Journal of the Korean Professional Engineers Association
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v.44
no.6
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pp.29-34
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2011
Korea has been officially classified as a non Annex-I country under the Kyoto Protocol, however, international community is used to considering it as if it were an Annex-I country. Korea has been under great pressure from the international community, especially from the EU and the US, to get included as an Annex-I country or to accept a legally-binding emissions reduction target like other developed nations. Korean Government declared its national target of emissions reduction in 2020 before the Copenhagen meeting, and also pronounced "Low-Carbon Green-Growth" as a new national paradigm to drive the entire nation toward a low carbon society and develop a new growth momentum. The 'green Act', which was passed by the National Assembly in 2009, is a comprehensive and fundamental law providing legal grounds to all of the national policies and measures that are needed to transform the nation into a low-carbon society. Korean government announced to begin Carbon Emissions Trading from 2015, instead of the originally scheduled year of 2013, considering global trends and industrial competitiveness in a flexible manner. The Carbon Emission Trading would reduce carbon emissions by 30 percent from the expected 2020 level, or 4 percent below its emissions in 2005.
As the use of trading systems increases recently, many researchers are interested in developing intelligent trading systems using artificial intelligence techniques. However, most prior studies on trading systems have common limitations. First, they just adopted several technical indicators based on stock indices as independent variables although there are a variety of variables that can be used as independent variables for predicting the market. In addition, most of them focus on developing a model that predicts the direction of the stock market indices rather than one that can generate trading signals for maximizing returns. Thus, in this study, we propose a novel intelligent trading system that mitigates these limitations. It is designed to use both the technical indicators and the other non-price variables on the market. Also, it adopts 'two-threshold mechanism' so that it can transform the outcome of the stock market prediction model based on support vector machines to the trading decision signals like buy, sell or hold. To validate the usefulness of the proposed system, we applied it to the real world data-the KOSPI200 index from May 2004 to December 2009. As a result, we found that the proposed system outperformed other comparative models from the perspective of 'rate of return'.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.6
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pp.1471-1479
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2017
The variability of trade price index of apartment influences on the various aspect, especially economics, social phenomenon, industry, and culture of the country. In this article, the autoregressive error (ARE) model has been considered for analyzing the monthly trading price index of apartment data. About 16 years of the monthly data have been used from September 2001 to May 2017. In the ARE model, six macroeconomic variables are used as the explanatory variables for the rade price index of apartment. The six explanatory variables are mortgage rate, oil import price index, consumer price index, KOSPI stock index, GDP, and GNI. The result has shown that trading price index of apartment explained about 76% by the mortgage rate, and KOSPI stock index.
This research is to reveal an aspect of costume culture interchange in the relationship of the early Chosun Dynasty, by considering the imported goods from Japan, of the trading goods derived by the trade diplomacy between the two countries in the early Korea-Japan relationship in the medieval era. The research results are as follows. A good-neighbor Policy in the early Chosun Dynasty was established by a link of a barbarian ban policy to blockade the frequent intrusion by Japanese barbarians. The exchange was the form of presenting a return present in return for a tribute to the Chosun Dynasty from the Japanese envoy, which has a polycentric characteristic. Pusanpo, Naipo, and Yumpo were designated as the open ports, which played a pivotal role in the Korea-Japan exchange. In trading goods between Korean and Japan. the imported goods from Japan to Korea were a wide variety of items primarily such as dyes, mordant, medicines, steel, spicers, etc. In particular, Somok used as a red mordant, which were intermediate goods to Southeast Asia, was the most heavily-traded items of imported goods from Japan. It had been consumed primarily as a raw material making the costume suit of the royal family and the aristocracy. The increased import of Somok was derived from a thought of preferred red color by our people. As its inflow was increased. the costumes tended to be luxurious In early Chosun Dynasty and resulted in social issues. This active trading from the early Chosun Dynasty caused from the communication of the Japanese envoy. In addition the study of the trading provided an opportunity that can glance at an aspect of the costume culture, though It was fractionary.
The development of blockchain-based art trading platforms has not been revitalized despite the recent recovery of the cryptocurrency market. In this paper, we found that blockchain-based art trading platform is not revitalized due to the large volatility of cryptocurrency price. As a solution, we propose a trading system using dual types of cryptocurrency that one is Stablecoin and the other is legacy cryptocurrency. Through cryptocurrency dualization, the proposed system can satisfy both user's requirements of stability of art price and value growth of the blockchain system. In addition, the proposed system is expected to be able to balance the use of dual cryptocurrencies and market capitalization ratios according to market principles. Finally, the proposed cryptocurrency dualization is expected to be used in other applications that require both the stability of the value of transactions and the growth of the value of the blockchain system.
