This paper presents a game theory application for analyzing power transactions and market design in a deregulated energy marketplace such as PoolCo. The conventional least-cost approaches for the generation resource schedule can not exactly handle recent real-world situations. A systematic tool using game theory for the market participants is presented such that it determines the net profits through the optimal bidding strategies including the strategies for the bidding prices and bidding generations. We treat this power transaction game as incomplete information one, which means each market participants does not know other's cost function. And the demand elasticity of the energy price is considered for the realistic modeling of the deregulated marketplace.
This empirical study analyzed the policy effect of deregulation in oil product prices. To investigate the effect of deregulation, it is tested whether gasoline prices are determined by market power. Also, the role of government in gasoline tax system is investigated. The empirical analysis has been done by using error correction model. The major findings are as follows. First of all, no significant empirical evidence is found to support that the deregulation affects the determination of gasoline prices. Secondly, the short-term CIF elasticity is estimated to be 0.14. This finding implies that if CIF increases 10%, the gasoline prices increase 1.4%. Finally, the investigation on government role in deregulated market shows that the government has still exercise the power of control through the tax system. For example, the government is seemed to increase the gasoline price more than the increase amount caused by the international oil prices and the exchange rates, because of the intention to achieve the internal revenue increases and lead to gasoline conservation.
Despite the massive housing production since the 1990's, housing affordability of rental households has not been substantially improved. The objective of this study was to investigate housing consumption behavior of rental households. Numerous literatures pertaining to the subject were thoroughly reviewed. SPSS PC+ for window was used to analyze the data collected to Korea Research Institute for Human Settlements(KRIHS) in 1999. The major findings are highlited as follows: The results shows a statistically significant difference in housing consumption behavior according to household income, the age of householder, number of family. And estimation of the willingness to pay revealed that low income families are influenced on the rental price and the income elasticity of demand is high.
A general methodology is suggested to solve shelf-space allocation problem of retailers. A multi-item inventory model of breakable items is developed, where items are either complementary or substitute. Demands of the items depend on the amount of stock on the showroom and unit price of the respective items. Also demand of one item decreases (increases) due to the presence of others in case of substitute (complementary) product. For such a model, a Contractive Mapping Genetic Algorithm (CMGA) has been developed and implemented to find the values of different decision variables. These are evaluated to have maximum possible profit out of the proposed system. The system has been illustrated numerically and results for some particular cases are derived. The results are compared with some other heuristic approaches- Simulated Annealing (SA), simple Genetic Algorithm (GA) and Greedy Search Approach (GSA) developed for the present model.
전력산업에 경쟁제도가 도입되면 전력 생산자와 소비자는 전력 시장을 통하여 그들의 편익을 최대화 하고자 한다. 발전사업자와 수요자사이에 거래되는 시장에서의 전력 가격은 시장에 공급되는 전력량과 전력수요량에 따라 균형을 이루는 점으로 결정되고 이 점에서 사회편익이 최대가 된다. 소비자의 전력사용지불의사에 따라 달라지는 전력 수요랑을 표현하는 가격탄력성에 따라 시장에서 결정되는 가격은 변하게되고, 전력 생사자는 변화하는 전력생산비용을 요금에 반영함으로써 전력수요에 적절한 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 탄력성이 변함에 따라 달라지는 사회적 편익과 전력시장 참여자인 생산자와 소비자 편익변화를 가상적 시나리오에 따른 모의 실험을 통하여 경쟁적 전력시장의 경우 가격탄력성이 클수록 사회적 편익이 증가함을 보였다.
Since 2009, electricity consumption has developed a unique seasonal pattern in South Korea. Winter loads have sharply increased, and they eventually exceeded summer peaks. This trend reversal distinguishes these load patterns from those in the USA and the EU, where annual peaks are observed during the summer months. Using Levene's test, we show statistical evidence of a rise in temperature but a decrease in variance over time regardless of the season. Despite the overall increase in the temperature, regardless of the season there should be another cause of the increased demand for electricity in winter. With the present study using data from 1991 to 2012, we provide empirical evidence that relatively low electricity prices regulated by the government have contributed significantly to the rapid upward change in electricity consumption, specifically during the winter months in the commercial sector in Korea.
