We analyzed the structures and properties of the global financial market networks using social network analysis approach. The Minimum Spanning Tree (MST) lengths and networks of the global financial markets based on the correlation coefficients have been analyzed. Firstly, similar to the previous studies on the global stock indices using MST length, the diversification effects in the global multi-asset portfolio can disappear during the crisis as the correlations among the asset class and within the asset class increase due to the system risks. Second, through the network visualization, we found the clustering of the asset class in the global financial markets network, which confirms the possible diversification effect in the global multi-asset portfolio. Meanwhile, we found the changes in the structure of the network during the crisis. For the last one, in terms of the degree centrality, the stock indices were the most influential to other assets in the global financial markets network, while in terms of the betweenness centrality, Gold, Silver and AUD. In the practical perspective, we propose the methods such as MST length and network visualization to monitor the change of the correlation risk for the risk management of the multi-asset portfolio.
Purpose: This study aims to provide implications for the government's housing supply policy by analyzing the factors that determine the type of real estate holding and household debt. This study started from the awareness that the determinants of household debt differ depending on the type of real estate holding. Research design, data and methodology: Real estate ownership type was classified and analyzed into 4 models: model 1 (1 household 1 house and self-resident), model 2 (1 household multiple real estate ownership and self-resident), model 3 (1 household 1 house and rent residence), model 4 (1 household holds a large number of real estate and rent residence). The analysis method used multiple regression analysis. The dependent variable was household total debt. As independent variables, household debt, annual gross household income, financial assets, real estate net assets, annual repayment, demographic & residential characteristics were used. Results: 1) Model 4 has the highest household debt and the highest gross income, Model 2 has the most real estate mortgage loans and real estate net asset, and Model 1 has the highest real estate mortgage payments. 2) The positive factor of common household debt determinants is real estate net assets, and the negative factor is financial assets. 3) It was the net assets of real estate that acted as a positive factor in common for the four models. In other words, the more financial assets, the less household debt. It was analyzed that the more net assets of real estate, the more household debt. The annual repayment of financial liabilities had no influence on household debt, while the annual repayment of loan liabilities and household debt had a positive relationship. Conclusions: 1) It is necessary to introduce benefits and systems that can increase the proportion of household financial asset. Specific alternatives include tax benefits and reduced fees for financial asset investment. 2) In the case where a homeless person prepares one house for one household, it is necessary to prepare various support measures according to the income level. The specific alternative is to give additional points for pre-sale or apply an interest rate cut incentive for mortgage loans.
본 연구의 목적은 금리추세가 국내생명보험회사들의 자산운용 실태에 미치는 영향을 분석하여 문제점을 도출하고, 자산운용전략에 대한 방향성을 제시하고자 하였다. 연구방법은 2000년~2014년 동안에 국내 생명보험회사들의 자산현황 및 운용자산 내역, 자산배분실태, 유가증권 내역을 시계열 분석하였고, 총자산 및 자산별 수익률을 분석하였으며, 금리 주가와 운용수익률 간의 상관관계와 회귀분석을 실시하였다. 분석결과는 안전자산인 국공채의 비중은 증가한 반면에 위험자산인 주식의 비중은 감소하여 수익성 보다 안정성 위주로 자산운용을 하고 있었다. 금리와 총자산수익률, 운용자산수익률, 유가증권수익률 간에 높은 양(+)의 상관계수가 산출되었으며, 금리와의 상관관계에서 총자산수익률 보다는 운용자산수익률의 상관관계가 높았고, 운용자산수익률 보다는 유가증권수익률의 상관관계가 더 높았다. KOSPI 주가지수와 운용수익률 간에는 상관계수가 음(-)으로 나타났다. 시사점은 안정성 위주의 자산운용으로 금리하락이 역마진 리스크를 높이고 있어서 자산운용의 변화가 필요하다는 것이다.
Although attention to terrorism has increased sharply in recent years within many countries, it is by no means a new phenomenon. Majority of these countries have limited regulations or guidelines about terrorism. LOP (Level Of Protection) can be consider as a first step. This paper seeks to present a process to determine LOP and allowable damage. LOP is determined by asset value reason why it should be based on cost. The asset value is defined as "cost induced when asset is damaged". For example, the collateral damage outside the facility should be taken in consideration in the asset value. Allowable structural damage is assigned depending on LOP.
