• Title/Summary/Keyword: 잡음거래

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KRX건설 주가지수와 기업경기실사지수 간의 선행-후행 관계 (The Lead-Lag Relationship between KRX Construction Index and Business Survey Index)

  • 유한수
    • 토지주택연구
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    • 제14권4호
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    • pp.39-46
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    • 2023
  • 본 연구에서는 'KRX건설 주가지수'와 '건설업 기업경기실사지수' 간의 관계를 분석하였다. 본 연구는 공표된 주가지수를 '추세요소'와 '잡음거래요소'로 분해하여 '주가지수 추세요소'와 '건설업BSI' 간의 관계, '주가지수 잡음거래요소'와 '건설업BSI' 간의 관계에 대해서 분석하였다는 측면에서 기존연구들과 차별을 두었다. Granger 인과관계 검정 결과에서는 '공표된 KRX건설', '추세요소', '잡음거래요소' 모두 '건설업BSI'에 대해 단방향의 Granger 인과관계가 존재함을 보였다. 즉, 추세요소는 건설업BSI를 선행하는 것으로 나타났으며, 주식시장의 일시적 심리적 요소, 과잉 반응 등에 의해 생성되는 '잡음거래요소'도 '건설업BSI'에 대해 선행관계에 있는 것으로 나타났다. 본 연구결과와 같이 건설업 주가지수의 움직임이 건설업 경영자들의 기대심리에 선행한다는 연구결과는 건설업 경영자들의 투자의욕에 주식시장의 움직임이 영향을 준다는 함의를 제시하고 있다.

사이버 주식거래와 주가 변동성 (Cyber Trading and KOSPI Volatility)

  • 정군오;유한수
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제5권1호
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    • pp.78-82
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    • 2004
  • 본 연구에서는 사이버 주식거래의 도입이 주가 변동성에 어떤 영향을 주었는가를 분석하였다. 기존 연구들이 시장에서 관찰되는 변동성을 대상으로 분석하였는데, 본 연구에서는 시장에서 관찰되는 변동성을 기본적 변동성과 일시적 변동성으로 분해하여 분석하였다. 관측변동성에 대한 분석결과 사이버 주식거래 비중이 50%를 넘어선 기간 C에서 관측변동성이 증가한 것으로 분석결과가 나타났다. 그리고 일시적 변동성은 기간 C에서 유의하게 변화하지 않은 것으로 나타났다. 즉, 관측변동성이 기간 C에서 증가한 이유가 잡음거래의 증가에 의한 현상이 아니라는 것이다 결론적으로 사이버 주식거래의 증가로 정보가 가격에 신속하게 반영되어 관측변동성이 증가한 것으로 판단할 수 있다.

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지역간 주택매매가격 변동성의 상관관계에 관한 연구 (A Study on the Interregional Relationship of Housing Purchase Price Volatility)

  • 유한수
    • 산학경영연구
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    • 제20권2호
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    • pp.15-27
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    • 2007
  • 본 연구에서는 서울, 대전, 부산의 주택매매가격종합지수 변동성간의 상관관계에 대해 분석하였다. 기존의 연구에서는 시장에서 관찰되는 관측변동성을 이용하여 분석하였으나 본 연구에서는 통계적 방법을 이용하여 관측변동성을 내재가치의 변화에 의해 발생되는 기본적 변동성과 추종거래 등과 같은 잡음거래(noise trading)에 의해 발생되는 일시적 변동성으로 분해하여 락 변동성간의 관계를 분석하였다. 분석 결과 서울 주택매매가격 변동성과 두산 주택매매가격 변동성의 상관관계가 관측변동성 기본적 변동성, 일시적 변동성 모두 높게 나타나고 있다. 기본적 변동성의 경우는 관측변동성의 경우보다 상관관계가 놀게 나타났는데 기본적 변동성은 정보에 의해 발생하는 지속적인 변동성 부분이므로 각 시장에 공통적으로 영향을 주기 때문에 상관관계가 놀게 나타난 것으로 판단된다.

