• 재무관리연구
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• 제20권1호
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• pp.213-231
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• 2003

본 연구에서는 우리나라 주식시장에서 연속시간모형의 실증적 탐구와 확장을 위하여 정교하고 포괄적인 방법론을 도입하고자 하였다. 즉 확률변동성(Stochastic Volatility) 모형을 이용하여 우리나라 주식수익률 과정을 연속시간모형으로 설정하고 이런 정교한 연속모형의 추정을 위하여 효율적 적률법(EMM)을 도입하였다. 본 연구의 분석기간은 1995년 1월 3일부터 2002년 12월 30일까지이며 분석대상은 일별 KOSPI 지수 2150 관측치 이다. 연구모형 분석결과 우리나라 주가지수 수익률의 비정규성, leptokurtic한 분포 및 확률변동성 등이 추정되었으며 특히 EMM 모형의 추정결과 우리나라 주식시장의 주가지수 수익률과정은 단일요인(one factor) 확률변동성 모형보다는 2 요인(two factor) 확률변동성 모형을 도입하는 것이 더 바람직한 것으로 판명되었고 또한 확률변동성 모형을 설정할 때에는 우리나라의 개별 주식수익률뿐만 아니라 주가지수 수익률 등에도 존재되는 것으로 알려진 점프 특성 고려의 필요성이 증대되었다. 외환위기 이후 주식시장의 변동성 급등락 현상이 갈수록 심화되어 금융자산 위험관리의 필요가 절실히 요구되는 요즘시기에 기초자산의 수익률과정 및 확률변동성 특성을 심층적으로 분석하는 본 연구를 통하여 각종 금융기관 및 투자자들의 투자기회비용과 시행착오를 줄이는데 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제11권3호
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• pp.191-203
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• 2012

In the stock market, the investors rely on stock information to trade. Good information may stimulate buying, raising the stock prices and the bad information may result in selling, decreasing the stock prices. In terms of the relationship between information and stock prices, stock prices can be viewed as reaction of investors to all the information flowing into the market. The significant increase of web stock news volume is often associated with the significant changes of stock prices. When the web stock news volume for a firm increases significantly, the stock price movement is often oscillatory. This paper attempts to investigate the relationship between volumes of information from Korean web IT and stock prices in Korean stock market. This research shows that when the web stock news volume increases significantly, volatility, trading volumes and rate of returns are increase too. The results of the study provide us with the new clues to the microstructure of the stock market from the perspective of the web news.

• KIEE International Transactions on Power Engineering
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• 제5A권4호
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• pp.331-338
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• 2005

In this paper, an improved maintenance scheduling approach suitable for the competitive environment is proposed by taking account of profits and costs of generation companies and the formulated combinatorial optimization problem is solved by using Reactive Tabu search (RTS). In competitive power markets, electricity prices are determined by the balance between demand and supply through electric power exchanges or by bilateral contracts. Therefore, in decision makings, it is essential for system operation planners and market participants to take the volatility of electricity price into consideration. In the proposed maintenance scheduling approach, firstly, electricity prices over the targeted period are forecasted based on Artificial Neural Network (ANN) and also a newly proposed aggregated bidding curve. Secondary, the maintenance scheduling is formulated as a combinatorial optimization problem with a novel objective function by which the most profitable maintenance schedule would be attained. As an objective function, Opportunity Loss by Maintenance (OLM) is adopted to maximize the profit of generation companies (GENCOS). Thirdly, the combinatorial optimization maintenance scheduling problem is solved by using Reactive Tabu Search in the light of the objective functions and forecasted electricity prices. Finally, the proposed maintenance scheduling is applied to a practical test power system to verify the advantages and practicability of the proposed method.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제31권2호
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• pp.141-163
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• 2022