정보통신환경의 빠른 변화에 따라서 정보자산의 효과적인 관리의 중요성이 강조되어지고 있다. 국내에서도 정보인프라에 대한 정보보호를 위해서 중요자산에 대한 위험분석 및 취약성 분석 강조되어지고 있다. 따라서 효과적인 자산분석을 위해 자산분류 체계화가 선행되어야 한다. 이에 따라, 본 논문에서는 기존의 연구내용들을 조사하여 자산분류를 체계화하고, 이를 토대로 객체지향 자산분류 모델을 제안한다.
효율적인 교량의 유지관리를 위해서는 우선순위를 고려한 유지보수비용 예측과 전략적인 예산배분이 가능한 자산관리시스템의 구축이 필요하다. 본 연구는 이를 돕기 위한 교량의 자산가치 평가방법 연구를 통해 국내 실정에 적합한 실효성 있는 자산가치 평가방법의 제안을 주목적으로 하였다. 우선 국내외 교량시설물의 자산가치 평가 적용사례를 조사하여 그 장단점을 파악하고 국내 실정에 적합한 교량자산가치 평가 방법을 고찰하였다. 이를 바탕으로 취득원가에 의한 자산가치 평가방법과 대체원가를 활용한 가치평가 방법을 제안하고 교량의 가치평가를 위한 모델을 정립하였다. 또한 제안된 두 가지 자산가치 평가방법을 활용하여 국내에서 공용중인 교량의 가치평가를 수행하였다. 회계적 목적의 자산가치 평가 지원을 위해서는 초기건설비용에 근거한 취득원가를 고려한 자산가치 평가방법이 바람직한 것으로 분석되었으며, 유지관리 의사결정의 목적을 위해서는 보다 다양한 의사결정 인자의 고려가 가능한 감가상각 후 대체원가방법을 활용하는 것이 적합한 것으로 분석되었다.
Sensor network supports data delivery from physical world to cyber space Sensors get physical events then wireless network transfers sensor data to service server. We use sensor network technology to manage location information of asset. In ubiquitous computing environment, user localization is basic context for intelligent service. A lot of research group make effort to develop low cost localization technology. In this paper, we propose asset monitoring system using wireless sensor network. It is implemented using ad hoc network technology which can be adopted to smart home and this system can monitor the asset location and movement.
Although asset price is an important factor in determining changes in external balances, no studies have investigated it from the Chinese perspective. In this study, I empirically examine the underlying driving forces of China's trade balances, particularly the role of asset price and the real exchange rate. To this end, I estimate a sign-restricted structural vector autoregressive model with quarterly time series data for China, using the Bayesian method. The results show that changes in asset price affect China's trade balances through private consumption and investment. Also, an appreciation of the real exchange rate tends to deteriorate trade balances in China. Furthermore, forecast error variance decomposition results indicate that changes in asset price (stock price and housing price) explain about 20% variability of trade balances, while changes in the real exchange rate can explain about 10%.
인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.
소프트웨어 생산성을 향상시키고 자동화하기 위한 효과적인 개발방법이 지속적으로 요구되어 왔다. 본 논문에서는 DMI를 기반으로 설계단계에서 도메인 설계정보를 재사용하기 위한 부품자산을 구성하려고 한다. 그리고 설계단계에서 설계정보를 재사용하기 위해서는 개발환경에 독립적인 플랫폼의 추상화된 아키텍처정보가 필요하다. 또한 잘 설계된 아키텍처를 기반으로 응용영역의 설계를 지원할 수 있어야 한다. 그러므로 본 연구에서는 아키텍처 레벨의 플랫폼과 응용 도메인영역의 설계정보를 정형화하여 표현할 수 있는 DMI 구조를 이용하였다. DMI에서 아키텍처 자산은 추상화 레벨이 높은 설계단계에서 설계정보를 자산부품으로 분해하거나 합성이 가능하다. 따라서 아키텍처 자산의 메타 데이터 구성은 도메인 영역의 기반설계구조를 재사용할 수 있는 구조를 지원하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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