• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권2호
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• pp.37-47
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• 2022

This study uses monthly data from January 2009 to December 2020 to examine the effectiveness of foreign currency intervention and its influence on monetary policy in Vietnam using a Hierarchical Bayesian VAR model. The findings suggest that foreign exchange intervention has little influence on the exchange rate level or exports, but it can significantly minimize exchange rate volatility. As a result, we can demonstrate that the claim that Vietnam is a currency manipulator is false. As well, the forecast error variance decomposition results reveal that interest rate differentials mainly determine the exchange rate level instead of foreign exchange intervention. Moreover, the findings suggest that foreign exchange intervention is not effectively sterilized in Vietnam. Inflation is caused by an increase in international reserves, which leads to an expansion of the money supply and a decrease in interest rates. Although the impact of foreign exchange intervention grows in tandem with the growth of international reserves, if the sterilizing capacity does not improve, rising foreign exchange intervention will instead result in inflation. Finally, we use a rolling window approach to examine the time-varying effect of foreign exchange intervention.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제27권2호
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• pp.239-251
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• 2005

본 연구는 거시경제정책이 주식시장에 미치는 영향을 외환위기 전후와 주식시장 개방 전후의 시기를 비교하여 분석하였다. 이를 위해 SUR(Seemingly Unrelated Regression) 계량분석기법을 이용, 1982년 1월부터 2004년 12월까지의 월별 자료를 분석하였다. 분석결과 다음과 같은 증거들을 발견하였다. 첫째, 전체 분석기간 동안 재정정책에 대한 정보들은 주식시장에 잘 반영되었으나 통화정책들은 그렇지 못하다는 것을 발견하였다. 둘째, 거시경제정책이 주식시장에 영향을 미치는 과정에서 외환위기가 변수로 작용한 것으로 나타났다. 구체적으로는, 외환위기 이전과 비교하여 재정정책의 충격들은 외환위기 이후 주식시장의 가격형성에 잘 반영되고 있으나 통화정책의 충격들이 주식시장에 미치는 영향은 즉각적이지 않고 시간이 걸리는 것으로 나타났다. 셋째, 주식시장 개방 이전에는 과거의 거시경제정보들이 주식시장의 가격형성에 영향을 주었으나 이러한 현상을 개방 이후에는 발견할 수 없었다. 이와 같은 결과는 주식시장 개방이 시장의 참가자들에게 적극적인 거시경제정보의 분석과 활용을 유도하는 방향으로 작용하였다는 것을 시사한다.

• 유통과학연구
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• 제11권4호
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• pp.81-88
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• 2013

Purpose - This paper analyzes the influence of the RMB internationalization on the KRW/dollar exchange rate using an autoregressive distributed lag model. Comparing the parameter estimators from the sample period before and after the global financial crisis, we found that the RMB/dollar exchange rate has increasingly become more influential on the KRW/dollar exchange rate. Moreover, for the past several years, the Chinese government has actively utilized the financial service FTA negotiation as a measure for the RMB internationalization. This paper simultaneously considers RMB internationalization and financial service negotiations in the Korean-Chinese FTA. The purpose of this paper is to explicitly suggest a direction for the financial service negotiations in the Korean-Chinese FTA considering the effects of RMB internationalization. Research design, data, and methodology - The research plan of this paper has two parts. First, for an empirical study, this paper uses the daily exchange rate of the U.S. dollar against the currencies of the ASEAN5, Taiwan,and Korea. By using an autoregressive distributed lag model, this paper studies the influence of the change in the RMB/dollar exchange rate on changes in the local currency/dollar exchange rate in seven economies neighboring China. Our sample periods are 06/2005 - 07/2008 and 06/2010 -02/2013. During these periods, China was under the multi-currency basket system. We exempted the period of 08/2008 - 05/2010 from the analysis because there was nearly no RMB/dollar exchange rate fluctuation during those months. Second, after analyzing the recent financial service liberalizations and deregulations in China, we recommend a direction for the financial service negotiations in the Korean-Chinese FTA. In the past several years,the main Chinese financial policy agenda has surrounded the RMB internationalization. Therefore, it is crucial to understand this in the search for strategies for the financial service negotiations in the Korean-Chinese FTA. This paper employs an existing literature survey and examines the FTA protocols in its research methodology. Results and Conclusions - After the global financial crisis, the Chinese government wanted to break away from the dollar influence and pursued independent RMB internationalization in order to continue the growth and stability of its economy. Hence, every neighboring economy of China has been strategically impacted by RMB internationalization. Nevertheless, there is little empirical study on the influence of RMB internationalization on the KRW/dollar exchange rate. This paper is one of the few studies to analyze this problem comprehensively. By using a relatively simple estimation model, we can confirm that the coefficient of the RMB/dollar exchange rate has become more significant, except in the case of Indonesia. Although Korea is not under the multi-currency basket system but under the weakly controlled floating exchange rate system, its coefficient appears as large as that of the ASEAN5. This is the basis of the currency cooperation that has grown from the expansion of trade between the two countries. These empirical results suggest that the Korean government should specifically consider the RMB internationalization in the Korean-Chinese FTA negotiations.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권1호
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• pp.129-141
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• 2024