이 논문은 우리나라의 재생에너지 발전이 전력계통한계가격(System Marginal Price: SMP)에 미치는 영향을 실증적으로 분석한다. 2016~2020년 시간별 데이터를 사용하여 일일 평균, 피크 시간대, 피크 외 시간대의 SMP에 대해 ARX-GARCHX 모형으로 추정한 결과 총부하, 가스도입가격과 태양광 및 풍력 발전이 중요 결정요인으로 작용하고 있고, 특히 태양광 및 풍력 발전이 증가함에 따라 SMP는 하락하는 급전순위효과(merit order effect)가 존재하는 것을 확인하였다. 특히, 태양광 발전량의 1% 증가는 SMP 수준을 0.005%가량 하락시킬 뿐만 아니라 변동성을 증가시키는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 재생에너지 발전이 증가함에 따라 SMP가 하락하여 기존 발전소의 수익성 감소와 재생에너지 투자 감소로 이어질 수 있음을 시사하고, 신재생에너지 보조금이 소매 부분 전기요금에 부담을 가중하더라도 계통한계가격이 낮아져서 이를 상쇄할 수 있음을 의미한다.

• 융합정보논문지
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• 제10권3호
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• pp.67-75
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• 2020

본 연구에서는 주식시장과 채권시장간의 정보 이전효과(information flow effect)를 살펴보기 위해 우리나라 KOSPI의 일일지수와 초단기 채권형 펀드(money market fund : MMF) 수익률 자료를 이용하여 분석하였다. 전체 분석대상 기간은 1997년 5월 2일부터 2019년 8월 30일까지 이다. 1997년 5월 2일부터 2008년 12월 30일 글로벌금융위기전 기간, 2008년 12월 30일부터 2019년 8월 30일까지 글로벌금융위기 후 기간과 전체기간으로 세분하여 실증분석을 하였다. 분석결과 비대칭적 변동성을 고려한 EGARCH 모형이 적합한 것으로 나타났다. 주식시장과 채권시장 간에는 가격이전효과와 변동성 이전효과가 양방향으로 존재하는 것으로 나타났으며, 가격이전효과는 두 시장 간에 글로벌금융위기전 기간이 후보다 더 크게 나타났다. 주식시장과 채권시장간의 정보에 대한 비대칭적 변동성이 두 시장에 존재하는 것으로 나타났다.

• 국제지역연구
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• 제14권3호
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• pp.3-33
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• 2010

최근 컴퓨터와 인터넷 등 정보전달매체가 급속하게 발달하고 자본이동의 자유화가 확대되면서 세계 금융시장의 상호 연관성이 높아짐에 따라 국제 주식시장 사이에 나타나는 상관관계 및 이전효과에 대한 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 그러나 중동지역에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 연구는 터키, 이집트 등 중동지역의 신흥 주식시장과 미국, 일본, 독일 등의 선진 주식시장 사이에 나타나는 정보전달 효과에 대한 실증분석을 시도하였다. 여기에서는 GARCH 모형을 사용하는 기존 연구와는 달리 소파동(wavelet) 분석기법을 이용하였다. 분석결과에 의하면, 주식 수익률 뿐만 아니라 변동성에 대해서도 선진 주식시장으로부터 중동지역 주식시장으로의 이전효과가 나타났으나 이집트에 대한 수익률 이전효과는 매우 약한 것으로 분석되었다. 또한 터키와 이집트 주식시장 사이의 관계를 살펴 본 결과, 두 나라가 비슷한 장기 추세를 보이기는 하지만 서로에 대해 이전효과를 갖지는 못하는 것으로 나타났다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.435-437
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• 2001

The change of the electricity charge from cost base to price base due to the introduction of the electricity market competition causes consumer to choose a variety of charge schemes and a portion of loads to be affected by this change. Besides, it is required the index that consolidate the price volatility experienced on the power exchange with gaming and strategic bidding by suppliers to increase profits. Therefore, in order to find a mathematical model of the sensitively-responding-to-price loads, the price-sensitive load model is needed. And the development of state-of-the-art technologies affects the electricity price, so the diffusion of high-efficient end-uses and these price affect load patterns. This paper shows the analysis on learning curves algorithms which is used to investigate the correlation of the end-uses' price and load patterns.

