A power system configuration has been increasingly advanced with a number of generating units. In particular, renewable energy resources are widely introduced due to the environmental issues. When applying the renewable energy sources with the ESS (Energy Storage System), the ESS is the role of a potential generating resource in the power system while mitigating the output volatility of renewable energy resources. Thus, for applications of the ESS, the surrounding environment of it should be considered, which means that capacity and energy of the ESS can be affected. Moreover, operation strategy of the ESS should be proposed according to the installation purpose as well as the surrounding environment. In the paper, operation strategy of the ESS is proposed considering load demand and the output of renewable energy resources on a hourly basis. Then, the cost of electrical energy is minimized based on the economic model that consists of capital cost, operation cost, fuel cost, and grid cost for a year. It is sure that peak-shaving effects can be achieved while satisfying the minimum cost of electrical energy.
As the generation of renewable energy increases rapidly, the stability of the grid due to its intermittency becomes a problem. The most appropriate way to solve this problem is to combine and operate the renewable generators with the ESS(Energy Storage System). However, since the revenues of operating the ESS are less than the investment cost, many countries are implementing various incentive policies for encouraging investment of the ESS. In this paper we estimated optimal capacity of the ESS to maximize profits of renewable energy generation businesses under the incentive policy of Korea and analyzed the impact of the incentive policy on the future electric power system of Jeju island. The simulation results show that the incentive policy has significantly improved the profitability of the renewable energy businesses generation business. But the volatility of the net demand has increased as the energy stored in the ESS is discharged intensively at the time of the incentive application.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권8호
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pp.25-31
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2020
The purpose of this paper is to examine a financial distress premium in the emerging market. A risk-return trade-off of negative book equity (NBE) and distress firms is empirically analyzed using data from the Stock Exchange of Thailand. This research employs Ohlson's (1980) bankruptcy model as a measurement of distress risk. The results indicate that distress firms outperform solvent firms in the Thai market and deny distress anomaly often found in the developed market. Fama-Frech (1993) three-factor model and Carhart (1997) four-factor model verify the existence of a distress premium in the Thai capital market. Risk-seeking investors demand greater compensation for bearing risks of distress firms' going concern. This paper provides fresh evidence that default risk is a significant explanatory factor in pricing stocks in the emerging market. Also, this study sheds light on the role of NBE firms in asset pricing. Most studies eliminate NBE firms from their sample. However, NBE firms yield superior average cross-sectional returns, albeit with higher volatility. Investors are rewarded with distress risks associated with NBE firms. The outperformance of NBE firms is statistically significant when compared to the overall market. The NBE premium disappears when factoring size, value, and momentum in time-series analysis.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권4호
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pp.65-74
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2021
The rapid change in gold price is an issue of concern in the global economy and financial markets. Gold has been used as a means for trading and transaction around the world for long period of time and it plays an integral role in monetary, business, commercial and financial activities. More importantly, it is used as economic measure for the global economy and will continue to play an important economic vital role - both locally and globally. There has been an explosive growth in demand for efficient and effective scheme to predict gold price due its volatility and fluctuation. Hence, there is need for the development of gold price prediction scheme to assist and support investors, marketers, and financial institutions in making effective economic and monetary decisions. This paper primarily proposed an intelligent based system for predicting and characterizing the gold market trend. The simulation result shows that the proposed intelligent gold price scheme has been able to predict the gold price with high accuracy and precision, and ultimately it has significantly reduced the prediction error when compared to baseline neural network (NN).
This study intends to examine the regional blocs of the international crude oil futures market by analyzing the dynamic conditional correlation between the international crude oil futures markets using the DCC-GARCH model. For statistical data, from April 2, 2018 to March 31, 2022, international crude oil futures prices such as Europe, the United States, China, and Dubai were used. To summarize the results of the study, first, the phenomenon of regional blocs in the international crude oil futures market is occurring, and it is found that it is gradually strengthening as time goes by. Second, it was found that the dynamic correlation of the international crude oil futures market is temporarily strengthened when a supply-demand imbalance problem occurs due to a global shock. Third, it was found that the volatility of the Chinese crude oil futures market affects the international crude oil futures market. This study confirmed that the regional blocs phenomenon in the international crude oil futures market is strengthened as time goes by. In particular, it suggested that China's influence in the international oil market would increase.
This paper investigates whether the price of cryptocurrency is determined by the US dollar index, the price of investment assets such gold and oil, and the implied volatility of the KOSPI. Overall, the returns on cryptocurrencies are best predicted by the trading volume of the cryptocurrency both in-sample and out-of-sample. The estimates of gold and the dollar index are negative in the return prediction, though they are not significant. The dollar index, gold, and the cryptocurrencies seem to share characteristics which hedging instruments have in common. When investors take notice of the imminent market risks, they increase the demand for one of these assets and thereby increase the returns on the asset. The most notable result in the out-of-sample predictability is the predictability of the returns on value-weighted portfolio by gold. The empirical results show that the restricted model fails to encompass the unrestricted model. Therefore, the unrestricted model is significant in improving out-of-sample predictability of the portfolio returns using gold. From the empirical analyses, we can conclude that in-sample predictability cannot guarantee out-of-sample predictability and vice versa. This may shed light on the disparate results between in-sample and out-of-sample predictability in a large body of previous literature.