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합의에 의한 잡음(noise)제거와 의사결정유형별 성과비교 (Information Quality and the Relative performance Comparison between Individual and Group Decision-making)

  • 김동헌;유성용
    • 정보학연구
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    • 제3권1호
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    • pp.45-59
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    • 2000
  • 본 연구에서는 의사결정의 유형에 따라 의사결정시 사용하는 정보에 내재된 잡음(noises)을 완화시키거나 제거할 수 있는지를 분석한다. 이러한 분석을 수행하기 위해 각 증권사가 투자 유망종목으로 추천한 한국증권거래소에 상장된 기업의 주식수익률을 의사결정성과의 대용치로 하여 분석을 수행한다. 분석결과 각 개별증권사가 추천한 개별의사결정 성과는 의사결정자의 정보분석능력의 차이로 개별의사결정자간에 상당한 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 개별의사결정과 개별의사결정자의 합의로 도출된 집단의사결정의 성과간에도 차이가 있어 합의의 과정에서 개별정보 속에 내재된 잡음(noises)이 제거됨을 알 수 있다. 그러나 정보능력이 뛰어난 개별의사결정자의 성과와 집단의사결정의 성과간에는 유의한 차이를 나타내지 않아 집단의사결정시 합의의 과정에서 개별의사결정정보를 평균화하는 것으로 보인다. 본 연구는 한국증권거래소에 상장된 주식수익률을 대용치로 하여 의사결정성과를 분석하였다. 따라서 우리나라 주식시장에서 투자자들이 정보를 주가에 매우 신속하고 정확하게 반영하고 있다는 것을 전제한다.

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CORBA 기반의 전자상거래 시스템 구축 기법 및 전략

  • 김수동;김철진
    • 한국전자거래학회:학술대회논문집
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    • 한국전자거래학회 1998년도 학술대회지 vol.2
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    • pp.477-486
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    • 1998
  • 여러 산업 분야에서 인터넷의 채택으로 인터넷을 기반으로 하는 전자상거래 시스템 구축이 일반화되고 있으며, 전자상거래에 연관된 표준들이 제기되고 있다. 전자상거래가 인터넷의 네트워크를 고려한다면, 전자상거래 시스템은 클라이언트/서버나 분산 아키텍쳐를 요구한다. 즉, 객체지향 패러다임이 새롭고 효율적인 개발 방법으로써 널리 받아들여져 왔다. OMG의 CORBA가 객체지향 분산 아키텍쳐를 위한 실제적인 표준으로 잡음으로써, 진보된 인터넷 상거래시스템들 구축하는데 있어 CORBA를 이용하기 위한 기술을 요구한다. 본 논문에서는 CORBA 기반의 전자상거래 시스템의 아키텍쳐를 제시하며, CORBA가 인터넷 상거래 시스템의 성능과 다른 특성들을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 제안한다.

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심층강화학습 기반 분산형 전력 시스템에서의 수요와 공급 예측을 통한 전력 거래시스템 (Power Trading System through the Prediction of Demand and Supply in Distributed Power System Based on Deep Reinforcement Learning)

  • 이승우;선준호;김수현;김진영
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.163-171
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    • 2021
  • 본 논문은 분산형 전력 시스템에서 심층강화학습 기반의 전력 생산 환경 및 수요와 공급을 예측하며 자원 할당 알고리즘을 적용해 전력거래 시스템 연구의 최적화된 결과를 보여준다. 전력 거래시스템에 있어서 기존의 중앙집중식 전력 시스템에서 분산형 전력 시스템으로의 패러다임 변화에 맞추어 전력거래에 있어서 공동의 이익을 추구하며 장기적인 거래의 효율을 증가시키는 전력 거래시스템의 구축을 목표로 한다. 심층강화학습의 현실적인 에너지 모델과 환경을 만들고 학습을 시키기 위해 날씨와 매달의 패턴을 분석하여 데이터를 생성하며 시뮬레이션을 진행하는 데 있어서 가우시안 잡음을 추가해 에너지 시장 모델을 구축하였다. 모의실험 결과 제안된 전력 거래시스템은 서로 협조적이며 공동의 이익을 추구하며 장기적으로 이익을 증가시킨 것을 확인하였다.

한국주요상장사 주가 실현변동성 추정시 시장미시구조 잡음과 최적 추출 빈도수 (Market Microstructure Noise and Optimal Sampling Frequencies for the Realized Variances of Stock Prices of Four Leading Korean Companies)

  • 오로지;신동완
    • 응용통계연구
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    • 제25권1호
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    • pp.15-27
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    • 2012
  • 본 논문에서는 KOSPI 시가총액기준 상위 4종목(삼성전자, 현대차, 현대모비스, POSCO)의 고빈도 거래 데이터를 바탕으로 일중 수익률의 실현변동성과 시장미시구조잡음에 대해 연구한다. Volatility signature plot을 통해 실현변동성(Realized Variance; RV)과 편의수정 실현변동성($RV_{AC_1}$)의 편의를 확인하고 시장미시구조 잡음의 특징을 실증적으로 파악한다. 또한, 잡음 대 신호비(Noise-to-Signal Ratio; NSR)를 사용하여, 평균제곱오차(Mean Square Error; MSE) 기준의 실현변동성(RV)과 편의수정 실현변동성($RV_{AC_1}$)의 최적 추출 빈도수를 추정해본다.

