Purpose - This study investigates whether the lagged price difference ratio between preferred and common stocks is related to the return and closing price of the preferred stock using three panel models. Design/methodology/approach - As a first step, we use a two-way fixed effect panel model with stationary preferred stock returns as a dependent variable. For robustness, we then apply the autoregressive distributed lag model (ARDL) and error correction model (ECM) with nonstationary closing prices of the preferred stocks as a dependent variable and compare the results of each model. The ARDL and ECM models provide an advantage of estimating a long-run equilibrium equation together if a long-run relationship exists between the two time-series variables compared to the fixed effect model. Findings - Our sample consists of 107 preferred stocks with at least four years of daily observations as of the end of December 2023. The coefficients of the error correction terms in the ARDL and ECM models are highly statistically significant, approximately -0.08. This indicates that the disequilibrium between the closing prices of common and preferred stocks adjusts by about 8% per day toward equilibrium. In all three models, the price difference ratio on day t-1 was statistically significant in explaining the preferred stock returns or closing prices on day t, implying that trading based on the previous day's price difference ratio is effective for one day. Research implications or Originality - Furthermore, the returns on preferred stocks are higher for firms with a lower proportion of foreign investors or a lower foreign market capitalization of preferred stocks. This suggests that foreign investors with informational advantages do not actively engage in profit-taking by trading preferred stocks, thus not narrowing the price difference. In summary, the recent surge in preferred stock prices is likely driven mainly by the irrational behavior of retail investors.
This study investigates the relationship between daily mortality and heat stress in Seoul, using perceived temperatures (PT) derived from a heat budget model. During the summer season, observed PT intensity showed the biggest magnitude of summer heat stress from the middle 10 days of July to the first 10 days of August. The elderly (65 and above) were found to be the most vulnerable to heat stress. The threshold PT, with a significant increase in excess mortality, was $38^{\circ}C$. No time lagged effect was observed with summer heat stress, while a high correlation was observed between anomalies in PT and relative deviation of mortality. A comparison of the heat index and the discomfort index with excess mortality revealed that the discomfort index underestimated excess mortality, whereas the heat index could not appropriately explain the increase in excess mortality correlated with the increase in excess heat. In contrast, PT was found to be the weather element that best represents excess mortality due to heat stress, and is thus expected to serve as a more reliable forecast index of human biometeorology.
본 논문에서는 비 선형 단상부하에 의해 발생하는 전류 고조파를 보상하기 위한 단상능동전력필터의 새로운 제어방법을 제안한다. 부하전류에 시간지연을 주어 임의의 두 번째 상을 생성한 후 단상시스템을 두 상을 갖는 시스템으로 만들어 복소계산을 가능하게 한다. 기존의 방법은 부하전류를 1/4 T(T는 기본파의 주기) 만큼 지연시켜서 가상의 상을 만들었지만, 본 논문에서 제안하는 방법은 저역통과필터가 상 지연의 특성을 가지는 것을 이용하여 필터를 통과한 지연된 위상을 가진 새로운 신호를 두 번째 상으로 이용하였다. 두 개의 위상이 다른 상이 존재하므로 고조파 전류의 순시계산이 가능하게 된다. 기존의 고정좌표계를 이용하여 순시무효전력이론을 적용하지 않고, 본문에서는 전원주파수에 동기하는 회전좌표계를 사용하여 순시계산을 하였고, 보상전류 지령치를 구하였다. 전류원으로 사용되는 RL부하에 대하여 시뮬레이션과 실험을 수행하였고, 제안된 제어법의 유효성을 입증하였다.
도내 중산간지대 농업개발 지원을 위해 필요한 기후자료를 수집하고 수집된 자료로부터 농업기후지수의 하나인 증발산위를 계산하는 과정에 대하여 연구하였다. 섬의 동쪽과 서쪽 중산간지대 기후를 대표할 수 있는 두 지점에 무인관칙소를 설치하고 퍼스컴통신 기술을 이용해 일사, 기온, 지온, 습도, 풍향, 풍속 및 항수자료를 수집하였다. 1989년 6월 한달간 수집된 자료를 이용해 두 지점간 일기상 특성을 분석하였으며, Penman식에 의해 증발산위값을 추정하였다. 상대적으로 풍부한 순폭사에너지와 남서기류에 의한 Fohn현상에 의해 섬의 동쪽 중산간지대가 서쪽에 비해 1-2도 가량 높은 기온을 유지하였다. 지온은 두 지점간에 차이가 없었으며 최고 및 최저온도 출현시각은 기온에 비해 4시간 지연되었다. 바람은 서쪽에서 강했으며 주야간 해륙풍 순환 현상도 동쪽에 비해 뚜렷하였다. 계산된 증발산위값은 동쪽이 서쪽에 비해 6% 높았으며 해안지대 추정값에 비해 30% 가량 높았다.
