• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권3호
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• pp.1064-1072
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• 2017

The power of controlled generators in microgrids randomly fluctuate because of the stochastic volatility of the outputs of photovoltaic systems and wind turbines as well as the load demands. To address and dispatch these stochastic factors for daily operations, a dynamic economic dispatch model with the goal of minimizing the generation cost is established via chance-constrained programming. A Monte Carlo simulation combined with particle swarm optimization algorithm is employed to optimize the model. The simulation results show that both the objective function and constraint condition have been tightened and that the operation costs have increased. A higher stability of the system corresponds to the higher operation costs of controlled generators. These operation costs also increase along with the confidence levels for the objective function and constraints.

• East Asian Economic Review
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• 제21권2호
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• pp.167-197
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• 2017

I build a small open economy (SOE) dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) model to investigate the effect of a heterogeneous wage contract between regular and temporary workers on a macroeconomic volatility in a financially fragile economy. The imperfect financial market condition is captured by a quadratic financial adjustment cost for borrowing foreign assets, and the labor market friction is captured by a Nash bargaining process which is only available to the regular workers when they negotiate their wages with the firms while the temporary workers are given their wage which simply equals the marginal cost. As a result of impulse responsesto a domestic productivity shock, the higher elasticity of substitution between two types of workers and the lower weight on the regular workers in the firm's production process induce the higher volatilities in most variables. This is reasoned that the higher substitutability creates more volatile wage determination process while the lower share of the regular workers weakens their Nash bargaining power in the contract process.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제36권3호
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• pp.1-23
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• 2014

본고는 4개의 거시변수들을 포함한 Time Varying VAR 모형을 통해 한국의 통화정책 변화를 평가하였다. 첫째, 외환위기나 금융위기 때와 같이 통화정책이 환율변동에 대해 민감하게 변화하는 시기가 존재하므로 위기를 포함한 긴 표본 안에서 한국의 통화정책을 평가할 때는 환율을 모형안에 포함시키는 것이 필요하다. 둘째, 표본기간 내에서 이례적인 큰 변동성이 때때로 나타나는 한국 거시변수들을 설명하기 위해서는 stochastic volatilities를 TVP-VAR 모형 내에서 설정할 필요가 있다. 한편, 2000년대 거시변수들의 안정화는 stochastic volatilities의 감소에 의해 설명되며, 부분적으로는 거시경제의 구조를 반영하는 충격반응함수에 의해서도 설명된다. 셋째, 통화정책의 인플레이션에 대한 유효성의 크기는 예전에 비해 최근 약화된 편이나 유효성의 지속성은 비교적 높아진 것으로 나타났다. 마지막으로 인플레이션 안정화에 대한 통화정책의 기조는 물가안정목표제가 도입되기 전에 비해 그 후에 적극적인 방향으로 개선되어 왔음을 보이고 있다. 하지만 우리나라의 통화정책은 그 기조가 경기변동에 비해 인플레이션 안정화에 대하여 여전히 덜 적극적인 것을 감안할 때 개선될 여지가 있는 것으로 판단된다.

• 경제분석
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• 제17권2호
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• pp.27-55
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• 2011

최근 금융시장의 변동성이 현저하게 증폭되면서 이에 대한 원인으로 금융시장의 군집 행동에 대한 이론적 연구가 활발하게 진행되고 있지만 군집행동의 시계열적 특성을 파악할 수 있는 실증적 연구는 거의 없었다. 따라서 본 연구는 연속신념시스템(continuous beliefs system)의 이론적 확장을 통해 군집행동을 시계열적으로 측정할 수 있는 군집행동 파라미터를 도출하였으며 이를 추정하기 위한 계량모형을 제안하였다. 또한 이 모형의 효율적 추정을 위해 MCMC 추정법을 적용하였다. KOSPI와 DOW 지수월별자료를 이용한 실증분석 결과에 의하면 미국보다 우리나라 주식시장의 군집행동이, 그리고 글로벌 금융위기 전보다 글로벌 금융위기 이후에 군집행동이 강하게 나타났다. 또한 글로벌 금융위기로 인해 군집행동의 변동성(표준편차)이 증가하였으며 군집행동은 수익률 변동성과는 달리 지속적인 자기상관을 유지하지 않았다. 이런 결과는 군집행동이 금융시장을 불안하게 만드는 한 원인이 될 수 있음을 나타낸다.