디지털 전환이 다양한 분야에서 가속되고 있는 가운데, 금융시장에서도 디지털·전자화된 화폐를 포함한 지급결제 수단 발전에 관한 관심이 집중되고 있다. 그중 중앙은행 디지털화폐(Central Bank Digital Currency, CBDC)는 기존 실물 화폐를 대체할 수 있는 미래 디지털화폐로 가치변동이 없으며 기존 실물 화폐인 현금과1:1 등가교환이 가능하다. 최근 국내·외에서는 CBDC 출시를 위해 다양한 연구 및 개발을 진행하고 있다. 그러나, 현재 CBDC 시스템은 대용량 거래에 대한 처리 속도 지연, 응답대기시간 지연 및 네트워크 부하 등 CBDC 확장성에 관한 문제가 존재한다. 범용적인 CBDC 시스템을 구축하기 위해서는 기존 블록체인의 낮은 처리량 및 네트워크 부하 문제 등의 확장성 문제를 해결해야 한다. 따라서, 본 연구에서는 범용 CBDC 구축을 위한 강화학습 기반의 CBDC 환경에서 대용량 데이터에 대한 처리량 및 네트워크 부하 문제 해결 기술을 제안한다. 제안 기술은 기존 시스템 대비 최대 64배 이상의 처리량 증대 및 20% 이상의 네트워크 부하를 감소할 수 있다.

• 과학기술학연구
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• 제18권3호
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• pp.217-255
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• 2018

2008년 등장한 비트코인(Bitcoin)은 중앙의 신뢰기관 없이 직접 거래가 가능한 전자 화폐 시스템이다. 당시 비트코인은 단지 개념상의 화폐에 불과했지만, 이제는 현실 화폐만큼의 지위를 누리게 되었다. 비트코인의 대중화 덕분에 블록체인 기술은 대중적 관심의 대상이 되었다. 블록체인 기술은 화폐 기능만이 아니라, 다양한 영역으로 확장해가고 있다. 블록체인의 가능성은 구성 중이다. 이 논문에서는 블록체인 응용 중에서 비트코인, 네임코인(Namecoin), 메디블록(MediBloc) 사례를 비교함으로써 블록체인의 기술적 성격과 사회적 상호 구성의 경과를 살펴보고자 한다. 2013년 등장한 네임코인은 현행의 중앙집중적 인터넷 도메인 네임 시스템(DNS)을 대체할 목적으로 설계되었다. 도메인 네임 관리 방식에 대해서는 오래전부터 논쟁이 있었지만 이미 수립된 체제를 대체하는 일은 쉽지 않다. 한편 메디블록은 의료데이터의 분산적 관리를 제안하고 있다. 메디블록은 의료데이터의 핵심 생산자는 환자이므로 데이터의 관리도 환자에게 권한을 줘야 한다고 주장한다. 블록체인 기술은 현행의 관리 권한을 분산함으로써 더 민주적인 의사결정 형성을 도울 것인가? 아니면 단지 더 자동화된 기술적 해법에 그칠 것인가? 시민으로서 우리는 블록체인을 의제화함으로써 이 기술의 현실적 구현 과정에 개입할 수 있다. 그것이야말로 기술의 사회적 구성이 될 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권1호
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• pp.161-170
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• 2013

