• ETRI Journal
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• 제18권2호
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• pp.87-106
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• 1996

This paper proposes a new model as a framework for forecasting demand and technological substitution, which can accommodate different patterns of technological change. This model, which we named, "Adaptive Diffusion Model", is formalized from a conceptual framework that incorporates several underlying factors determining the market demand for technological products. The formulation of this model is given in terms of a period analysis to improve its explanatory power for dynamic processes in the real world, and is described as a continuous form which approximates a discrete derivation of the model. In order to illustrate the applicability and generality of this model, time-series data of the diffusion rates for some typical products in electronics and telecommunications market have been empirically tested. The results show that the model has higher explanatory power than any other existing model for all the products tested in our study. It has been found that this model can provide a framework which is sufficiently robust in forecasting demand and innovation diffusion for various technological products.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권11호
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• pp.83-93
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• 2020

This empirical research aims to modeling and improving the forecasting accuracy of the volatility pattern by employing the Saudi Arabia stock market (Tadawul)by studying daily closed price index data from October 2011 to December 2019 with a number of observations being 2048. In order to achieve significant results, this study employs many mathematical functions which are non-linear spectral model Maximum overlapping Discrete Wavelet Transform (MODWT) based on the best localized function (Bl14), autoregressive integrated moving average (ARIMA) model and generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) models. Therefore, the major findings of this study show that all the previous events during the mentioned period of time will be explained and a new forecasting model will be suggested by combining the best MODWT function (Bl14 function) and the fitted GARCH model. Therefore, the results show that the ability of MODWT in decomposition the stock market data, highlighting the significant events which have the most highly volatile data and improving the forecasting accuracy will be showed based on some mathematical criteria such as Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Absolute Scaled Error (MASE), Root Means Squared Error (RMSE), Akaike information criterion. These results will be implemented using MATLAB software and R- software.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.361-368
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• 2013

본 연구는 무등산 국립공원 방문객들의 인구통계학적 특성 및 사회경제학적 특성을 조사하여 공원방문객 수요증진을 위한 마케팅전략차원의 정보제공을 목적으로 수행되었다. 이 연구를 수행하기 위해서는 적절한 모형설정이 중요하다. 이른바 종속변수가 이산확률분포를 가진 이산형 변수일 경우, 연속확률분포의 자료 분석에 적합한 회귀모형을 설정한다면 추정치에 대한 심각한 오류가 발생하기 때문이다. 따라서 본 연구의 자료 분석은 포아송모델을 통해 수행되었으며, 자료의 특성이 과산포를 보였기 때문에 이를 고려할 수 있는 보다 적합한 모델로 음이항 포아송모델을 설정하여 최종적으로 파라미터를 추정하였다. 그 결과, 수요자의 연령, 직업, 방문선호계절, 동반유형, 주 5일 근무제 그리고 선호관광형태 등이 방문객 수요에 긍정적인 역할을 하고 있는 것으로 파악되었으며, 이 주요영향변수들을 바탕으로 국립공원 측에 핵심시장에 대한 특성과 그들을 위한 마케팅 전략 및 정보 등을 제공할 수 있었다.

• 기술혁신학회지
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• 제14권spc호
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• pp.1256-1284
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• 2011

기존에 신기술제품 소비시장을 연구하기 위한 많은 모델이 있었으나, 소비자, 유통업자, 제조업자로 구성되는 가치사슬 단계의 전반적인 상호작용을 통한 시장의 움직임을 파악하는 연구는 미약하다. 이에 본 논문에서는 수요자, 유통업자, 제조업자로 구성되는 다중행위자와 소비자선택이론의 상호작용을 통해 신기술상품의 구매에 대한 수요확산을 시뮬레이션하였다. 본 연구는 신기술상품 구매 시의 소비자의 선호도를 분석하고자 컨조인트 분석을 적용하여 선호도 계수를 추정하였으며 행위자기반모형을 통해 신기술 채택 및 인센티브 제공 여부에 따른 소비행태를 시뮬레이션 분석하였다. 분석결과 기술제품의 시장점유율은 재고수준에 따른 인센티브의 제공과 신기술제품의 상품적용에 따른 소비자층의 제품수용이 조화롭게 이루어질 때 상승하는 것으로 나타났다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권5호
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• pp.81-102
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• 2010

본 연구는 전통시장 중심의 소비행태분석을 통해 전통시장과 경쟁시장 간 선택요인과 이용 확률을 비교분석하고, 아울러 전통시장의 이용확률을 제고할 수 있는 요인을 분석하였다. 분석모형은 소비자의 이산적 선택을 설명하는데 효과적인 다항로짓모형을 활용하였다. 분석결과, 소비자들의 만족도가 높고, 규모가 크며, 주차시설을 많이 확보하고 있는 전통시장일수록 이용확률이 높은 반면, 전통시장으로의 소요시간 증가는 전통시장 이용에 부정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 전통시장의 정책적 지원책은 전통시장의 이용빈도에 큰 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났으며, 소득이 높을수록 전통시장보다는 타 경쟁업태를 이용하는 경향이 높았다. 한편, 지역유형별 비교분석을 통해 전통시장이 타 시장과 비경쟁구도일때, 전통시장의 활성화 가능성이 높다는 사실을 확인할 수 있었다. 시장유형별 소비자들로부터 선택받을 확률은 인터넷 쇼핑이 가장 높았으며, 전통시장의 이용확률은 극히 낮은 것으로 분석되었다. 전통시장의 이용확률을 가장 높일 수 있는 요인으로는 점포수 증가, 주차장 확대 등 물리적 요인이 주를 이루었으며, 뒤를 이어 전통시장에 대한 정책적 지원 등의 순으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.187-201
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• 2011