We analyze and study competition in differentiated product market using public data source. Understanding competitive market structure is critical for firms to assess how their products compete against other firms in a given market. In this paper, we estimate consumer demand, extend clout and vulnerability framework, and study competition among multi-product manufacturers in differentiated product market. For our empirical analysis, we adopt choice-based aggregate demand model and estimate consumer demand while accounting for unobserved product characteristics. Once we estimate consumer demand, we compute full price elasticity matrix and investigate intra- and inter- manufacturer substitutions among consumers. This research offers a framework for marketers to analyze and understand market structures, leading them to informed decisions.
최근 외환위기 이후 기업 R&D 투자의 실질증가율이 외환위기 이전의 절반에 가까운 평균 약 7.1%로 떨어지고 있으며, 대기업에 비해 중소기업에 대한 정부의 R&D 투자 지원이 상대적으로 유리한 데도 중소기업의 R&D 투자 비중은 줄어들고 있다. 또한 1990년대 중반부터 상위 3개 기업을 제외한 대기업 R&D 투자는 증가하지 않고 있어 대기업 간의 R&D 투자 양극화 현상이 나타나고 있다. 이러한 기업의 R&D 투자 현상의 원인이 무엇인지 분석해 볼 필요가 있다. 또한 정부의 R&D 직접 보조금 정책이나 조세지원 정책의 당위성에 대해서 이론적으로나 현실적으로 그 필요성이 인정되더라도 정책의 효율성에 대해서는 검증해 보아야 할 것이다. 본 연구에서는 우리 정부가 가장 보편적으로 활용하고 있는 R&D 보조금 지원제도와 조세지원제도가 과연 효과가 있는지를 실증 분석을 통해 검증해 보려고 한다. 특히 우리나라의 재정지원제도는 대기업과 중소기업 간에 차별적으로 적용되고 있기 때문에 기업 규모에 따른 정책 효과를 구분하여 분석한다. 본 연구의 실증 분석에 이용한 개별 기업의 R&D 데이터는 2002년에서 2005년까지 기업의 연구개발 활동에 대해 서베이 한 "과학기술연구개발활동조사보고"의 기업별 원시 패널 데이터 중에서 활용한 불균형(unbalanced) 패널 데이터이다. 각 기업의 보조금과 관련한 데이터는 "과학기술연구개발활동조사보고"의 서베이 데이터를 사용했으며, 조세지원을 나타내는 사용자 비용에 관한 데이터는 이론적 모형에서 도출하였다. 본 연구의 패널 데이터 분석은 고정효과 모형을 대기업, 중소기업 및 모든 기업에 각각 적용했다. 본 연구의 실증 분석 결과는 다음과 같다. 정부의 직접 보조금 지원은 대기업의 경우 R&D 투자를 늘리는 유인효과(crow이ng-in effect)를 보인데 반해, 중소기업은 R&D 투자를 줄이는 구축효과(crowding-out effect)가 나타났다. 그러나 대기업이나 중소기업 모두 정부의 보조금 지원정책에 대한 반응이 매우 비탄력적으로 추정되었기 때문에 R&D 보조금 지원정책이 기업의 R&D 투자에 미치는 영향은 매우 낮은 것으로 판단된다. 정부의 R&D 조세지원은 대기업과 중소기업의 R&D 투자를 유인하는 것으로 분석되었으며, 특히 중소기업보다 대기업의 R&D 촉진에 더 효과적인 것으로 나타났다. 조세지원으로 사용자 비용이 1% 감소하면 대기업은 R&D 투자를 0.99% 증가시키고, 중소기업은 0.054% 증가시키는 것으로 추정되었다. 본 연구의 분석 결과에서 시사하는 정부의 R&D 재정지원제도의 개선 방향은 다음과 같이 요약할 수 있다. 정부의 R&D 보조금은 기업의 R&D 투자를 구축하지 않도록 기업과 중복되지 않는 기초연구와 공공기술 지원에 국한해야 하며, 중소기업에 대해서는 R&D 인프라 구축과 기술정보지원 등 R&D 서버스(extension service) 지원에 초점을 두어야 할 것이다. 대기업에 대한 R&D 조세지원은 한시적으로 강화할 필요가 있다. 본 연구는 4개 연도의 기업 패널 데이터를 활용하였는데, 앞으로 정책의 효과를 장기간에 걸쳐 분석할 수 있는 거시 시계열 데이터를 활용한 분석의 보완이 필요하다. 또한 기업의 R&D 투자 촉진 외에도 일반 투자나 기타 목적을 위해 시행되고 있는 정부의 재정 정책들과의 대체 혹은 보완 관계의 여부를 검증해 볼 필요가 있다. 특히 중소기업의 시설투자 세액 공제와 R&D 투자 세액공제 제도의 혜택은 단기투자와 장기투자를 선택해야 하는 기업의 의사 결정에 영향을 줄 수 있다.
