• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권11호
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• pp.95-100
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• 2020

Nifty Bank Index has started trading in futures and options (F&O) segment from 13^th June 2005 in National Stock Exchange. The purpose of the study is to enhance the literature by examining expiration effect on the price volatility and price reversal of Underlying Index in India. Historical data used for the current study primarily comprise of daily close prices of Nifty Bank which is the only equity sectoral index in India which is traded in derivatives market and its Future contract value is derived from the underlying CNX Bank Index during the period 1^st January 2010 till 31^st March 2020. To check stationarity of the data, Augmented Dicky Fuller test was used. The study employed ARMA- EGARCH model for analysing the data. The empirical results revealed that there is no effect on the mean returns of underlying Index and EGARCH (1,1) model furthermore shows there is existence of leverage effect in the Bank Index i.e., negative shocks causes more fluctuations in the Index than positive news of similar magnitude. The outcome of the study specifies that there is no effect on volatility on the underlying sectoral index due to expiration days and also observed no price reversal effect once the expiration days are over.

• 디지털융복합연구
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• 제14권6호
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• pp.157-165
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• 2016

본 연구의 목적은 해운실물경기 지수가 국내 해운선사 주가에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 분석에 사용된 변수는 한국 H회사의 주가와 해운실물경기 지수인 BDI(Baltic Dry Index), CCFI(China Containerized Freight Index), HRCI(Howe Robinson Containership Index)다. 분석기간은 2012년부터 2015년이며, 해운선사 주가지수, BDI, CCFI, HRCI의 4년간의 주간 데이터를 활용하였다. VAR 모형을 이용하여 CCFI와 HRCI가 국내해운선사의 주가지수에 미치는 영향을 분석하였고, VECM 모형을이용하여 BDI가 국내해운선사의 주가지수에 미치는 영향을 분석하였다. VAR 모형 분석결과, CCFI, HRCI는 주가지수에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, VECM 모형 분석결과, BDI는 주가지수에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 해운실물경기지수에 부의(-) 영향을 받은 국내 해운선사는 해운실물경기지수에 부의(-) 영향을 받은 국내 해운선사는 해운시황에 적절한 대응을 하지 못한 것을 의미한다. 따라서 국내 해운기업은 중장기적인 모니터링을 통해 해운시황에 대처하는 전략이 필요하다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제6권1호
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• pp.162-168
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• 2005

건설공사의 계약 이후에 발생하는 물가변동에 의한 계약금액의 조정방법으로 지수조정율 방식이 널리 활용되어 왔다. 그러나 지수조정율에 의한 방식에 사용되는 생산자물가지수는 건설공사의 특성이 반영되지 않은 범용적인 지수이기 때문에 실제 건설공사의 물가변동에 대한 설명력이 매우 부족하다. 이에 본 연구에서는 기존의 지수조정율에 의한 계약금액 조정방식의 문제점을 활용 지수측면에서 규명하고, 건설사업의 특성을 반영할 수 있는 건설공사비지수의 활용을 통하여 이러한 문제점을 개선하고자 하였으며, 사례연구를 통하여 그 효용성을 검증하였다.

• 유통과학연구
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• 제16권12호
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• pp.5-11
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• 2018

Purpose - We investigate the relationship between economic policy uncertainty (EPU) of the US and China and housing distribution economy in Korea using EPU indexes of two countries and the economic indicators in Korea. Research design, data, and methodology - We use the data such as the Korean housing price stability index (HPSI), housing purchase price index (HPPI), housing lease price index (HLPI), banking stock index (BSI), and consumer price index (CPI) with EPU indexes from January 1999 to December 2017. As an empirical methodology, we select the vector error correction model (VECM) due to the existence of cointegration. Result - As results of the impulse response function, the impact of the US EPU index has initially a negative response on the Korean HPSI, HPPI, and HLPI referring the housing distribution market including the economic variables, BSI, and CPI. Likewise, the impact of index in China has initially a negative response on economic indicators except the BSI in Korea. Conclusions - This study shows that the EPU index of the US has significantly negative relationships on all economic indicators in Korea. In this study, we reveal EPU of the US and China has dynamic impact on housing distribution economy returns in Korea.

• 산업경영시스템학회지
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• 제37권4호
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• pp.202-211
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• 2014

Pairs trading is a type of arbitrage investment strategy that buys an underpriced security and simultaneously sells an overpriced security. Since the 1980s, investors have recognized pairs trading as a promising arbitrage strategy that pursues absolute returns rather than relative profits. Thus, individual and institutional traders, as well as hedge fund traders in the financial markets, have an interest in developing a pairs trading strategy. This study proposes pairs trading rules (PTRs) created from a price ratio between securities (i.e., stock index futures) using rough set analysis. The price ratio involves calculating the closing price of one security and dividing it by the closing price of another security and generating Buy or Sell signals according to whether the ratio is increasing or decreasing. In this empirical study, we generate PTRs through rough set analysis applied to various technical indicators derived from the price ratio between KOSPI 200 and S&P 500 index futures. The proposed trading rules for pairs trading indicate high profits in the futures market.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제4권4호
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• pp.220-226
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• 2003

주택원가지수는 주택건설사업에 투입되는 각종 자원들의 물가변동을 단일지수 형태로 표현한 자료로 이를 통하여 주택원가의 가격변동 수준에 대한 적정성을 판단할 수 있다. 본 연구에서는 국내 기초 통계자료에 대한 검토결과를 토대로 주택원가지수를 작성할 수 있는 방법을 검토하고 사례연구를 통하여 주택원가지수를 제시하였다 본 연구에서 제시한 지수를 활용함으로써 주택건설 원가의 변동을 용이하게 파악하며 공사비 실적자료의 활용성 제고를 위한 기반을 제공하고자 한다.

