The stock price prediction for stock markets remains an unsolved problem. Although there have been various overtures and studies to predict the price of stocks scientifically, it is impossible to predict the future precisely. However, stock price predictions have been a subject of interest in a variety of related fields such as economics, mathematics, physics, and computer science. In this paper, we will study fluctuation patterns of stock prices and predict future trends using the Deep learning. Therefore, this study presents the three deep learning models using Tensorflow, an open source framework in which each learning model accepts different input features. We expand the previous study that used simple price data. We measured the performance of three predictive models increasing the number of priced-based input features. Through this experiment, we measured the performance change of the predictive model depending on the price-based input features. Finally, we compared and analyzed the experiment result to evaluate the impact of the price-based input features in stock price prediction.
This article is focused on the review of price reduction and measuring damages under the CISG together with the law relating to sale of goods in main countries when the goods delivered did not conform with the contract. And also reviewed on the election of remedies for the aggrieved party, that is, which one between the two remedies would provide more compensation for the non-conformity. This article can be summarized as below. 1. Price reduction has its principal significance when the buyer accepts non-conforming goods and plays important role only when the seller is not liable for the non-conformity because the same price reduction formula applies for all circumstances. Of course, the buyer must bear any further damages, such as shutdown expenses and other consequential damages. 2. If the seller is liable for the damages and the price level rises, the buyer normally will claim damages since this approach is much more favorable result than price reduction. 3. In case the seller is liable for the damages and the buyer suffers no consequential damages, if the price level falls, price reduction would provide more compensation for the non-conformity than would damages and if there is no change in the market level, the allowance for defects in the goods will be normally the same under the price reduction and damages. By the way, In case the seller is liable for the damages and the buyer suffers consequential damages, it is desired that the buyer firstly elect the price reduction and later seeks to claim for consequential losses when the price level falls and unchanged.
The main aim of this paper is to estimate the change in the quantity demanded of public water when the economic factors such as income and water price are changed. The privious methods to estimate the quantity of public water demanded has been usually based on the LPCD(liter per capita per day). Implicitly, this method regards the price of water as given. If the water price and income elasticities of water demand are estimated using the time-series and pooled data analysis. In the second step, the quantity demanded of public water are forecasted using the estimated elasticities. The results show that we can reduce the quantity demanded of residential water considerably when the water price is changed.
In a competitive electricity power market, the price of electricity changes instantly, that of conventional market is predetermined and hardly changes. In such a new environment, customers' behaviors change instantly according to the changing electricity prices. If we develop a electricity load model that well describes the behavior of electricity consumers, we can utilize that model in forecasting the amount of future load, solving the load flow problem and finding the weak point of the system. In this paper new electricity model that considers the price of electricity and power factor of the load is presented. While conventional load model, which is demand function of electricity, uses the price of real and reactive power as the independent variable of the demand function. this new load model uses price of real power and penalty factor according to the power factor for the calculation of amount of electricity demand.
We try to use system dynamics to forecast the demand/supply and price, also transportation fare for iron ore. Iron ore is very important mineral resource for industrial production. The structure for this system dynamics shows non-linear pattern and we anticipated the system dynamic method will catch this non-linear reality better than the regression analysis. Our model is calibrated and tested for the past 6 year monthly data (2003-2008) and used for next 6 year monthly data(2008-2013) forecasting. The test results show that our system dynamics approach fits the real data with higher accuracy than the regression one. And we have run the simulations for scenarios made by possible future changes in demand or supply and fare related variables. This simulations imply some meaningful price and fare change patterns.
Recent trend of ginseng (p. ginseng) trade in Japan was analyzed. From 1984 white ginseng import increased continuously to 240% while export of red ginseng decreased to 29%. Red ginseng import increased until 1990 and decreased thereafter, resulting in 12% of total import ginseng in 1993 from 47% in 1990. During five years (1989∼1993) white ginseng import from Korea decreased from 44% to 14% of total white ginseng imported while import from China increased. Red ginseng import from China ranged 97 to l00% of total red ginseng and little change was shown during five years. Price of Korean ginseng was higher than that of China by 2.2 times for white and 6.6 times for red. The continuous decrease of Chinese ginseng price might affect import trend. Export price of red ginseng increased continuously and was higher than that of Korean red ginseng (1.95 times) and much higher than import price (20 times in 1993).