The purpose of this study is to construct an outlook model that is consistent with the "Fisheries Outlook" monthly published by the Fisheries Outlook Center of the Korea Maritime Institute(KMI). In particular, it was designed as a partial equilibrium model limited to abalone items, but a model was constructed with a dynamic ecological equation model(DEEM) system taking into account biological breeding and shipping time. The results of this study are significant in that they can be used as basic data for model development of various items in the future. In this study, due to the limitation of monthly data, the market equilibrium price was calculated by using the recursive model construction method to be calculated directly as an inverse demand. A model was built in the form of a structural equation model that can explain economic causality rather than a conventional time series analysis model. The research results and implications are as follows. As a result of the estimation of the amount of young seashells planting, it was estimated that the coefficient of the amount of young seashells planting from the previous year was estimated to be 0.82 so that there was no significant difference in the amount of young seashells planting this year and last year. It is also meant to be nurtured for a long time after aquaculture license and limited aquaculture area(edge style) and implantation. The economic factor, the coefficient of price from last year was estimated at 0.47. In the case of breeding quantity, it was estimated that the longer the breeding period, the larger the coefficient of breeding quantity in the previous period. It was analyzed that the impact of shipments on the breeding volume increased. In the case of shipments, the coefficient of production price was estimated unelastically. As the period of rearing increased, the estimation coefficient decreased. Such result indicates that the expected price, which is an economic factor variable and that had less influence on the intention to shipments. In addition, the elasticity of the breeding quantity was estimated more unelastically as the breeding period increased. This is also correlated with the relative coefficient size of the expected price. The abalone supply and demand forecast model developed in this study is significant in that it reduces the prediction error than the existing model using the ecological equation modeling system and the economic causal model. However, there are limitations in establishing a system of simultaneous equations that can be linked to production and consumption between industries and items. This is left as a future research project.
본 연구는 글로벌금융위기 이후에 환율변동과 수출가격과의 관련성을 살펴보았다. 이를 위하여 우리나라 수출기업의 가격차별화 가격결정 행태뿐만 아니라 우리나라 수출산업의 특성상 가공무역구조로 인식하고 수출가격 결정모형을 설정하였다. 이러한 수출가격 결정모형에 근거하여 된 2008년 1월 이후 2011년 10월까지의 기간을 대상으로 음식료품, 목재나무제품, 펄프종이제품, 화학제품을 제외한 제조업을 대상으로 환율변동의 수출가격에의 전가율을 추정하였다. 연구결과 원화환율은 수출가격에 불완전 하게 전가되는 것으로 추정됨을 확인하였다. 원화환율의 1% 상승(하락)은 우리나라 제조업 수출가격을 장단기적으로 0.44 %와 0.33%상승(하락)시키는 것으로 추정되었다. 또한 우리나라 수출가격은 원화환율 뿐만 아니라 경쟁국의 수출가격, 미국경기통행지수, 단위노동비용 및 원자재 수입가격을 대변하는 생산자물가지수, 경쟁국의 환율에 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 산업별 환율전가의 차이는 시장 점유율, 제품차별화, 자본집약도 등과 밀접한 관련이 있는 것으로 분석되었는데 대체로 해외시장 점유율이 높거나 혹은 제품차별화 정도가 크거나 혹은 노동비율이 높은 자본집약산업에서 환율전가도가 높게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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