• 국제지역연구
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• 제21권4호
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• pp.223-245
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• 2017

본 연구의 목적은 다변량 GARCH(DCC)모형을 이용하여 탄소시장과 주식시장간 상호 영향력을 분석하는 데 있다. 탄소시장은 유럽 배출권거래제(EU ETS)의 탄소가격을, 주식시장은 에너지 소비와 탄소 배출이 상대적으로 많은 유럽의 철강 및 시멘트부문의 주식가격을 대상으로 하였다. 또한, 상관계수 분석을 통하여 시장간 상관관계 변화를 분석하였다. 이를 통해, 새로운 상품인 탄소시장의 시장성 확대(또는 배출저감 확대) 여부를 확인해 보았다. 기존 연구와 달리, (1) 배출권거래제 시작부터 2단계가 완료된 시점인 2012년까지의 자료를 모두 활용하며 (2) 전력부문에 집중된 기존연구와 달리 두 번째로 에너지 다소비 탄소 다배출부문인 철강과 시멘트부문을 대상으로 하며 (3) 수익률의 영향뿐만 아니라 변동성의 파급효과를 추가하며 (4) 시장의 동시적 상관성을 고려하여 다변량 변동성 모형인 DCC(Dynamic Conditional Correlation) 모형을 활용하였다. 분석결과, 가격 전이효과가 미미하고, 변동성 전이효과도 금융위기라는 외부충격에 의해 2단계에서 소멸하여 양 시장간에는 약한 상관관계를 유지하는 것으로 나타났다. 탄소시장과 주식시장간 상관관계는 약간 상승하는 추이를 보이지만 뚜렷한 변화를 발견하지 못하였다. 따라서, 탄소배출권은 하나의 상품으로서 금융시장으로의 시장성 확대가 미진한 것으로, 또는 배출저감이라는 본연의 역할을 수행하지 못하고 있는 것으로 해석할 수 있겠다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제14권4호
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• pp.249-273
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• 2010

Often in practice, the implied volatility of an option is calculated to find the option price tomorrow or the prices of, nearby' options. To show that one does not need to adhere to the Black- Scholes formula in this scheme, Figlewski has provided a new pricing formula and has shown that his, alternating passive model' performs as well as the Black-Scholes formula [8]. The Figlewski model was modified by Henderson et al. so that the formula would have no static arbitrage [10]. In this paper, we show how to construct a huge class of such static no arbitrage pricing functions, making use of distortions, coherent risk measures and the pricing theory in incomplete markets by Carr et al. [4]. Through this construction, we provide a more elaborate static no arbitrage pricing formula than Black-Sholes in the above scheme. Moreover, using our pricing formula, we find a volatility curve which fits with striking accuracy the synthetic data used by Henderson et al. [10].

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제31권1호
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• pp.105-127
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• 2024

We propose recurrent neural network (RNN) methods for forecasting realized volatility (RV). The data are RVs of ten major stock price indices, four from the US, and six from the EU. Forecasts are made for relative ratio of adjacent RVs instead of the RV itself in order to avoid the out-of-scale issue. Forecasts of RV ratios distribution are first constructed from which those of RVs are computed which are shown to be better than forecasts constructed directly from RV. The apparent asymmetry of RV ratio is addressed by the Piecewise Min-max (PM) normalization. The serial dependence of the ratio data renders us to consider two architectures, long short-term memory (LSTM) and gated recurrent unit (GRU). The hyperparameters of LSTM and GRU are tuned by the nested cross validation. The RNN forecast with the PM normalization and ratio transformation is shown to outperform other forecasts by other RNN models and by benchmarking models of the AR model, the support vector machine (SVM), the deep neural network (DNN), and the convolutional neural network (CNN).