• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권3호
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• pp.697-707
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• 2017

In this paper, we propose a modified GARCH(p, q)-X model which is obtained by adding the exogenous variables to the modified GARCH(p, q) process. Some limiting properties are shown under various stationary and nonstationary exogenous processes which are generated by another process independent of the noise process. The proposed model extends the GARCH(1, 1)-X model studied by Han (2015) to various GARCH(p, q)-type models such as GJR GARCH, asymptotic power GARCH and VGARCH combined with exogenous process. In comparison with GARCH(1, 1)-X, we expect that many stylized facts including long memory property of the financial time series can be explained effectively by modified GARCH(p, q) model combined with proper additional covariate.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1996년도 춘계공동학술대회논문집; 공군사관학교, 청주; 26-27 Apr. 1996
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• pp.741-744
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• 1996

Artifical Neural Network(ANN) models were used for forecasting interest rate as a new methodology, which has proven itself successful in financial domain. This research intended to construct ANN models which can maximize the performance of prediction, regarding Corporate Bond Yield (CBY) as interest rate. Synergistic Market Analysis (SMA) was applied to the construction of models [Freedman et al.]. In this aspect, while the models which consist of only time series data for corporate bond yield were devloped, the other models generated through conjunction and reorganization of fundamental variables and market variables were developed. Every model was constructed to predict 1,6, and 12 months after and we obtained 9 ANN models for interest rate forecasting. Multi-layer perceptron networks using backpropagation algorithm showed good performance in the prediction for 1 and 6 months after.

• 응용통계연구
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• 제21권4호
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• pp.561-569
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• 2008

본 논문은 재무 시계열 자료에서 흔히 나타나는 이상치를 처리하기 위하여 이중 로버스트 추정함수를 제시하였다. 이중 로버스트 추정 방정식의 해인 로버스트 추정치를 이용하여 ARCH모형과 GARCH 모형 하에서 이상치를 처리하였다. 또한 실제 주가자료를 응용하여 기존의 최소제곱추정치보다 로버스트 추정치나 이중 로버스트 추정치의 성능이 우수함을 보였다.

• 한국의류학회지
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• 제36권12호
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• pp.1285-1296
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• 2012

This study investigates the effects of changes in price, total consumption expenditures and economic sitations on Korean household demands for clothing and footwear using time-series data. The clothing and footwear category was reclassified as clothing, footwear and clothing services items for the demand analysis. This study utilized the Linearized Almost Ideal Demand System (LAIDS) model to analyze household demand. The results indicate that price and total consumption expenditures are significantly related to Korean household consumption expenditure allocations for clothing and footwear items. The effects of the IMF bailout crisis in 1997 and the global financial crisis in 2008 on household expenditure shares for clothing and footwear items were very weak and statistically insignificant. All the demand elasticities were estimated with respect to total consumption expenditures and prices. Clothing was expenditure elastic (greater than one) and other items were classified as inelastic. All the own price elasticities of demands were negative (other than clothing). Through the estimations of cross price elasticity the relationships between the demands for items and other item prices were evaluated (i.e., substitutes and complements).

• 경영과정보연구
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• 제4권
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• pp.327-348
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• 2000

There are three major motives for M&A, financial synergy effect, operating & managerial synergy effect, and tax effect. The purpose of this study is to prove the operating & managerial synergy effect of M&A. To do this, we analyze the market-ripple effect of M&A, focusing on the increase in market power. Specifically we use cross-sectional data from 1985 to 1998 to show whether a market power of mergers is higher than that of a matched non-merging control group. we use time series data to show whether a market power of merger is higher than that of pre-merger. Also we use the event study using market model to show the stock price movement after mergers. The result is that although revenue increase after mergers, profit of the firms does not improve after mergers. Also there is sufficient evidence to say that there is a cumulative abnormal return for the firms after mergers.

• 응용통계연구
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• 제33권6호
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• pp.713-722
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• 2020

본 논문에서는 금융시계열의 특징인 비대칭 변동성을 연구하고 있다. 멱변환을 동시에 고려한 멱변환-비대칭 GARCH 모형을 소개하고 있다. 변동성이 비정상인 모형을 다루고 있으며 오차항으로 표준정규분포와 더불어 표준화 t-분포도 고려하여 변동성 정상/비정상 조건을 제시하고 있다. 미국 주가 시계열인 다우지수 적용사례를 예시하였다.

