지 점에서 일치되는 점을 발견하였다. 첫째, 미국 시장에서 거래되는 중남미 국가펀드의 가격들은 페소위기 이후 더욱 동반 움직임 현상을 나타내었다. 둘째, 중남미 국가펀드는 그들이 거래되는 미국 시장의 움직임에 상당한 영향을 받고 있다. 셋째, 페소위기 이후 북미 대륙의 주식시장간 또는 중남미 국가펀드간의 움직임에 있어서 상관관계가 증가하였다. 결과적으로 자본 이동의 자유화에 따른 자본시장의 점진적인 통합은 국진적으로 발생한 경제 위기를 빠른 시간에 비슷한 위험 요소에 노출되어 있는 다른 지역으로 파급시킨다는 사실이 다시 한 번 입증되었다.
본 연구는 1988년부터 1994년까지 우리나라 주식시장에 상장된 IPO 주식의 장단기 성과를 분석하고, IPO 기업들의 상장 후 영업성과를 상장 이전의 영업성과와 비교하는 데 그 목적이 있다. 본 연구의 특징은 가격제한폭 제도가 상장 후 IPO 주가에 미치는 영향을 고려한 점에 있다고 할 수 있으며, 실증분석 결과 다음과 같은 사실들을 발견하였다. 단기적으로 볼 때, IPO 주식의 비정상 최초수익률은 가격제한폭을 고려하여 측정하는 경우에 훨씬 더 높게 나타나며 또한 상승시장의 경우에 더 높게 나타난다. IPO 주식은 상장 이후에도 추가적인 초과수익을 올리며, 상장 직후에 과잉반응 현상을 동반한다. 장기적으로 볼 때, IPO 주식의 수익률은 시장 평균수익률에 미치지 못한다. IPO 기업들의 영업성과가 상장 이후에 현저히 악화되는 것으로 나타난다. 이는 IPO 기업들이 공개모집을 하는 과정에서 기업내용을 과대포장(window-dressing)하는 증거라고 볼 수 있다.
본고(本稿)는 1986년 이후 우리나라의 경상수지흑자(經常收支黑字) 및 수출입행태(輸出入行態)를 실증적(實證的)으로 분석(分析)하고 그 원인(原因)을 살펴보고자 하는 데 목적이 있다. 1986년의 해외여건호전(海外與件好轉)으로 경상수지(經常收支)가 흑자(黑字)로 반전하게 되자 1987년 이후에는 원화(貨)를 상당히 절상(切上)하였음에도 불구하고 경상수지흑자감소(經常收支黑字減少)의 효과가 1988년까지는 뚜렷이 나타나지 않았는데, 이는 환율(換率)의 변화를 수출가격(輸出價格)에 100% 전가(轉嫁)하지 않으려는 기업(企業)의 가격결정정책(價格決定政策)으로 수출물량감소(輸出物量減少)가 지연되고 원화절상(貨切上)의 J-커브효과(效果)가 발생했기 때문이다. 한편 1986년 이후 경상수지흑자기조하(經常收支黑字基調下)에서 수출입행태(輸出入行態)와 구조적(構造的) 안정성(安定性)을 계량적(計量的) 방법(方法)으로 검증한 결과 검증방법(檢證方法)에 따라 구조적(構造的) 안정성(安定性)의 가설(假設)이 기각되기도 하였는데 특히 수출단가(輸出單價) 및 수입물량결정행태(輸入物量決定行態)의 경우 1985년 이전에 비하여 구조적(構造的)으로 상당한 변화(變花)가 있었던 것으로 나타났다.
>>> 시장여건 분석 $\blacktriangleright$ 주택수급 상황 $\cdot$ 신규입주물량은 46만호로 올해보다 크게 감소하나 아파트입주물량은 32만호로 증가. 특히, 주거용 오피스텔 입주가 본격화되면서 전체적으로 공급과잉구조로 전환 $\cdot$ 가수요는 물론 실수요도 위축되면서 미분양 증가, 입주후 공가가 주요이슈로 대두 $\blacktriangleright$주택정책 여건 $\cdot$양도세,재산세 중과, 주택거래신고제, 종합부동산세 등 10.29종합대책의 후속조치가 본격화되고, 토지거래허가대상 확대 및 개발이익환수 등 2차 대책 시행가능성 상존 $\cdot$ 분양원가 공개, 후분양제 도입, 신행정수도 이전계획의 향방에 따른 불안요인도 내재 $\blacktriangleright$거시경제 전망 $\cdot$ 경기회복으로 금리가 상승세로 돌아설 경우 투자수요 위축 불가피 $\cdot$ 경제성장률이 $5\%$대로 개선되고 시중유동성도 풍부하나, 가계부실과 실업 증가로 수요증가효과는 제한적 >>> 향후 시장전망 $\cdot$ 저금리기조와 각종 개발호재에 따른 시장불안요인은 상존하나 정부의 강력한 투기억제 의지를 감안할 때 단기 조정 후 추가 하락하는 전형적인 경기후퇴국면에 진입할 전망 $\cdot$매매가격은 서울아파트가격이 크게 하락하면서 전국평균-$2\%$ 내외의 하락률을 보이고, 전세가격도 국지적 불안 가능성은 있으나 $-1\%$ 내외의 하향안정세가 이얼질 전망. 분양시장은 청약률 둔화와 미분양 증가의 침제양상이 이어지면서 주택건설실적도 각종 사업여건 악화로 50만호 안팎에 머물 것으로 예상. 지가상상률은 투기대책과 주택시장 위축으로 올해보다는 소폭 낮아지나 각종 개발 호재에 힘입어 개발예정지역을 중심으로 $3\%$ 내외의 높은 상승세가 지속될 전망
The stock price prediction for stock markets remains an unsolved problem. Although there have been various overtures and studies to predict the price of stocks scientifically, it is impossible to predict the future precisely. However, stock price predictions have been a subject of interest in a variety of related fields such as economics, mathematics, physics, and computer science. In this paper, we will study fluctuation patterns of stock prices and predict future trends using the Deep learning. Therefore, this study presents the three deep learning models using Tensorflow, an open source framework in which each learning model accepts different input features. We expand the previous study that used simple price data. We measured the performance of three predictive models increasing the number of priced-based input features. Through this experiment, we measured the performance change of the predictive model depending on the price-based input features. Finally, we compared and analyzed the experiment result to evaluate the impact of the price-based input features in stock price prediction.
