• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.23 no.4
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• pp.127-146
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• 2017

Services using artificial intelligence have begun to emerge in daily life. Artificial intelligence is applied to products in consumer electronics and communications such as artificial intelligence refrigerators and speakers. In the financial sector, using Kensho's artificial intelligence technology, the process of the stock trading system in Goldman Sachs was improved. For example, two stock traders could handle the work of 600 stock traders and the analytical work for 15 people for 4weeks could be processed in 5 minutes. Especially, big data analysis through machine learning among artificial intelligence fields is actively applied throughout the financial industry. The stock market analysis and investment modeling through machine learning theory are also actively studied. The limits of linearity problem existing in financial time series studies are overcome by using machine learning theory such as artificial intelligence prediction model. The study of quantitative financial data based on the past stock market-related numerical data is widely performed using artificial intelligence to forecast future movements of stock price or indices. Various other studies have been conducted to predict the future direction of the market or the stock price of companies by learning based on a large amount of text data such as various news and comments related to the stock market. Investing on commodity asset, one of alternative assets, is usually used for enhancing the stability and safety of traditional stock and bond asset portfolio. There are relatively few researches on the investment model about commodity asset than mainstream assets like equity and bond. Recently machine learning techniques are widely applied on financial world, especially on stock and bond investment model and it makes better trading model on this field and makes the change on the whole financial area. In this study we made investment model using Support Vector Machine among the machine learning models. There are some researches on commodity asset focusing on the price prediction of the specific commodity but it is hard to find the researches about investment model of commodity as asset allocation using machine learning model. We propose a method of forecasting four major commodity indices, portfolio made of commodity futures, and individual commodity futures, using SVM model. The four major commodity indices are Goldman Sachs Commodity Index(GSCI), Dow Jones UBS Commodity Index(DJUI), Thomson Reuters/Core Commodity CRB Index(TRCI), and Rogers International Commodity Index(RI). We selected each two individual futures among three sectors as energy, agriculture, and metals that are actively traded on CME market and have enough liquidity. They are Crude Oil, Natural Gas, Corn, Wheat, Gold and Silver Futures. We made the equally weighted portfolio with six commodity futures for comparing with other commodity indices. We set the 19 macroeconomic indicators including stock market indices, exports & imports trade data, labor market data, and composite leading indicators as the input data of the model because commodity asset is very closely related with the macroeconomic activities. They are 14 US economic indicators, two Chinese economic indicators and two Korean economic indicators. Data period is from January 1990 to May 2017. We set the former 195 monthly data as training data and the latter 125 monthly data as test data. In this study, we verified that the performance of the equally weighted commodity futures portfolio rebalanced by the SVM model is better than that of other commodity indices. The prediction accuracy of the model for the commodity indices does not exceed 50% regardless of the SVM kernel function. On the other hand, the prediction accuracy of equally weighted commodity futures portfolio is 53%. The prediction accuracy of the individual commodity futures model is better than that of commodity indices model especially in agriculture and metal sectors. The individual commodity futures portfolio excluding the energy sector has outperformed the three sectors covered by individual commodity futures portfolio. In order to verify the validity of the model, it is judged that the analysis results should be similar despite variations in data period. So we also examined the odd numbered year data as training data and the even numbered year data as test data and we confirmed that the analysis results are similar. As a result, when we allocate commodity assets to traditional portfolio composed of stock, bond, and cash, we can get more effective investment performance not by investing commodity indices but by investing commodity futures. Especially we can get better performance by rebalanced commodity futures portfolio designed by SVM model.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.11 no.7
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• pp.259-272
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• 2020

In fostering dynamic, innovative SMEs, hidden champion companies can be an appropriate model for SMEs to learn the success factors. On the other hand, the need for intellectual property management is becoming important as the value of a company is changing from a financial asset to an intellectual property. Therefore, in this study, the patent portfolio analysis of the hidden champion companies mentioned in Herman Simmon's book "Hidden Champion" was performed. As a result of the analysis, it was confirmed that patents are not possessed or patent activities are actively carried out and a differentiated intellectual property management strategy is implemented to improve patent quality depending on the characteristics of the technology possessed. The results of these studies can be used as basic data to prepare an intellectual property management strategy for companies that want to create opportunities to acquire monopoly rights and reduce patent maintenance and management costs. In addition, in this study, the patent IPC analysis verified that Herman Simmon's claim that "Hidden champions have the ability to focus on core competencies and focus on one technology" is valid.

• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.104 no.2
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• pp.248-253
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• 2015

This study applied the portfolio approach as a means to provide decision-making information for the establishment of the optimal production plan for non-timber products. The target items of non-timber forest product were Chestnut, Jujube, Walnut and Astringent Persimmon. The data used in this study were the annual report of forestry production cost survey which contains the annual production, annual gross income, and annual product cost from 2008 to 2013. These data were used to calculate the expected return of non-timber forest product. The objective function in the portfolio models was to minimize the expected return volatility, called risk and the constrain was to achieve the minimum expected return rate. Results indicated that the production ratio of the nuts and fruits in 2013 was 7% for Chestnut, 20% for Jujube, 5% for Walnut and 68% for Astringent Persimmon. Furthermore, portfolio presented that the production ratio was 10% for Chestnut, 9% for Jujube, 3% for Walnut and 78% for Astringent Persimmon in the near future. The cause was analyzed due to maintain stable production and income of Astringent Persimmon and Chestnut. Meanwhile, the revenue of Walnuts and Jujube was in great variation with relatively higher revenues.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2008.06a
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• pp.345-351
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• 2008

방송통신융합의 핵심으로 자리잡은 IPTV는 통신서비스와 방송산업의 경계를 허무는 동시에 새로운 시장을 형성하고 있다. 세계최고의 초고속 인터넷 망을 보유하고 있는 우리나라는 방송통신 융합규제에 묶여 IPTV분야가 상당기간 답보상태에 있었다. 반면 해외시장은 2008년에 2,500만 가입자를 넘어설 정도로 커지고 있는데 국내 IPTV공급업자들의 해외시장 진출 전략에 대한 국내 연구가 부족한 것이 문제이다. 이에 본 연구에서는 국내의 IPTV시장 답보상태에서도 IPTV의 필수 구성요소인 셋톱박스, CA/DRM, 미들웨어, 네트워크장비, 요금청구 플랫폼 등을 개발한 국내 IPTV공급업체들이 성공적으로 해외에 진출하기 위한 전략을 세우고 최적의 비즈니스를 펼칠 수 있도록 하는 요인을 발굴하여 글로벌전략 모델을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.756-763
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• 2005

본 논문에서는 KOSPI200 지수선물의 분 단위 가격 데이터를 이용하여 거래비용을 고려한 옵션 복제 전략들의 성과를 비교하였다. 비교를 위해 사용한 옵션 복제 전략들은 (1)Black-Scholes 델타(delta) 전략, (2)Black-Scholes 델타 한도 전략, (3)Leland 전략, (4)Whalley-Wilmott 전략이다. 각 전략들은 옵션 복제를 위한 기초자산 거래와 관련된 두 가지 질문에 대한 답을 준다. 첫 번째 질문은 거래 시점에 관한 것으로, '언제 거래할 것인가'이고, 두 번째 질문은 거래량에 관한 것으로, '얼마만큼 거래할 것인가'이다. 본 논문에서는 현실적인 KOSPI200 지수선물 거래수수료(거래금액 대비 0.01%) 환경에서 잔존만기 1년인 유럽형 등가격 콜 옵션을 복제하는 경우를 실험하였다. 실험 결과 Leland 전략을 제외한 나머지 세 전략들의 복제 성과가 상대적으로 뛰어난 것으로 나타났다. 그러나 이들 세 전략들 간에는 복제 성과에 대해 뚜렷한 차이를 발견하기 어려웠다. 한편, 복제 종료 시점에서의 복제 손익에 큰 영향을 미치는 요인은 복제 오차(복제 포트폴리오의 만기 가치와 복제 대상 옵션의 만기 현금흐름의 차이)인 것으로 나타난 반면, 복제를 위한 기초자산 거래비용이 복제 종료 시점에서의 복제 손익에 미치는 영향은 적은 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.185-188
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• 2004

국가개발사업 연구개발관리차원에 대한 패러다임은 객관적 연구과제의 선정 ${\cdot}$ 진도관리 ${\cdot}$ 성과관리 중심에서 기술수요조사 및 예측, 자원배분 등 사전기획과 같은 R&D 전략수립 방향으로 변화하고 있다. 본 연구에서는 생명공학분야를 중심으로 미래 유망기술의 R&D 전략수립을 위한 절차를 제시한다. 먼저 전체과제의 중요도와 연구개발수준을 고려한 포트폴리오 구성을 위해서는 델파이방법을 사용하였다. 다음으로 앞으로 시급히 연구개발에 착수해야할 과제들의 우선순위를 설정하기 위해 AHP방법을 사용하였다.

• Management & Information Systems Review
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• v.32 no.1
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• pp.63-85
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• 2013

This study tries to investigate the fundamental implications inherent in inventory asset information(specifically, unexpected inventory investment) by analyzing how the relationship between unexpected inventory investment and future operating performance. And we study how is the response of the stock market participants to the fundamental implications inherent in inventory asset information. Prior papers often assume the efficient market and they view the significant relation between stock prices and financial indicators as evidence of the contribution of such indicators to future earnings. Leading indicators are attracting the market's attention for equity valuation. We study whether one leading indicator (unexpected Inventories) forecasts future earnings, and whether market participants fully reflect the predictive ability when they sets share prices(Mishkin test, 1983). Our empirical results of the study are summarized as follows. Current unexpected inventory investment is negatively associated with future operating performance. Also, our evidence is that the stock market participants overprice the contribution of unexpected inventory investment when predicting future earnings. Furthermore, a hedge strategy that uses the overpricing gives significant future abnormal returns. The overall results help the users of financial reports, researchers of accounting, and the accounting principle setting body.