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제6권2호
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• pp.115-130
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• 1999

The price structure of housing market varies depending upon market price policy rather than low or high price policy because of IMF. The object of this study is to develop an analysis system for analyzing housing market and its demand. The analysis system consists of four major categories: macro index analysis, market decision analysis, housing market analysis, and consumer analysis. We model each category by using a variety of techniques such as generalized linear model, categorical analysis, bubble analysis, drill-down analysis, price sensitivity meter analysis, optimum price index analysis, profit index measurement analysis, correspondence analysis, conjoint analysis, and multidimensional scaling analysis. Seoul apartment data is analyzed to demonstrate the practical usefulness of the system.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제17권2호
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• pp.93-115
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• 2012

본 연구의 목적은 국내 소매업태간 시장점유율 변화가 소비자 물가에 미친 영향을 실증하는데 있다. 소매업태는 백화점, 대형마트, 슈퍼마켓, 편의점, 전문상품소매점, 무점포판매로 분류하였다. 소매업태간 시장점유율은 매월 각 소매업태별 판매액을 합산하여 월별 총소매판매액을 계산한 후, 각 소매업태의 판매액이 총소매판매액에서 차지하는 비율로 측정하였다. 물가지수는 소비자물가지수, 생활물가지수, 신선식품물가지수가 고려되었으며, 아울러 소비자물가지수의 기본분류에 의한 25종류의 제품군별 물가지수와 이들 제품군을 대표할 수 있는 개별 품목 42개가 고려되었다. 통제변수로 환율, M1, 원유가격, 산업생산지수와 같은 거시경제변수가 모형에 추가되어 분석되었다. 자료의 분석기간은 2000년 1월부터 2010년 12월까지이며, 월별자료가 시계열 분석에 이용되었다. 실증분석에 앞서 본 연구에서는 ADF 검정법과 PP검정법을 이용하여 시계열자료의 안정성을 검증하였으며, 단위근 검정에 필요한 모형의 선택과 시차의 선택은 선행연구와 AIC의 기준에 의해 선택하였다. 분석결과, 소매업태간 시장점유율 변화는 물가에 영향을 미치고 있는 것으로 나타났으며, 소매업태별로 소비자물가지수, 생활물가지수, 신선식품물가지수 증감에 미치는 영향력이 차별적으로 나타났다. 또한 25개의 기본 제품군과 각 제품군에서 42개의 대표적인 품목을 추출하여 분석한 결과에서도 소매업태별 시장점유율 변화는 제품군 및 개별 품목의 물가 증감에 유의하게 영향을 미친 것으로 나타났다. 이러한 결과에 대한 이론적 및 실무적 시사점과 향후 연구 영향이 제시되었다.

• 한국디지털건축인테리어학회논문집
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• 제12권1호
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• pp.35-43
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• 2012

This study aimed to seek a method capable of hedging a rising risk of housing rent price by introducing derivatives with the target of Korean housing rent markets. The research model used in this thesis progressed a research by applying a futures contract method with the target of the rent price of major apartments in Gangnam and Gangbuk Regions of Seoul. As an analysis result, the rent price of all complexes has risen during its analysis period, so it could be confirmed that the CRB future index was also risen according to this. Finally, it was confirmed that the rising risk of the rent price can be hedged through a purchase position of futures. But, as the difference between rent price variation and CRB future index variation occurs, it appeared that 100% of hedge is difficult. However, it is judged that if considering that a method capable of hedging the rising risk of the existing rent price was nonexistent, the hedge trading effect utilizing the CRB future index on the rent price will be meaningful.

• 부동산연구
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• 제27권3호
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• pp.71-86
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• 2017

본 연구의 목적은 딥 러닝 방법을 부동산가격지수 예측에 적용해보고, 기존의 시계열분석 방법과의 비교를 통해 부동산 시장 예측의 새로운 방법으로서 활용가능성을 확인하는 것이다. 딥 러닝(deep learning)방법인 DNN(Deep Neural Networks)모형 및 LSTM(Long Shot Term Memory networks)모형과 시계열분석 방법인 ARIMA(autoregressive integrated moving average)모형을 이용하여 여러 가지 부동산가격지수에 대한 예측을 시도하였다. 연구결과 첫째, 딥 러닝 방법의 예측력이 시계열분석 방법보다 우수한 것으로 나타났다. 둘째, 딥 러닝 방법 중에서는 DNN모형의 예측력이 LSTM모형의 예측력보다 우수하나 그 정도는 미미한 수준인 것으로 나타났다. 셋째, 딥 러닝 방법과 ARIMA모형은 부동산 가격지수(real estate price index) 중 아파트 실거래가격지수(housing sales price index)에 대한 예측력이 가장 부족한 것으로 나타났다. 향후 딥 러닝 방법을 활용함으로써 부동산 시장에 대한 예측의 정확성을 제고할 수 있을 것으로 기대된다.