오피스의 수급 불균형은 도시 성장을 약화시킨다. 오피스의 초과공급이 공실률을 높이고 임대료가 하락하는 등 시장의 불안정성을 키울 수 있기 때문이다. 또한 오피스의 초과수요가 기업의 임차비용을 상승시켜 도시의 산업 성장을 제한할 수 있다. 최근 대규모의 신규 공급이 서울 오피스시장의 변동성을 높였다. 그럼에도 불구하고 오피스 공급에 대한 연구는 미미한 실정이다. 따라서 본 연구는 서울 오피스 신규 공급의 영향요인을 확인하고 수급 불균형의 주요 원인인 시차를 고려하여 결정요인들의 동태적 구조적인 움직임을 분석하였다. 이를 위해 시계열모형인 벡터오차수정모형(VECM)을 활용하여 2003년부터 2015년까지 서울 오피스시장의 분기별 자료를 분석하였다. 분석결과, 서울 오피스 신규 공급에 영향을 주는 요인은 1분기 전 오피스 신규 공급량(-), 1분기 전 오피스 고용자 수(+), 2분기 전 이자율(+), 1분기 전 cap rate(-), 2분기 전 cap rate(-)으로 확인되었다. 이를 바탕으로 영향요인들 간의 시간에 따른 상호의존성과 변동에 따른 상대적 기여도를 분석한 결과, 이자율과 cap rate은 신규 공급량에 단기적인 영향을 미친 반면 고용과 공실률은 장기적이고 지속적인 영향을 미쳤다. 따라서 예측 가능한 오피스 시장 전망을 위해서는 이러한 오피스 신규 공급 영향요인에 대한 공신력 있는 자료 구축이 필요하고 지속적인 모니터링이 필요하다. 오피스는 기업과 산업의 성장을 이끄는 핵심적인 도시인프라이기 때문이다.
대리운전 시장의 요금체계는 이용자의 대리운전 서비스 요청 시, 주위 대리운전 기사의 수, 대리운전 서비스 이용자 수, 날씨 등의 다양한 영향에 의해 실시간으로 변하는 Dynamic Pricing의 특징이 있다. 불확실한 변동성은 대리운전 서비스 요금을 상승시켜 고객의 이탈과 대리운전 기사의 배차거부를 유발하는 주된 원인이 되며, 이러한 문제를 해결하기 위해 적절한 수요를 예측하고 선제적으로 대응하기 위한 수요 예측모형의 도입이 요구된다. 본 연구에서는 대리운전 서비스 이력 데이터를 활용하여 지역별, 시간대별 대리운전 서비스 수요를 예측하는 모형을 제시한다. 이후 실제 대리운전 서비스 이력 데이터를 활용하여 시간과 요일에 따른 조건부 확률을 구축하고 이를 예측 모형과 결합한 Time-Series with Conditional Probability 방법론을 제안하였으며 실험을 통해 SARIMA, Prophet의 기존 시계열 모형보다 성능이 우수함을 검증하였다. 본 연구는 제안된 방법론을 통해 구축된 수요 예측 모형을 활용하여 대리운전 서비스의 단기 전략 수립에 활용할 수 있다는 시사점이 있다.
태양광 풍력 발전은 한국의 에너지 전환에 있어서 핵심적인 요소이다. 특히 이산화탄소 감축과 미세먼지 저감을 위해서 태양광 풍력 발전 확대 보급은 정책적으로나, 사회적으로 필수 불가결한 선택이다. 이에 본 논문은 태양광 풍력 확대에 대응하여 한국 전력시스템 내에서 추가적으로 발생하는 비용, 즉 통합 비용에 대해 분석하고자 한다. 2019년~2030년에 걸친 "8차 전력수급기본계획", "재생에너지3020 이행계획"과 2016년 태양광 풍력 발전량을 기반으로 KEPTA를 활용하여 시나리오 분석한 결과, 2030년 13.94Won/kWh~32.55Won/kWh의 통합비용이 필요하며, 백업비용은 8.94Won/kWh, 균형비용은 1.03Won/kWh~4.45Won/kWh, 계통접속비용은 3.97Won/kWh~19.16Won/kWh가 필요한 것으로 나타났다. 이러한 추가 비용이 확보될 때 태양광 풍력 발전의 확대를 위한 전력시스템 내 안정성이 확보될 것으로 예상한다. 향후 태양광 풍력 발전의 기술 개발과 전력저장장치 도입, 그리고 도매시장 가격 변화 등을 고려한 연구가 필요하다.
우리나라의 경우 일반보험의 부가보험료를 구성하는 요소인 보험회사의 이익을 산출하는 기준에 대해 특별히 정하고 있지 않으며, 손해보험회사들은 대부분 2~5% 수준을 보험료에 반영하고 있다. 보험상품의 특성상 가격결정의 투명성이 요구되고 있지만, 국내 손해보험산업에 있어서 보험가격 요소별 결정방법론에 대한 기준이나 실증연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 산출기준이나 실증연구가 미흡한 일반보험의 상품별 예정이익률 산출 방법을 제시하고자 한다. 일반보험의 예정이익률을 산출하는 기준은 손익변동성에 따른 손실 리스크에 대비하여 보험회사가 확보해야 하는 자본에 대한 주주요구수익을 보험료에 대한 비율로 반영하는 것이다. 주주는 보험 운영과 관련된 리스크를 감내하기 때문에 이에 대한 보상을 받아야 하며, 이러한 주주입장에서의 기회비용을 보험료에 반영하려는 것이다. 본 연구에서는 상품별로 보험리스크에 대비하기 위해 회사가 적립해야 하는 자본량을 산출하였으며, 보험리스크는 보험영업 손익의 변동성으로 정의하였다. 그리고 보험리스크는 DFA(Dynamic Financial Analysis; 동적재무분석) 방법론에 의한 stochastic simulation을 활용하여 산출하였다. 최종적으로 25개 상품에 대한 예정이익률을 산출하여 현재 국내 일반보험의 예정이익률과 어떤 차이가 있는지를 실증적으로 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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