• Korean Business Review
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• v.16
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• pp.43-60
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• 2003

There are several stylized facts concerning stock return volatility. First, it is persistent, so an increase in current volatility lasts for many periods. Second, stock volatility increases after stock prices fall. Third, stock volatility is related to macroeconomic volatility, recessions, and banking crises. On the other hand, there are many competing parametric models to represent conditional heteroskedasticity of stock returns. For this article, I adopt the strategy followed by French, Schwert, and Stambaugh(1987) and Schwert(l989, 1990). The models in this article provide a more structured analysis of the time-series properties of stock market volatility. Briefly, these models remove autoregressive and seasonal effects from daily returns to estimate unexpected returns. Then the absolute values of the unexpected returns are used in an autoregressive model to predict stock volatility.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.1
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• pp.205-220
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• 2016

Seasonal adjustment is useful to provide a better understanding of underlying trends in Korean economic statistics. The seasonal component also includes calendar effects such as Seol and Chuseok. Most popular seasonal adjustment methods are X-12-ARIMA of the U.S. Bureau of the Census and TRAMO-SEATS of the Bank of Spain. Statistics Korea and the Bank of Korea compile seasonally adjusted series of several Korean economic statistics. This paper illustrates basic principles for seasonal adjustment and the current status of seasonal adjustment in Korea based on previous research. In addition, several issues on seasonal adjustment are addressed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.165-165
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• 2021

전 세계적으로 하천 수질이 저하되고 있다. 이는 수생태계의 손상을 야기하고 인류를 위한 하천의 물 공급원 기능에 저해 요소로 작용한다. 오염된 수생태계에 대한 효과적인 맞춤형 관리전략을 수립하려면 수질의 시공간적 변동 요인을 이해하는 것이 중요하다. 시간적 및 공간적 변동성이 모두 중요하지만, 본 연구에서는 낙동강 전체 유역에서 나타나는 공간적인 변동성에 집중하여 하천 수질의 공간적 차이에 영향을 미치는 요인을 식별하고 그들의 상대적 중요성을 분석하고자 하였다. 분석을 위해 낙동강 유역 전역의 40개 수질오염총량관리 단위유역에서 5년 동안 수집된 하천 총인 농도와 유역특성 자료를 사용하였다. 총인 농도의 공간적 변동성에 영향을 미치는 주요 유역특성을 식별하기 위한 통계모델 선정을 위해 완전 탐색 접근법과 베이지안 추론이 적용되었다. 완전 탐색은 두 단계에 걸쳐 진행되었으며, 1 단계 완전 탐색의 결과로 유역특성 자료들의 중요도가 선정되었으며 2 단계 완전탐색 결과로 통계모델이 우선 선정되었다. 우선 선정된 통계모델은 베이지안 추론을 통해 모델의 정확도와 불확실성이 분석되었고 공간적 변동성 분석을 위한 최적 모델이 선정되었다. 본 연구의 결과로 낙동강 하천 총인 농도의 공간적 변동성에 영향을 미치는 주요 유역특성에 대한 통찰력이 제공된다. 또한 식별된 주요 유역특성은 유역특성 변화에 대한 하천의 수질 반응을 예측하는데 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.10 no.1
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• pp.45-72
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• 2004

본 연구에서는 우리나라에서 EVA의 주가변동에 대한 설명력을 실증적으로 분석함으로써 주주가치 극대화의 규범이 어느 정도로 통용되고 있는가를 고찰하였다. 이와 같이 EVA의 주가변동에 대한 설명력을 분석해봄으로써 자본자유화 이후 상대적으로 주주가치 극대화의 규범이 한국자본주의에 어느 정도 영향을 주었는지 판단할 수 있다. 실증분석의 결과를 종합해볼 때, 우리나라에서는 EVA의 주가변동에 대한 설명력이 그다지 뚜렷하지 않은 것으로 판단된다. 보다 확고한 판단을 내리기 위하여 당기 순이익과 매출액을 사용한 모형들과 서로 비교해보기도 하였지만 결과는 대동소이 하였다. 그리고 IMF 위기를 전후하여 시장에 구조적인 변화가 있었을 것이라는 전제 아래 표본기간을 위기가 발생한 시점을 기준으로 전과 후 두 기간을 구분하여 분석하기도 하였고, 산업별로 구분하여 고찰하기도 하였지만 결과는 기본적으로 동일하였다. 분석결과가 시사하는 바에 따르면 우리나라에는 아직 주주자본주의가 제대로 자리를 잡았다고 말할 수 없다. 그러나 기업들이 가치중심경영으로 패러다임을 신속하게 전환하지 못한다면 무한경쟁으로 집약되는 생존경쟁에서 결코 살아남지 못하기 때문에 기업들은 경영에 있어서 EVA를 더욱 중시하는 방향으로 전개할 것이다. 따라서 앞으로 EVA는 그 설명력을 점차 높여갈 것으로 판단된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.24 no.1
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• pp.71-81
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• 2011

