본 연구는 최근 급격하게 상승하는 전세가격에 의해 한국시장에 존재하는 독특한 주거형태인 전세의 사용가치와 서민 주거안정에 대한 심각한 사회 문제가 대두됨에 따라 주거부담 완화를 위한 금융 정책 수립의 올바른 방향을 모색하기 위해 전세보증대출에 영향을 미치는 직접적 요인과 시장 변동성에 대해 분석하고자 했다. 이에 전세가격, 매매가격, 대출금리 등과 같은 전세보증대출 수요에 영향을 미치는 직접적인 관련 변수를 정의하고, 분석 데이터들의 동태적인 설명을 위해 시계열 분석 모형인 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model, VECM)을 이용하였다. 2010년 1월부터 2014년 12월까지의 전세가격과 대출에 관한 은행 자료들을 활용하여 분석한 결과, 전세가격의 상승은 대출금리 인하나 주택 매매가격 상승보다 전세보증대출 증가의 직접적인 요인으로 작용하고 있음을 확인할 수 있었다.
Korea electric power industry had been under vertical monopoly but is typically getting restructured for free competition. An ideal pricing system under the competitive market system is 'unbundled pricing system' and 'marginal pricing system', but the current pricing system still adheres to the traditional bundled system and the average cost pricing system. Especially, progressive electricity rates for residential use reflect governmental policy-making which is focused on income redistribution & welfare, industrial supports and energy saving. This study proposes new and reasonable residential electricity pricing systems which are Time-Of-Use (TOU) and Real-Time Pricing (RTP) to reflect variations in the wholesale price of electricity. It also presents examples of various tariffs for residential electricity pricing systems.
시계열 데이터에서 패턴을 분석하는 기법은 많은 발전이 이루어져 오고 있다. 그러나 주식시장의 경우 시계열 데이터임에도 불구하고 패턴 분석 및 예측은 많은 연구가 이루어지지 않고 있으며 예측도가 매우 낮다. 그 이유는 주가의 등락 자체가 본질적으로 무작위하다고 하면 어떠한 과학적 방법으로도 그 예측은 불가능하다. 본 연구에서는 주가의 등락이 보여주는 무작위성의 정도를 Kolmogorov 복잡도를 이용해 측정하여 그 무작위의 정도와 본 논문에서 제시한 반 전역정렬(semi-global alignment)로 예측할 수 있는 주가의 예측의 정확간의 깊은 상관관계가 있음을 보인다. 이를 위해서 주가지수의 등락을 양자화된 문자열로 변환하고 그 문자열의 Kolmogorov 복잡도를 이용해 주가 변동의 무작위성을 측정하였다. 우리는 KOSPI 주식 데이터 28년 690개의 데이터를 수집하여 이를 실험용 데이터로 사용하여 본 논문에서 제시한 방법의 의미를 평가하였다. 그 결과 Kolmogorov 복잡도가 높은 경우에는 변동 예측이 어려우며, Kolmogorov 복잡도가 낮은 경우에는 주식 변동 예측은 가능하나 3종류의 예측율에 대해서 투자자들이 관심이 많은 등락 예측율은 단기 예측은 12% 이상의 예측율을 보일 수 없으며, 장기 예측의 경우 54%의 예측율로 수렴함을 확인하였다.
Now we are facing severe environmental issues such as global warming. Due to these, the concerns about eco-friendly energy have been increased. Kyoto protocol and Copenhagen climate change conference are circumstantial evidence of it. With these trends, the interests for the Electric Vehicles(EVs) which do not emit any harmful gases have gradually been raised. Unfortunately, however, massive connection of EVs to the power system could cause negative impacts such as voltage variations, frequency variations and increase of demand power. To prevent the mentioned issues, KEPCO adopts Time-of-Use(ToU) price for EVs charging. Nevertheless, it is important to verify the propriety of the charging system. In this paper, therefore, we used pre-introduced price elasticity concept to predict possible Demand Response(DR) on charging of EVs. And analyzed possible demand power increase according to various price elasticities. Simulation results show that given ToU based charging system would not enough to control the increase of demand power by EVs on the power system. It is concluded, therefore, additional methods and/or algorithms are required.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권1호
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pp.143-152
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2022
This paper examines the relationship between investor sentiment and the risk of a stock price crash at the firm level. Our dataset includes 131 firms listed on the Saudi stock exchange (Tadawul) from 2011 to 2019, as well as 953 firm-year observations. To evaluate crash risk, we employ two distinct proxies and propose an index for measuring firm-level sentiment which we use for the first time in our study. The average turnover rate, price-earnings ratio, and overnight return are the three sentiment proxies we utilize in our index. Our findings show that high levels of investor emotion increase managers' proclivity to withhold unfavorable news from investors, which aggravates the risk of a stock price crash. We undertake cross-sectional regressions by sector to ensure the robustness of our findings, and our findings are confirmed. After accounting for any endogeneity issues with the GMM technique, the results remain the same. Furthermore, we analyze the liquidity effect by dividing our sample into subsamples with better and worse liquidity and find that firms with worse liquidity have a considerably greater positive impact of investor mood. Overall, our findings help investors and regulators recognize the significance of this downside risk and how to manage it in the stock market.