The purpose of this paper is to examine the causal relationship among the trading volume of Pyeongtaek port, Incheon Inner Harbor, Incheon North Harbor. Methodologically, Granger causality, impulse response function, and variance decomposition based on VAR are used. The results indicate that Pyeongtaek port trading volume positive shock has positive effects on Incheon North Harbor. In addition, Incheon Inner Harbor trading volumes positive shock has negative effects on Pyeongtaek port. The results also suggest that the volume of Pyeongtaek port Granger-causes the volume of Incheon North Harbor, but not vice versa. The volume of Incheon Inner Harbor Granger-causes the volume of Pyeongtaek port. Based on these results, we suggest that port authorities have to focus on policies that would promote copetition between port of Pyeongtaek and Incheon in the world harbor industry.
The purpose of this study is to explore financial investment knowledge related to multi-strategy, which is not generally shared. Through case studies, we will share it with the domestic hedge fund market. Since the era of full-fledged private equity hedge funds in Korea opens, many funds are created; however, reality is that there is a lack of diversity in strategies. Initially, it started with a simple stock long/short strategy, and various strategies such as mezzanine and alternative investments are in use but funds using multi-strategy are limited. This study aims to present an empirical application plan for hedge fund management strategies using a case study. It will specifically focus on process of achieving Absolute Return using the Multi Strategy technique actively used in securities firms' Prop Trading. With the results of this study, we intend to contribute to those fund managers and desired researchers who are utilizing multiple strategies in the hedge fund management to pursue Absolute Return and to help them strengthening their financial knowledge and competitiveness.
Lee, Jae Yoon;Lee, Ju Hong;Choi, Bum Ghi;Song, Jae Won
Smart Media Journal
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v.11
no.1
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pp.38-45
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2022
A lot of research is being going until this day in order to obtain stable profit in the stock market. Trading algorithms are widely used, accounting for over 80% of the trading volume of the US stock market. Despite a lot of research, there is no trading algorithm that always shows good performance. In other words, there is no guarantee that an algorithm that performed well in the past will perform well in the future. The reason is that there are many factors that affect the stock price and there are uncertainties about the future. Therefore, in this paper, we propose a model using TimeGAN that predicts future returns well and selects algorithms that are expected to have high returns based on past records of the returns of algorithms. We use TimeGAN becasue it is probabilistic, whereas LSTM method predicts future time series data is deterministic. The advantage of TimeGAN probabilistic prediction is that it can reflect uncertainty about the future. As an experimental result, the method proposed in this paper achieves a high return with little volatility and shows superior results compared to many comparison algorithms.
This study analyzed the information effect of KOSPI200 market and KOSPI200 futures market and volume synchronized probability of informed trading (VPIN). The data period is 760 days from July 8, 2015 to August 9, 2018, and the intraday trading data is used based on the trading period of the KOSPI 200 Index. The findings of the empirical analysis are as follows. First, as a result of regression analysis of the same parallax, when the level of VPIN is high, the return and volatility of KOSPI200 are high. Second, the KOSPI200 returns before and after the VPIN measurement and the return of the KOSPI200 future had a positive relationship with the VPIN. The cumulative returns of KOSPI200 futures were positive for about 15 minutes.Finally, we find that portfolios with high levels of VPIN showed high KOSPI200 and KOSPI200 futures return. These results confirmed the applicability of VPIN as a trading strategy index. The above results suggest that KOSPI200 and KOSPI200 futures markets will be able to explore volatility and price changes, and also be useful indicators of financial market risk.
This study was investigated the necessity and possibility of using block-chain technology in online used-goods trading platform. Current online used-goods trading platforms operate a safety trading system, but it is difficult to utilize due to relatively high commission rate. As a result, people mainly use the method of meeting and purchasing in person, which is a relatively costly method. This study discusses how to build a platform to solve or mitigate problems such as privacy, information distortion and omission, fraud, etc. In the platform proposed in this study, it is possible to solve the major fraud and personal information protection problems that may occur in the transaction proceeding by appropriately reflecting the types and characteristics of the block-chain technology. In future work, we will discuss legal framework and technology development plan to apply the proposed platform in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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