Kang, Dong-Joo;Jung, Hae-Sung;Hur, Jin;Kim, Tae-Hyun;Moon, Young-Hwan;Jung, Ku-Hyung;Kim, Bal-Ho H.
Proceedings of the KIEE Conference
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2004.11b
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pp.272-274
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2004
양방향입찰시장(TWBP)의 도입을 위해서는 이를 위한 시장설계 및 효율적인 시장운영을 위한 다양한 분석 작업들이 요구되고 있다. 특히 시장설계의 경우, 해외 자문회사와의 협력을 통해 경쟁적 전력시장을 이미 도입하여 운영하고 있는 해외 국가들의 사례들을 포함한 많은 시장운영 기법들이 검토되고 있으며 향후 도입될 TWBP 전력시장에 적합한 방안들을 준비하고 있다. 전력을 전력시장운영규칙이 정하는 바에 따라 전력시장을 통해서만 거래하도록 규정하고 있는 우리나라의 경우, 전력시장운영규칙은 전력시장과 전력계통의 운영에 대한 모든 것을 다루게 되는 만큼 이에 대한 합리적인 설계와 적용은 효율적인 TWBP 전력시장의 기본 틀이라고 할 수 있다. 양방향입찰시장에서의 가격결정은 전력수급과 시장가격 안정화를 위해 매우 중요한 사안이다. 또한 현재 CBP시장과 다른 용량요금(CP)제도의 폐지와 기타 공급예비력확보 제도 등 도매시장설계에 있어 중요한 자료를 제공한다. 양방향입찰시장하에서 가격수준 분석을 통해 시장개설 이전에 문제점을 사전에 검토하여 문제점을 개선하고 시장규칙에 반영하여야 한다. 또한 용량요금 폐지에 따른 보완대책을 수립하여 수급불안정을 방지하고 전력시장 안정화와 성공적인 도매경쟁시장 개설을 위해 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 CBP 시장과 TWBP 시장에서의 기본적 가격예측을 위한 구조적 모델링과 일부 시나리오에 대한 결과를 소개하고자 한다.
Real estate and artworks were considered challenging investment targets for individual investors because of their relatively high average transaction price despite their long investment history. Recently, the so-called fractional investment, generally known as investing in a share of the ownership right for real-life assets, etc., and most investors perceive that they actually own a piece (fraction) of the ownership right through their investments, is gaining popularity. Founded in 2016, Musicow started the first service that allows users to invest in copyright fees related to music distribution. Using the LSTM algorithm, one of the deep learning algorithms, this research predict the price of right to participate in copyright fees traded in Musicow. In addition to variables related to claims such as transfer price, transaction volume of claims, and copyright fees, comprehensive indicators indicating the market conditions for music copyright fees participation, exchange rates reflecting economic conditions, KTB interest rates, and Korea Composite Stock Index were also used as variables. As a result, it was confirmed that the LSTM algorithm accurately predicts the transaction price even in the case of fractional investment which has a relatively low transaction volume.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.17
no.2
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pp.307-314
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1993
섬유소비는 인구증가 및 경제발전 정도와 밀접한 상관관계를 가지고 있으며, 여러 산업과도 연관되어 있다. 천연섬유와 인조섬유와의 시장 점유 경쟁은 인조섬유가 처음 일반에게 소개된 20세기 초부터 시작되었고, 그후 인조섬유의 품질향상과 신섬유의 개발로 더욱 가열되었다. 섬유의 시장점유율은 가격, 품질 등 여러 요인으로부터 영향을 받으며, 지역적 특성에 따라서도 많은 차이를 보이고 있다. 본 연구는 한국에서의 주요 섬유의 시장점유율을 분석하고, 또한 이를 다른 지역과 비교하는 것을 주요 목적으로 하였다. 시장점유율은 한국과 미국, 기타 선진국, 개발도상국에서의 면, 양모, 재생 cellulose 섬유, 합성 섬유의 1979년부터 1986년까지의 연간 내수용 소비량을 기초로 하여 산출되었다. Minimum Absolute Deviations method를 사용하여 Markov process에 의거한 이전확률(transition probability)을 구하였다. 한국의 섬유시장은 주요섬유의 시장점유율의 크기와 변화 그리고 이전화률면에서 미국의 섬유시장과 유사하였으며, 개발도상국과는 차이를 보였다. 또한, 같은 선진경제임에도 불구하고 미국의 섬유시장은 기타 선진국과는 차이점을 보임으로써 지역에 따른 섬유 선호성과 다른 요인들이 섬유 소비에 영향을 미친다는 것을 시사하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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