쇼핑몰의 급속한 발전은 기업과 소비자간 중간유통단계를 거치지 않고 직접 연결이 가능하게 되었으며, 이로 인해 중간마진과 물류비용을 절감할 수 있게 되었다. 나아가 무역방식과 금융방식 모두 획기적인 변화가 예상되고 있다. 국내외 전자상거래 시장이 급격히 발전함에도 불구하고 전자상거래의 성공요인에 관한 연구는 실제 미흡한 상태로 이에 대한 연구는 매우 유용한 일이라 판단된다. 본 연구결과 가격 및 보안, 쇼핑몰 인터페이스 및 신뢰, 사용의 편리성이 고객만족도에 유의한 영향을 미치는 것으로 밝혀졌으며, 인지도가 높은 쇼핑몰일수록 고객만족도가 높은 것으로 규명되었다.
전력은 인간생존에 있어 기본적인 요소이다. 본 논문에서는 주택용 전력에 대한 가구의 지불의사액(WTP)을 분석하고자 한다. 주택용 전력에 대한 WTP는 전력의 실제 가격과 추가적인 WTP의 합으로 정의된다. 전자는 시장에서 쉽게 관측되지만, 후자는 시장에서 관측이 불가능하므로 직접적인 가구조사를 통해 추정해야만 한다. 이를 위해 2010년 11월 전국 1,000가구를 대상으로 조사를 실시하였다. 분석 결과 주택용 전력 한 단위에 대한 추가적인 평균 WTP는 11.24원/kWh로 나타났다. 조사시점인 2010년 주택용 전력 평균가격은 98.07원/kWh이므로 주택용 전력에 대한 경제적 편익은 이 둘의 합계인 109.31원/kWh으로 추정된다. 이 값은 주택용 전력 1kWh 공급비용과 비교할 수 있을 것이다.
Estimating the effects of price increase on a company's sales is important task faced by managers. If consumer has prior information on price increase or expect it, there would be stockpiling and subsequent drops in sales. In addition, consumer can suppress demand in the short run. Above factors make the sales dynamic and unstable. We develop a time series model to evaluate the sales patterns with stockpiling and short term suppression of demand and also propose a forecasting procedure. For estimation, we use panel data and extend the model to Bayesian hierarchical structure. By borrowing strength across cross-sectional units, this estimation scheme gives more robust and reasonable result than one from the individual estimation. Furthermore, the proposed scheme yields improved predictive power in the forecasting of hold-out sample periods.
인지무선(cognitive radio)기술은 특정 주파수에 대해 권한을 가진 주 사용자가 자신의 주파수를 사용하지 않을 때 생기는 유휴 대역을 특정 주파수에 대해 권한이 없는 부 사용자가 사용할 수 있도록 하는 기술이다. 본 논문에서는 인지무선 네트워크에 옥션 게임 이론을 적용시켜, 주파수 가격과 옥션 주기를 동시에 고려한 주 사용자의 이득을 최대화 할 수 있도록 하는 알고리즘을 제안한다. 부 사용자들이 제시한 주파수양의 비율에 따라 주 사용자의 주파수를 분배하는 옥션이 반복적으로 진행되면서 주 사용자는 최적의 주파수 가격을 찾게 되며, 찾아진 주파수 가격 정보와 본 논문에서 새로 제시한 주 사용자의 효용함수를 이용해 최적의 옥션 주기를 찾게 된다. 동시에 주 사용자는 찾아진 최적의 옥션 주기에 맞는 주파수 가격을 최종적으로 결정하게 된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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