In this paper, we systematically analyzed the variation of KOSPI returns using a GARCH-ARJI(auto regressive jump intensity) model. This model is possibly to capture time varying volatility as well as time varying conditional jump intensity. Thus, we can decompose return volatility into usual variation explained by the GARCH model and unusual variation that resulted from external news or shocks. We found that the jump intensity implied on KOSPI return series clearly shows time varying. We also found that conditional volatility due to jump is generally smaller than that resulted from usual variation. We also analyzed the effect of 9.11 and the 2008 financial crisis on the volatility of KOSPI returns and conclude that there is strong and persistent impact on the KOSPI from the 2008 financial crisis.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.25 no.4
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• pp.125-141
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• 2020

Recent Studies emphasize the effect of investors attention, recognition and sentiment on the trading behavior of retail investors and stock price variation. In this study, we use Naver Trend to measure investors'attention and investigate the relation between investor attention and price synchronicity, total risk and systematic risk of stocks. Using various research methodologies such as portfolio analysis, fixed effect regression and dynamic panel analysis, we find consistent results. First, stock price synchronicity is increased with lager average search volume, but with less search variability. Second, both average search volume and its variability are positively related to total risk and beta of stocks. These results can be interpreted that search volume sharply increases only when stock-related event occurs.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.235-237
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• 2000

본 논문에서는 환경의 변화에 민감한 시계열 데이터인 주가의 변동과정을 보다 효과적으로 설명하기 위한 방안의 하나로 강화 학습 모형의 도입을 제안하며, 특정 시점의 주가 추세를 평가하는 기준으로 가치도 함수를 채택한다. 가치도 함수의 계산에는 강화 학습 알고리즘의 일종인 Monte Carlo 알고리즘을 적용하고, 신경망 구현에 의해 구한 근사 가치도의 적절성을 평가하였다. 실험 결과로 볼 때, 여타 강화 학습 알고리즘을 추가적으로 적용할 경우, 주가 변동의 시계열적 특성을 더욱 잘 반영할 수 있을 것으로 판단된다.

• Advanced Industrial SCIence
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• v.2 no.3
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• pp.22-28
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• 2023

In this study, we conducted research on the automated trading of U.S. stocks through a volatility strategy using the Fear and Greed index. Volatility in the stock market is a common phenomenon that can lead to fluctuations in stock prices. Investors can capitalize on this volatility by implementing a strategy based on it, involving the buying and selling of stocks based on their expected level of volatility. The goal of this thesis is to investigate the effectiveness of the volatility strategy in generating profits in the stock market.This study employs a quantitative research methodology using secondary data from the stock market. The dataset comprises daily stock prices and daily volatility measures for the S&P 500 index stocks. Over a five-year period spanning from 2016 to 2020, the stocks were listed on the New York Stock Exchange (NYSE). The strategy involves purchasing stocks from the low volatility group and selling stocks from the high volatility group. The results indicate that the volatility strategy yields positive returns, with an average annual return of 9.2%, compared to the benchmark return of 7.5% for the sample period. Furthermore, the findings demonstrate that the strategy outperforms the benchmark return in four out of the five years within the sample period. Particularly noteworthy is the strategy's performance during periods of high market volatility, such as the COVID-19 pandemic in 2020, where it generated a return of 14.6%, as opposed to the benchmark return of 5.5%.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.20 no.1
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• pp.213-231
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• 2003

This paper uses the Efficient Method of Moments(EMM) of Gallant and Tauchen to estimate continuous-time stochastic volatility diffusion model for the Korean Composite Stock Price Index, sampled daily over $1995\sim2002$. The estimates display non-normality of stock index return, leptokurtic distribution, and stochastic volatility. Funker, this study suggests that two factor stochastic volatility model will be more desirable than one factor stochastic volatility model to estimate daily Korean stock return and also suggests that the stochastic volatility diffusions should allow for Poisson jumps of time-varying intensity.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.883-888
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• 2008

섬진강 하류의 하상변동을 분석하였다. 분석에 활용한 자료와 방법은 기존의 하천 측량자료와 HEC-6 모형이다. 모형의 입력 변수는 하상 단면 측량자료, 하상 구성 물질, 수문자료 등이다. 본 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 섬진강 하류 하상변화의 주요인은 수문자료의 변화에 따른 것이라기보다는 과도한 하상골재 채취 때문으로 판단된다. 마찰속도, 대표입경, 무차원 소류력 관계를 분석한 결과 전반적으로 하상의 상승을 나타내고 있다. 섬진강 하류의 하상 변동 분석결과 분석대상 전 구간에서 주로 퇴적이 발생하였다. 1989년$\sim$2000년까지의 섬진강 하류의 하상변동은 1978년$\sim$1989년의 변동 폭과 비교해 볼 때 비교적 변화가 작았으며, 이 기간에 섬진강 하류 하상은 침식보다는 주로 퇴적 양상을 보여 주고 있다. 따라서 현재 섬진강 하류의 하상은 골재 채취 이전의 하상 상태로 점점 상승하고 있는 것으로 판단된다.