방향성(Direction)과 변동성(Volatility)에 대한 분석은 증권투자를 위한 시장분석의 기초가 된다. 변동성분석이 옵션 투자에서 중요하다면 주식이나 주가지수선물투자는 방향성분석에 의하여 투자성과가 결정된다. 기존의 금융분석에서 기계학습을 이용한 방향성에 대한 연구는 주가나 투자위험의 예측을 중심으로 이루어졌으며, 최근에 와서야 실전투자를 위한 매매시스템(trading system) 개발에 대한 연구가 이루어지고 있다. 인공지능형 주가예측모형에서는 ANN(artificial neural networks), fuzzy system, SVM(Support Vector Machine) 등의 기법이 주로 활용되고 있다. 본 연구에서는 방향성매매를 위한 지능형 기계학습방법 중에서도 패턴인식에서 좋은 성과를 보이고 있는 은닉마코프 모형(Hidden Markov Model)을 이용한다. 실무적으로는 방향성 예측을 위해 주로 주가의 추세분석(Trend Analysis)을 활용한다. 다양한 기술적 지표를 이용한 추세분석에 기반한 시스템트레이딩(System Trading) 기법은 실전투자에서 점차 확대추세에 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩 기법 중 실무에서 많이 이용되는 이동평균교차전략(moving average cross)에 연속 은닉마코프모형을 적용한 지능형 매매시스템을 제안하고, 실제 주가자료를 이용한 시뮬레이션 결과를 제시한다. 세계적 선물시장으로 성장한 KOSPI200 선물시장에서 제안된 매매시스템의 장기간의 투자성과를 분석하기 위하여 지난 21년 동안의 KOSPI200 주가지수자료를 실증 분석하였다. 분석결과는 KOSPI200 주가지수선물의 방향성매매에서 제안된 CHMM기반 지능형 매매시스템이 실전에서 일반적으로 활용되는 시스템트레이딩 기법의 투자성과를 개선할 수 있음을 보여주었다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제15권4호
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• pp.165-192
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• 2005

This study introduces how to estimate the monetary value of intellectual capital of a public research institute by incorporating a non-market valuation technique, the choice experiments(CE). CE is a survey-based environmental valuation technique that has increasingly been popular over the last decade. The members of institute E, a typical type of public research institutes in Korea, were surveyed, before the data were fit to the conditional logit and mixed logit models. The total value of the institute's intellectual capital was estimated at approximately W3,377 billion for the year 2003. The institute's human, structural and relational capitals that comprise the intellectual capital were estimated at W18.7 billion, W10.7 billion and W4.4 billion respectively, for each of the components' index values improving by 1%. The human capital was placed a higher value than the other two. The study also shows that CE is a flexible technique that enables the researcher to estimate the monetary value of the intellectual capital whatever the index values of the component capitals and to interpret model estimation results more in depth by incorporating the mixed logit, a state-of-the-art discrete choice model, than the conventional conditional logic.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.57-59
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• 2001

The restructuring of power industry is still going on all over the world for last several decades. Many kinds of restructuring model has been studied, proposed, and applied. Among those models, power pool is more popular than others. This paper assumes the power pool market structure having competitive generation sector and a new method is presented to build bidding strategy in that market. The utilities participating in the market have the perfect information on their cost and price functions, but they don't know the strategy to be chosen by others. To define one's strategy as a vector, we make utility's cost/price function into discrete step function. An utility knows only his own strategy, so he estimates the other's strategy using stochastic methods. For considering these conditions, we introduce the Bayesian rules and noncooperative game theory concepts. Also additional assumptions are included for simplification of solving process. Each utility builds the strategy to maximize his own expected profit function using noncooperative Bayesian game. A numerical example is given in case study to show essential features of this approach.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제18권1호
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• pp.61-74
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• 2014

This paper presents accurate and efficient numerical methods for calculating the sensitivities of two-asset European options, the Greeks. The Greeks are important financial instruments in management of economic value at risk due to changing market conditions. The option pricing model is based on the Black-Scholes partial differential equation. The model is discretized by using a finite difference method and resulting discrete equations are solved by means of an operator splitting method. For Delta, Gamma, and Theta, we investigate the effect of high-order discretizations. For Rho and Vega, we develop an accurate and robust automatic algorithm for finding an optimal value. A cash-or-nothing option is taken to demonstrate the performance of the proposed algorithm for calculating the Greeks. The results show that the new treatment gives automatic and robust calculations for the Greeks.

• 동아시아식생활학회지
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• 제16권1호
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• pp.29-36
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• 2006

The purpose of this study was to measure the pizza purchasing behavioral characteristics of respondents and importances of factors affecting pizza purchase, to estimate the effects of attributes on pizza restaurant choice, and to predict probability of selecting a particular pizza restaurant The questionnaire consisted of two parts: The paired experimental profiles, purchasing behavior and importances of factors affecting pizza purchase. This study generated profiles of 16 hypothetical pizza restaurant based on the seven attributes. The profiles comprised 16 discrete sets of variables, each of which had two levels. For this study, researcher randomly selected 150 students of university as respondents. Twenty students did not complete the survey instrument, resulting in a final sample size of 129. All estimations were carried out using frequency, correlation, phreg procedure of SAS package. The results were as followed Based on the estimated model, the -2LL(B) statistic for a model with all explanatory variables was 5585.761 and the Chi-square statistic is 134.786 with 7 df (p<0.001). At p<0.001, we would reject the null hypothesis that the attributes do not influence choice. The parameter estimate for price was highest, followed by late delivery time, promised delivery time, money-back guarantee, discount, pizza variety, and pizza temperature. The result from this study suggested that there was an opportunity to increase market share and profit by improving operations so that customers receive discount and money-back guarantee simultaneously, and by reducing price, delivery time.