암호화폐시장이 지속해서 성장함에 따라 하나의 새로운 금융시장으로 발전하였다. 이러한 암호화폐시장에 관한 투자전략 연구의 필요성 또한 대두되고 있다. 본 연구에서는 단기매매전략과 딥러닝을 결합한 암호화폐 투자 방법론에 대해 실증분석을 진행하였다. 투자 대상의 암호화폐를 이더리움으로 설정하고, 과거 데이터를 기반으로 최적의 파라미터를 찾아 이를 활용하여 실험 모델의 투자 성과를 분석하였다. 실험 모델은 변동성돌파전략, LSTM(Long Short Term Memory)모델, 이동평균 교차 전략, 그리고 단일 모델들을 결합한 결합 모델이다. 변동성돌파전략은 일 단위로 변동성이 크게 상승할 때 매수하고 당일 종가에 매도하는 단기매매전략이며, LSTM모델은 시계열 데이터에 적합한 딥러닝 모델인 LSTM을 활용하여 얻은 예측 종가를 이용한 매매방법이다. 이동평균 교차 전략은 단기 이동평균선이 교차할 때 매매를 결정하는 방법이다. 결합 모델은 변동성돌파전략의 매수 조건과 변동성돌파전략의 목표 매수가보다 LSTM의 예측 종가가 큰 경우 매수하는 조건이 동시에 만족하면 매수하는 규칙이다. 결합 모델은 변동성돌파전략과 LSTM모델의 파생 변수를 활용해 매수 조건에 AND와 OR를 사용하여 만든 매매 규칙이다. 실험 결과, 단일 모델보다 결합 모델에서 투자 성과가 우수함을 확인하였다. 특히, 데일리 트레이딩과 매수 후 보유의 누적수익률은 -50%이하인 것에 비해 결합 모델은 +11.35%의 높은 누적수익률을 달성하여 하락이 지속되던 투자 기간에도 기술적으로 방어하며 수익을 낼 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 기존의 딥러닝기반 암호화폐 가격 예측에서 나아가 변동성이 큰 암호화폐시장에서 딥러닝과 단기매매전략을 결합하여 투자 성과를 개선하였다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 실제 투자 시 적용 가능성을 보여주었다는 점에서 실무적 의의가 있다.
정보화 사업에 대한 투자성과가 언제부터 어떻게 나타날 것인가의 시차 연구는 정책개발 및 정보시스템 도입 시 의사결정에 중요한 연구이다. 그러나 대부분의 정보화 성과평가 방법론들은 평가시점에 따라 사전/과정/사후평가의 한 시점에서 평가할 뿐 시간 경과에 따른 정보를 제공하는데는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 정보화 효과 분석 및 시차와 관련한 선행연구들을 살펴보고 전자정부 사업의 일환으로 추진된 산업인력정보화 사업의 워크넷 시스템에 대한 시차효과를 파악하는 방법론을 제시하고, 이를 실증 분석하였다. 본 연구에서는 DB 데이터를 이용한 시차분석, 이용자들의 업무프로세스 분석을 통한 시차분석, IT투자 대비 효과를 이용한 시차분석 등 다양한 관점에서 시차효과 분석방법을 제시하였다. 또한 다양한 시차효과 분석방법을 국가인적자원개발 및 노동시장활성화를 지원하는 워크넷에 적용하여 검증을 시도하였다. 본 연구를 통해 시차분석을 위한 몇 가지 방법론을 제시하였으며, 산업인력 정보화사업의 성과가 시차를 두고 향상되었다는 것을 발견하였으며, 정보화와 성과 간에 발생하는 시차현상의 존재 가능성에 대한 시사점을 제시하였다.