• 아태비즈니스연구
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• 제11권4호
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• pp.255-269
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• 2020

Purpose - This paper analyzes the market efficiency focusing on the long memory properties of the domestic futures market. By decomposing futures prices into yield and volatility and looking at the long memory properties of the time series, this study aims to understand the futures market pricing and change behavior and risks, specifically and in detail. Design/methodology/approach - This study analyzes KOSPI 200 futures, KOSDAQ 150 futures, 3 and 10-year government bond futures, US dollar futures, yen futures, and euro futures, which are among the most actively traded on the Korea Exchange. To analyze the long memory and market efficiency, we used the Variance Ratio, Rescaled-Range(R/S), Geweke and Porter-Hudak(GPH) tests as semi- parametric methods, and ARFIMA-FIGARCH model as the parametric method. Findings - It was found that all seven futures supported the efficiency market hypothesis because the property of long memory turned out not to exist in their yield curves. On the other hand, in futures volatility, all 7 futures showed long memory properties in the analysis, which means that if new information is generated in the domestic futures market and the market volatility once expanded due to the impact, it does not decrease or shrink for a long period of time, but continues to affect the volatility. Research implications or Originality - The results of this paper suggest that it can be useful information for predicting changes and risks of volatility in the domestic futures market. In particular, it was found that the long memory properties would be further strengthened in the currency futures and bond rate futures markets after the global financial crisis if the regime changes of the domestic financial market are taken into account in the analysis.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.39-44
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• 2018

심층 신경회로망은 적합한 수학적 모델에 대한 어떠한 가정 없이 데이터로부터 유용한 정보를 추출해서 예측에 필요한 입출력 관계를 정의할 수 있기 때문에 최근 시계열 예측 분야에서 주목 받고 있다. 본 논문에서는 주가의 일별 종가를 예측하기 위한 심층 신경회로망 모델을 제안한다. 제안된 심층 신경회로망은 예측 정밀도를 높이기 위해 단일 층의 오토인코더와 4층의 신경회로망이 결합된 구조를 갖는다. 오토인코더 층은 주가 예측에 필요한 최적의 입력 특징을 추출하고 4층의 신경회로망은 추출된 특징을 사용해 주가 예측에 필요한 동특성을 반영하여 주가를 출력한다. 제안된 심층 신경회로망의 학습은 층별로 단계적으로 이뤄지며 최종 단계에서 전체 심층 신경회로망에 대해 한 번 더 학습이 실행된다. 본 논문에 제안된 방법으로 KOrea composite Stock Price Index (KOSPI) 일별 종가를 예측하는 심층 신경회로망을 구현하고 기존 방법과 예측 정확도를 비교, 평가한다.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.61-73
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• 2016

본 논문에서는 다변량 시계열 모형 진단을 위해 잔차의 자기상관성 유무를 확인하기 위한 와일드 붓스트랩(wild bootstrap) Ljung-Box(LB) 검정통계량을 연구하였다. 일반적으로 LB 검정은 오차가 서로 독립이며 동일한 분포를 따른다는 IID 가정 하에 유도되는 점근적 카이제곱 분포를 이용한다. 한편 금융시계열 자료는 분산에 조건부 이분산성이 존재하기 때문에 오차의 IID 가정을 만족시키지 못하며 이에 따라 점근적 분포를 이용한 LB 검정은 제1종의 오류를 만족시키지 못하게 된다. 이를 극복하기 위해 와일드 붓스트랩을 이용한 LB 검정법을 제안하고 그 성질을 연구하고자 한다. 벡터자기회귀 모형과 벡터오차수정 모형 등의 다양한 다변량 시계열 모형을 이용하여 모의실험을 실시하는 한편, 코스피 200지수와 지수선물 자료를 이용한 실증분석을 통해 와일드 붓스트랩을 이용한 LB 검정법이 조건부 이분산성의 부정적인 영향을 효과적으로 제거할 수 있음을 입증하였다.

• 한국사회복지학
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• 제61권2호
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• pp.85-106
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• 2009

본 연구의 목적은, 우리나라 광역 지방자치단체를 중심으로, 지역간 빈곤의 실태를 비교하고, 지역의 경제 사회적 특성에 기초한 요인을 분석하는데 있다. 이를 위해 1998년부터 2006년까지 제주도를 제외한 15개 광역 시 도의 빈곤율을 한국노동패널자료를 활용하여 측정하고, 각 지역의 정치, 경제, 인구구조, 고용, 산업구조, 재정 측면의 다양한 변수를 포함하여 결합회귀분석을 실시하였다. 분석의 결과, 우리나라 절대적 빈곤율의 평균 수치는 13.19%이고, 상대적 빈곤율은 15.50%이며, 최근 들어 두가지 지표 모두 악화되는 경향을 보이고 있다. 그리고 강원도와 충청남도의 빈곤 수준이 상대적으로 높게 나타나며, 서울특별시와 울산광역시에서 낮게 나타나고 있다. 또한 높은 수준의 재정자립도, 사회복지비 지출 수준, 상용직 비율과 제조업 종사자 비율 등이 지역의 빈곤율을 감소하는데 긍정적인 역할을 하는 것으로 밝혀졌다. 본 연구는 기존의 사람에 기반(people-based)한 반빈곤 정책의 효과성을 높이기 위해서는 지역에 기반(place-based)한 다양한 정책적 모색이 필요하다는 사실을 제언하였다.