국내외적으로 기술혁신에 미치는 요소를 파악하기 위한 연구들이 다양하게 시도되었지만, 표준이 기술혁신에 영향을 미치는 부문에 관해서는 그 연구의 양이 작을 뿐더러 관련 종사자들에 대한 설문조사나 사례를 기반으로 한 연구가 대부분이었다. 본 연구는 우리나라 산업수준에서 표준화 활동이 기술혁신에 미치는 영향을 살펴보기 위해 표준화활동과, 기술혁신의 관계를 실증적으로 분석하였다. 표준제정수, 표준보유수, 국내특허출원수, 매출액, 영업이익, 순이익, 무형자산, 연구개발비를 한국산업표준 분류체계의 대분류를 기준으로 2003-2012년 동안의 연도별 패널데이터로 수집하였다. 첫 번째 연구로 산업별 특성효과를 반영한 산업전반의 표준과 기술혁신과의 관계를 찾기 위해 특허출원수를 종속변수로 표준제정수, 표준보유수, 연매출액, 연간영업이익을 독립변수로 하는 패널데이터모형을 사용하였고, 시간지연(time lag) 등을 고려하여 다양한 형태의 분석모형을 설계하였다. 분석 결과, 표준제정은 같은 해의 특허출원에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났고, 1-2년 뒤에 특허출원에 영향을 미치지 않았으나, 3년 뒤에 특허출원에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 표준보유는 특허출원에 정(+)에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 장기적으로는 표준이 기술혁신에 긍정적인 역할을 하지만, 새로 제정된 표준을 혁신주체가 수용하기까지 시간이 걸리기 때문인 것으로 해석된다. 두 번째 연구로 각 산업별로 부각되는 표준과 기술혁신의 상관관계가 어떻게 다른지를 식별하기 위해 표준을 방법표준, 전달표준, 제품표준으로 구분하여, 산업별로 기술혁신의 요인들과의 정준상관분석을 시행하였다. 분석 결과, 전반적으로 패널분석의 결과와 유사하나, 몇몇 산업에서는 산업별 특성을 반영하는 결과가 발견되었다. 따라서 표준 정책 측면에서는 기술혁신을 촉진하기 위하여 각 산업별 특징을 고려하여 장기적인 안목으로 표준화활동을 장려하는 정부의 노력이 요청된다.
본 연구에서는 발병 횟수가 빠르게 증가하고 있는 벡터매개질병(vector-borne disease) 중 하나인 쯔쯔가무시증의 발병 특성을 공간적 그리고 시간적으로 분석하고 기후변화 시나리오에 따른 미래 발병 특성을 예측하였다. 쯔쯔가무시증의 공간적 분포와 발병률을 예측하기 위하여 환경 그리고 사회 변수의 공간적 특성을 이용하여 maximum entropy(MaxEnt) 생태 모델을 구성하고, 주요 변수의 쯔쯔가무시증 발병에 관한 상관관계를 분석하였다. 공간 특성 중 환경변수인 고도 및 기온이 주요한 변수로 분석되었으며, 이는 쯔쯔가무시증의 매개체인 털진드기의 생육 환경과 주요 관련이 있는 것으로 나타났다. 쯔쯔가무시증의 시간적 발병 횟수는 심층 인공 신경망 모델기반 예측을 하였으며, 특히 쯔쯔가무시증의 주요 특성인 지연 효과를 고려하여 모델을 구성하였다. 심층 인공 신경망을 이용한 예측 결과 여름철의 기온, 강우량, 그리고 습도가 털진드기의 활동에 주된 관련이 있으며 가을철의 쯔쯔가무시증 발병 횟수에 영향을 끼치는 것으로 확인 되었다. 또한, 기존 통계적 예측 모델과 비교하였을 때, 심층 인공 신경망 기반 예측 모델의 예측 정확성이 우수함을 확인하였다. 공간적 그리고 시간적 모델에 기후 변화 시나리오를 이용하여 2040년의 쯔쯔가무시증 발병 특성을 예측한 결과, 최대 발병률이 8% 증가, 발병률이 높은 지역이 9% 확대, 그리고 주된 발병 기간이 2개월 증가하였다. 본 연구 결과를 통해 쯔쯔가무시증의 공간적 및 시간적 발병 특성 분석을 통하여, 공중보건 측면에서 벡터매개 질병 발병 요인 규명을 통해 주민 건강을 위한 질병 관리 및 예측에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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