IT 투자성과의 정량화에 대한 필요성이 높아짐에 따라 학계와 연구단체에서 IT 투자성과의 화폐가치 전환 및 정량적 평가를 위한 다양한 측정방법들을 개발하여 제시하고 있으며, 이들 기법을 활용하여 IT 투자성과를 정량적으로 평가하는 기업들이 점차 늘고 있다. 그러나 이와 같은 IT 투자성과의 정량적 평가 기법을 도입한 기업의 실무자들은 화폐가치로 전환되어 도출된 결과들이 가시적으로 확인될 수 있는 것이 아니기 때문에 IT가 제공하는 실 효과를 제대로 반영하여 평가되었는지에 대하여 확신하지 못하고 있다. 이에 본 연구는 IT 투자성과의 정량적 평가 결과를 기존의 많은 연구를 통해 IT 투자성과의 정성적인 평가로 입증된 사용자 만족도로써 설명이 가능한지 파악하여 보기 위하여 기업의 사례 분석을 통해 그 상관관계를 분석하였다. 사례 연구 결과, 다음과 같은 시사점을 도출하였다. 첫째, 정보화 효과금액은 사용자 만족도와 상관관계가 있다. 둘째, 합리적인 정보화 효과금액의 도출을 위해서는 조직 내에서 시스템의 효과를 정량화할 수 있는 지표 개발 및 화폐전환 데이터의 관리가 중요하다. 셋째, IT ROI는 시스템 간의 성과를 비교하는 것에는 부적절하며 개별 시스템의 성과 및 효율성 측정 기준으로 사용하는 것이 적절하다. 넷째, 정량적 평가가 여전히 시스템의 전략적인 부분 등에 대한 평가에는 미흡하기 때문에 이를 보완하기 위한 방법으로 사용자 만족도를 함께 사용하는 것이 바람직하다.
This study endeavors to enrich investment prospects in cryptocurrency by establishing a rationale for investment decisions. The primary objective involves evaluating the predictability of four prominent cryptocurrencies - Bitcoin, Ethereum, Litecoin, and EOS - and scrutinizing the efficacy of trading strategies developed based on the prediction model. To identify the most effective prediction model for each cryptocurrency annually, we employed three methodologies - AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA), Long Short-Term Memory (LSTM), and Prophet - representing traditional statistics and artificial intelligence. These methods were applied across diverse periods and time intervals. The result suggested that Prophet trained on the previous 28 days' price history at 15-minute intervals generally yielded the highest performance. The results were validated through a random selection of 100 days (20 target dates per year) spanning from January 1st, 2018, to December 31st, 2022. The trading strategies were formulated based on the optimal-performing prediction model, grounded in the simple principle of assigning greater weight to more predictable assets. When the forecasting model indicates an upward trend, it is recommended to acquire the cryptocurrency with the investment amount determined by its performance. Experimental results consistently demonstrated that the proposed trading strategy yields higher returns compared to an equal portfolio employing a buy-and-hold strategy. The cryptocurrency trading model introduced in this paper carries two significant implications. Firstly, it facilitates the evolution of cryptocurrencies from speculative assets to investment instruments. Secondly, it plays a crucial role in advancing deep learning-based investment strategies by providing sound evidence for portfolio allocation. This addresses the black box issue, a notable weakness in deep learning, offering increased transparency to the model.
An index fund is a collective investment scheme that aims to replicate the movements of an index of a specific financial market regardless of market conditions. An index fund is a popular investment alternative because it is much cheaper to run than an active fund and it performs better than actively managed funds. This paper illustrates the usefulness of wavelet analysis in constructing an index fund. The wavelet analysis can decompose the time series data in frequency domain as well as in time domain. The major findings of this paper are as follows. First, the beta coefficient that represents the systematic risk has the scale dependent property. This result can provide important information to the investors with various investment time frequency. Investors can use the betas corresponding to their investment frequencies among the various scale betas estimated by wavelet analysis. Second, we can find the usefulness of wavelet analysis in constructing index fund because the wavelet technique gives less tracking error(difference between the index performance and the index fund performance) than the traditional constructing techniques. The result of this study implies that the wavelet techniques can be an important analytic method to the other financial markets such as option market, futures market, bond markets and currency market.
Purpose: The purpose of this research is to identify the factors effecting on the software firm performance through RBV(Resource-Based View) perspective. Methods: The data have been analyzed via the multiple regressions between 3 performance indexes, which are revenue, operational income rate and employment, and 7 independent variables. Results: The results show that company age, capital intensity, training expense, marketing expense, and export revenue effect on the firm performance, whereas R&D expense and debt ratio do not so. Conclusion: This study can contribute the decision process of the investment priority of resources and competencies at the software firms to maximize the return on investment.