• The Journal of Information Systems
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• v.14 no.1
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• pp.1-17
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• 2005

기업성과에 미치는 정보기술의 전략적 영향력이 높다는 인식으로 인해, 많은 기업들이 정보기술에 대한 투자를 증대하고 있다. 하지만, 정보기술전략과 정보기술 성과간의 관계를 직접적으로 규명한 실증연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구에서는 정보기술에 의한 성과가 다르게 나타나는 원인이 기업이 정보기술로부터 얻고자 하는 전략적 목표가 다르기 때문이고 서로 다른 목표에 의해 정보기술의 투자 방향이 다르게 나타난다는 것이 초점을 맞추고자 한다. 따라서 본 영구는 다음과 같은 연구문제를 도출하였다. 1) 정보기술전략은 정보기술성과 간의 관계를 규명하는데 본 연구의 목적이 있으며, 이를 통해 정보기술성과가 다르게 나타나는 현상을 설명하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2005.10a
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• pp.637-646
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• 2005

우리나라 정부는 공공연구기관에서 개발된 기술을 민간부문에서 사용을 극대화하여 기업 및 국가경쟁력을 제고하기 위하여 기술이전과 기술평가 및 기술정보유통 등의 기반을 확충하여 산업전반의 기술경쟁력을 강화하고 있다(기술이전촉진법 제정(2000. 1. 28). 이와 같은 변화는 국가경쟁력의 무게중심이 산업기반경제에서 지식기반경제로의 이동을 나타내는 것이며, 미국을 비롯한 선진 국가들의 움직임은 우리나라보다 10년 이상 앞선 상태이다. 지식기반경제에서는 특허의 전략적 활용이 가장 중요하게 여겨지고 있으며 각 연구기관 및 기업은 특허의 포트폴리오에 총력을 기울이고 있다. 그러나 특허의 사업화 가능성을 판단하여 우수 특허군을 분류하거나 특허의 등록유지에 관한 결정을 내릴 때 현재 특허실사 맵, Risk-Return chart, 전문가 심의 방법을 범용하고 있으나 이와 같은 세 가지 방법은 평가자 개인의 주관적 입장이 강하게 작용하고 있어 문제점으로 지적된다. 본 고에서는 기존의 특허실사 방법론의 맹점인 평가의 주관성을 배제하기 위하여 객관적이고 표준화된 정보인 특허를 사용하여 고안된 두 가지 특허지수(CPP, TCT)를 사용하여 객관적인 특허실사 방법을 제안하고 실증분석을 통하여 사용 가능성을 고찰해 보았다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.19 no.2
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• pp.49-75
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• 2002

본 연구는 과거의 수익률에 근거한 투자전략인 반대투자 전략과 모멘팀 전략의 성과를 분석 하고 있다. 이러한 투자전략의 성과와 주식수익률의 시계열적 특성간의 관련성을 밝히고, 투자 성과를 기업고유 요인에 대한 주가의 과잉반응, 시장의 공통요인에 대한 주가의 반응, 그리고 개별주식의 평균수익률의 횡단면적 공분산에 기인한 부분으로 각각 분해하고 있다. 모멘팀 전략은 1주일 이상 6개월 정도의 포트폴리오 재구성 기간에 대하여 양의 성과를 보이고 있으며, 반대투자 전략은 3개월 이상 6개월의 정도의 기간에 대하여 유의적인 성과가 나타나고 있지만, 상승국면에서는 양의 성과가 나타나고 하락국면에서는 음의 성과가 나타나고 있다. 투자전략의 성과는 1주일 이내의 기간에 대해서는 수익률의 자기공분산에 의하여 주로 설명되며, 1개월에서 3개월 정도의 기간에 대해서는 교차공분산에 의하여 주로 설명되고, 6개월의 기간에 대해서는 개별주식 평균수익률의 횡단면적 분산에 의하여 주로 설명되고 있는 것으로 나타났다. 기간이 짧은 경우에는 투자성과가 주로 기업고유 요인에 대한 지연된 반응에 의하여 설명되며, 기간이 길어짐에 따라 주식수익률은 기업고유 요인에 대하여 과잉반응하는 것으로 나타나고 있다. 시장의 공통요인에 대해서 대체로 지연된 반응이 나타나며 기간이 길어짐에 따라 소규모기업의 주식은 시장의 공통정보에 대하여 과잉반응하는 것으로 나타났다.