외환차액거래는 국제외환 시장에서 외국의 통화를 거래하는 것으로 현물시장에서 이뤄지는 장외 통화선물 거래를 의미한다. 외환차액거래 데이터를 이용하여 의사결정나무와 그래디언트 부스팅 방법을 이용한 수익모델을 비교하였다. 금융시장의 예측을 위해 사용되고 있는 시계열분석과 같은 방법들은 장기간의 예측 모형을 설명하기에 장점이 있지만, 파동이많고 짧은 시간에 가격이 급변하는 외환시장을 예측하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 단기간 즉 1, 3, 5분에서 외환시장의 수익구조를 의사결정나무와 앙상블기법의 하나인 그래디언트 부스팅으로 비교하여 매수, 매도거래 시 수익을 만들기 위한 규칙을 연구하였다.

• 응용통계연구
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• 제12권2호
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• pp.397-404
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• 1999

1997년말 발생한 외환위기 이후 불확실성의 증대로 시계열모형을 이용한 경제예측에 한계가 노정되고 있다. 이를 극복하기 위하여 경제주체의 기대(expectation)를 파악할수 있는 기업경기실사지수를 경제예측에 도입할 필요가 있다. 본고에서는 기업경기실사지수를 이용한 모형과 시계열모형을 추정하고 이들을 예측력 측면에서 비교, 분석해보았다. 분석결과 불확실성이 높았던 외환위기이후 기간에는 기업경기실사지수를 이용한 모형이 시계열모형보다 예측력면에서 우수한 것으로 나타났다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제23권4호
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• pp.25-39
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• 2016

Asset prices decline sharply and stock markets collapse when financial crisis happens. Recently we have encountered more frequent financial crises than ever. 1998 currency crisis and 2008 global financial crisis triggered academic researches on early warning systems that aim to detect the symptom of financial crisis in advance. This study proposes a risk recovery index for detection of good opportunities from financial market instability. We use SVM classifier algorithms to separate recovery period from unstable financial market data. Input variables are KOSPI index and V-KOSPI200 index. Our SVM algorithms show highly accurate forecasting results on testing data as well as training data. Risk recovery index is derived from our SVM-trained outputs. We develop a trading system that utilizes the suggested risk recovery index. The trading result records very high profit, that is, its annual return runs to 121%.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제22권1호
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• pp.64-69
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• 2024

Blockchain is a decentralized network in which data blocks are linked. Through a decentralized peer-to-peer network, users can create shared databases, resulting in a trustworthy and aggregated database known as a blockchain that enhances reliability and security. The distributed nature of the blockchain enables data to be stored on multiple nodes, eliminating the need for a central server or platform. This disintermediation significantly reduces the transaction and administrative costs. The blockchain is particularly valuable in applications where reliability and stability are critical because it establishes an open database that ensures data integrity, making it virtually impossible to tamper with or falsify data. This study explores the diverse applications of the blockchain technology in virtual assets, such as cryptocurrency, decentralized finance, central bank digital currency, nonfungible tokens, and metaverses. In addition, it analyzes the potential prospects and developments driven by these innovative technologies.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.81-92
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• 2018

Bitcoin is a cryptographic digital currency and has been given a significant amount of attention in literature since it was first introduced by Satoshi Nakamoto in 2009. It has become an outstanding digital currency with a current market capitalization of approximately $60 billion. By 2019, it is expected to have over 5 million users. Nowadays, investing in Bitcoin is popular, and along with the advantages and disadvantages of Bitcoin, learning how to forecast is important for investors in their decision-making so that they are able to anticipate problems and earn a profit. However, most investors are reluctant to invest in bitcoin because it often fluctuates and is unpredictable, which may cost a lot of money. In this paper, we focus on solving the Bitcoin forecasting prediction problem based on deep learning structures and neural decomposition. First, we propose a deep learning-based framework for the bitcoin forecasting problem with deep feed forward neural network. Forecasting is a time-dependent data type; thus, to extract the information from the data requires decomposition as the feature extraction technique. Based on the results of the experiment, the use of neural decomposition and deep neural networks allows for accurate predictions of around 89%.