In this paper, the function factors contributing to ITA/EA functions in their organizations, are suggested. Also the reasons to the construction of IT governance system and their effects on the their organizations are discussed and the relationships are verified by empirical model. From the survey, the data of the 227 respondents were collected and regression analysis was performed for validating the research model. ITA/EA functions consist of the IT infrastructure systemization, ITA/EA business process support, IT investment efficiency factors. And the factors of IT resource and performance management, IT process management, IT service management are included to IT governance. The main analysis results described significantly are shows as follows. At first, IT resource and performance management factor is effected by the ITA/EA business process support factor and IT investment efficiency factor. In similarly, IT service management factor is also affected by the factors such as ITA/EA business process support, IT investment efficiency, and IT infrastructure systemization. In additional analysis, IT investment efficiency factor in official sectors, ITA/EA business process support factor in private sectors respectively are described as the significant factors on the IT governance.
ESG 투자가 금융시장의 대세이자 상식으로 부상하고 있다. ESG 투자는 기업의 재무실적 이외에 환경, 사회, 거버넌스 등 비재무적 요소를 투자의사결정에 반영하여 장기적 관점에서 사회의 지속가능성과 투자수익을 동시에 추구하는 투자방식이다. 본 연구는 일반적으로 알고 있던 ESG 투자의 특징이 코로나19를 계기로 어떻게 변화하고 있는지를 환경, 사회, 거버넌스 관점에서 살펴보았다. 이후 코로나19가 유가증권시장에 부정적 요인으로 작용하였는지 여부를 VAR 모델을 활용하여 규명하였다. 동시에 미국과 한국의 ESG 인덱스와 벤치마크를 수익성과 변동성 관점에서 분석하여 ESG 투자가 팬데믹 국면에서도 유효한 전략임을 확인하였다. 본 연구 결과는 팬데믹 이후에도 ESG 투자의 중요성이 변함없을 것이라는 점을 시사한다. 동시에 경영자들이 수동적 ESG 경영을 지양하고 지식경영을 토대로 한 전략적 ESG 경영에 나서야함을 시사한다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제16권4호
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pp.205-222
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2009
Considering time-lag in the performance evaluation of information system (IS) investment is important because its effect reveals after certain period of time passed. Particularly it is more in the systems of e-government informatization projects which the amount of investment and the scale of business are huge. Many methods to solve this issue have been proposed such as system dynamics methods, simulations, structural equations etc. However, it is still difficult and unsolved problem because collecting practical data for time-lag analysis is very hard. In this paper, we analyze IS time-lag effect through factor analysis using the accumulated practical operational DB data. For the performance evaluation of the G4C system, the representative e-government web portal, we selected eleven factors reflecting time passing in G4C DB data. With these factors this paper conduct time-lag analysis in four view points. First, we conducted 'Stabilizing of G4C system' and got a result that IS is needed about three years for the stabilization. Second, we conducted 'Utilization of G4C system' and got a result that the utilization reaches appropriate level after in three years later after the introduction of G4C system. Third, we conducted 'Cost reduction effect' and got a result that cost reduction is stable in the third year after the introduction of G4C system. Lastly, we conducted 'System maturity effect' and got a result that the system reaches to the quality level that users expect after third to fourth years. According to the results of this research, we found that performance of IS improv continuously not immediately, and it needs three or four years of time-lag.
본 연구는 아시아의 개발도상국인 중국과 정보기술 선진국임에도 불구하고 관련 연구가 부족한 한국의 기업을 대상으로 정보기술 투자와 기업 성과간의 관계에 관한 실증연구를 수행하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 중국과 한국 기업의 정보기술 투자는 기업의 효율성 지표에 모두 긍정적 영향을 주고 있다. 둘째, 한국기업에서는 정보기술 투자가 기업의 성장성에 긍정적 영향을 주고 있는 반면, 중국기업에서는 정보기술 투자가 기업의 성장성에 영향을 주지 않고 있다. 셋째, 기업 효율성(ROA) 측면에서는 경제발전단계(또는 정보기술 성숙 단계)로 인한 정보기술 투자 효과의 차이가 발견되었으나, 기업 성장성 측면에서는 통계적으로 의미있는 결과가 발견되지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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