It is easily can be expected that Korea cannot be free under the regulation, because Korea is one of the major $CO_2$ emitter in the world. Even though Korea currently doesn't have any obligation to mitigate the carbon emission, power industry needs to study the effect of that. this paper aims to analyze the change of economic loading order for generation dispatch by various carbon price, looking at each plant's or generator's variable generation cost per unit electricity(kWh) that consists of basic generation price calculated by automatic generation system planning model, WASP 4.0, and $CO_2$ price per unit electricity generation.
Three varieties of green pepper - Chungyang pepper, Cucumber-taste pepper and Nokgwang pepper - are competing with one another in consumption due to the overlapping shipment period. The objective of this study is to analyze the influence of monthly variations of shipment quantities on the wholesale market prices. A Linear Approximated Inverse Almost Ideal Demand System (LA/IAIDS) is employed with monthly data set of three different varieties of green pepper consumption. The results show that if there is an excess supply in the market, the rate of the price decline is larger for forcing culture Chungyang pepper than other pepper varieties. On the contrary, change in supply of cucumber-taste pepper and Nokgwang pepper has little effect on the price of Chungyang pepper. The results of this study can be utilized as a basic information for enhancing the farm income and promoting agricultural policies related to the establishment of self-help funds by Chungyang pepper producer groups in Gyeongnam region.
Since their discovery in the early 1980's, the market for bonded rare earth magnets has shown steady growth. Today these magnets are widely used for our daily life such as computer peripherals, automotive, consumer electronics, and office automation. However, the price increases of rare-earths started from the $2^{nd}$ half of 2010 became even worse in 2011. During $2^{nd}$ quarter of 2011, almost all of rare-earths showed unprecedented vertical price increases, and it brought significant impact to the related industry in terms of the price and supply. This will ask the fundamental change in the policy of the bonded rare earth industry to expand its market share, which has been highly dependent on the replacement of ferrite magnets via relatively higher performance compared to the price at certain applications. In order to achieve the sustainable growth of bonded rare-earth magnets in the future, it needs to change the current paradigm and setup the new business model. This article includes a brief summary of the rare earth price trend and the applications of the rare-earth bonded magnets. The efforts to improve the performance and diversify the applications for future growth have been also presented.
This study was intended to analyze the average abatement cost (AAC) of forest carbon offset projects to suggest a basic credit price for government purchase of forest carbon credits. For this purpose, an a/reforestation project and a forest management project were designed with 30 years of project period. It is assumed to plant pine trees (Pinus densiflora) for the a/reforestation project, while it is assumed to replace rigida pine trees(Pinus rigida) with oak trees (Quercus acutissima) for the forest management project. For each project, the forest carbon stock was calculated and the revenue and the cost were analyzed with standardized management activities. Korea Forest Service has supported private forest owners the cost of management activities and the consulting fee for designing carbon offset project. Therefore, the AAC were analyzed for two cases : the one with subsidy for consulting fee (case 1) and the other with subsidy for both consulting fee and management costs (case 2). In addition, the sensitiveness of AAC was analyzed according to the 4 credit prices : ₩5,000, ₩10,000, ₩15,000 and ₩20,000. The result showed that the AAC analyzed for the case 1 was so high that net revenue would not be expected from all project types with any credit price. However the AAC analyzed for the case 2 was relatively lower than the AAC of case 1. Net revenue was expected from a/reforestation project with credit price over ₩10,000, while from forest management project with credit price over ₩15,000. Based on the AAC analyzed in this study, ₩15,000 was suggested as the basic price for government purchase of forest carbon credit.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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