기관투자자 거래가 주가지수 변동성에 미치는 영향 (The Effect of Institutional Investors' Trading on Stock Price Index Volatility)

  • 유한수
    • 산학경영연구
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    • 제19권1호
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    • pp.81-92
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    • 2006
  • 본 연구에서는 기관투자자의 순매수가 주가지수 변동성에 어떤 영향을 미치는가에 대해 분석하였다. 기존의 연구들에서는 관측변동성을 가지고 분석이 이루어져 왔는데 본 연구에서는 상태공간모형과 칼만필터링을 이용하여 관측변동성을 기본적 변동성과 일시적 변동성으로 분해하여 이들 각각의 변동성에 어떠한 영향을 주었는지를 연구하였다. 분석대상기간은 2000년 1월 4일부터 2005년 6월 30일까지로 하였으며 분석대상지수는 KOSPI이다. 기관투자자 순매수와 관측변동성의 관계에 대한 분석결과 기관투자자 순매수와 관측변동성은 유의한 관계가 없는 것으로 나타났으며 상태공간모형과 칼만필터링을 이용하여 구한 기본적 변동성과 일시적 변동성에 대해 분석 결과도 기본적 변동성, 일시적 변동성 모두 기관투자자 순매수와 유의한 관계가 없는 것으로 나타났다.

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한국 전력 계통에서의 상태추정 알고리즘 적용 (Application and Experience of State Estimation in Korea Power System)

  • 송태용;송석하;여현근;강형구;강부일
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 A
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    • pp.89-91
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    • 2003
  • 최근 들어 전력 계통은 점차 복잡해지고 계통 규모 역시 빠른 속도록 성장하고 있다. 이러한 환경 하에서 전력계통 운영을 담당하고 있는 한국전력거래소가 계통의 현 상태를 정확하게 파악하고 가능한 상정 고장에 대비하여 전력계통을 안정적으로 운영하는 것은 매우 중요하다고 할 수 있다. 이를 위해 기존의 스카다를 사용하여 계통의 상황을 파악하는 방법은 통신상의 잡음 및 측정값의 부정확성으로 인해 계통을 전체적으로 정확하게 파악하고 실시간 상정고장 분석과 같은 검토를 하는데 한계가 있다. 따라서 차세대 에너지 관리 시스템(NEMS)을 구축하는 단계에서 한국전력거래소는 상태추정 및 관련 응용프로그램을 실계통에 도입하여 전력 계통의 안정 운영에 기여하려 하고 있다. 상태추정이란 에러를 포함하고 있는 측정값과 네트워크 모델을 사용하여 현 계통의 전압, 위상각, 조류 둥의 실제 상태를 추정하는 방법으로 상태추정을 사용하여 현 상태 감시 및 실시간 상정고장 분석, 안전도 개선과 같은 기능을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 차세대 EMS에 적용된 상태추정을 설명하고 실계통에 적용하여 파악한 상태추정의 기능을 보여주고 있다.

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대어휘 연속음성 인식 시스템의 성능평가 (Performance Evaluation of Large Vocabulary Continuous Speech Recognition System)

  • 김주곤;정현열
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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    • pp.99-102
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    • 2002
  • 본 논문에서는 한국어 대어휘 연속음성 인식 시스템의 성능향상을 위하여 Multi-Pass 탐색 방법을 도입하고, 그 유효성을 확인하고자 한다. 연속음성 인식실험을 위하여, 최근 실험용으로 널리 사용되고 있는 HTK와 Multi-Pass 탐색 방법을 이용한 음성인식 시스템의 비교 실험을 수행한다. 대어휘 연속음성 인식 시스템에 사용한 언어 모델은 ARPA 표준 형식의 단어 N-gram 언어모델로, 1-pass에서는 2-gram 언어모델을, 2-pass 에서는 역방향 3-gram 언어모델을 이용하여 Multi-Pass 탐색 방법으로 인식을 수행한다. 본 논문에서는 Multi-Pass 탐색 방법을 한국어 연속음성인식에 적합하게 구성한 후, 다양한 한국어 음성 데이터 베이스를 이용하여 인식실험을 수행하였다. 그 결과, 전화망을 통하여 수집된 잡음이 포함된 증권거래용 연속음성 데이터 베이스를 이용한 연속음성 인식실험에서 HTK가 $59.50\%$, Multi-Pass 탐색 방법을 이용한 시스템은 $73.31\%$의 인식성능을 나타내어 HTK를 이용한 연속음성 인식률 보다 약 $13\%$의 인식률 향상을 나타내었다.

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