• 재무관리연구
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• 제26권3호
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• pp.227-246
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• 2009

옵션 모형에 관한 실증연구에서 모형의 적격성을 평가하는데 사용한 잣대는 옵션 모형으로 구한 이론적 가격과 시장옵션가격간의 가격괴리를 평가하거나 일정기간동안 정기적으로 재조정한 헤지포트폴리오의 성과를 비교하는 것이다. 기존의 연구에서는 기초자산의 변동성에 대한 Black-Scholes 모형의 엄격한 가정을 이완시킨 확률적 변동성 모형이 Black-Scholes 모형의 가격괴리를 크게 개선하고 있음을 밝히고 있으나 동태적 헤지성과에 대해서는 여러 연구가 일관된 결과를 도출하고 있지 못하고 있다. 이 연구에서는 시뮬레이션 기법을 이용하여 Heston의 확률적 변동성 모형의 가정이 완벽히 구현되는 상황을 재현하고 그 상황에서 Heston 모형과 Black-Schols 모형의 동태적 헤지성과를 비교하였다. 시뮬레이션 결과에 따르면 헤지수단으로 기초자산만을 사용하였을 경우 완전히 적격한 모형인 Heston 모형은 확률적 변동성을 감안하지 않은 Black-Scholes 모형에 비해 헤지위험을 크게 줄이지 못하는 것으로 나타났다. 이 결과는 동태적 헤지성과로 옵션모형의 적격성을 평가하는 데는 일정부문 한계가 있을 수 있다는 점을 시사한다. 한편 실무적인 측면에서 옵션거래에 대한 동태적 헤지수단으로 굳이 확률적 변동성 모형과 같은 복잡한 모형을 이용할 필요가 없다는 점을 내포한다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제14권4호
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• pp.943-964
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• 2005

본 연구는 CKLS (1992)와 Nowman and Wang (2001)을 참고하여 다양한 형태의 확률과정 모형들을 추정하였다. 실증분석에서는 1996년 1월부터 2005년 1월까지의 월간 브렌트(Brent) 유가를 대상으로 일반적 적률법(GMM)을 적용하였다. 또한, 시뮬레이션된 시계열자료를 활용하여 유럽행 콜옵션의 가치를 산정하고, 확률과정 모형별로 비교하였다. 실증분석 결과에 의하면, 원유가격의 경우 가격 수준에 따라 변동성이 크게 좌우된다는 것을 알 수 있다. 하지만, 기존 관련 연구의 결과들과 달리 유가의 평균회귀 성향은 약한 것으로 나타났다. 이와 함께, 본 연구에서 채택한 상이한 확률과정 모형에 따라 원유를 기초자산으로 하는 파생상품의 가치가 달라진다는 것을 알 수 있다.

• 기술혁신학회지
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• 제14권3호
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• pp.578-598
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• 2011

본 논문은 차세대 그린에너지원으로 주목받고 있는 태양광산업의 핵심소재 기술에 대한 가치를 실물 옵션 기법을 이용하여 추정한다. 본 논문의 기여는 두 가지이다. 하나는 방법론적인 기여로서, 실물옵션의 기초자산 불확실성을 대변하는 변수로서 주가를 고려하여 실물옵션 적용에서 가장 복잡한 단계인 기초자산 불확실성의 모형과정을 대폭 단순화시켰다. 다른 하나는 응용장의 기여로서, 최근 수요가 크게 증가하고 있는 태양광산업의 핵심소재인 폴리실리콘의 생산공정 기술의 경제적 가치를 평가하였다. 분석사례인 폴리실리콘 산업의 A기업에 적용한 결과, 동 기업의 폴리실리콘 기술의 기초자산이 기하브라운모션을 따르는 것으로 나타났으며 이러한 결과에 블랙-숄즈 옵션가격결정모형을 적용하여 A기업의 폴리실리콘 기술에 대한 콜옵션의 가치는 약 34,229억원으로 측정되었다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제24권4호
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• pp.607-627
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• 2015

배출권 가격의 변동성은 기업의 온실가스 감축투자를 위한 의사결정 수립 시에 중요한 요인으로 고려된다. 본 논문의 목적은 우리나라 특성 상 재무구조가 연결된 발전사의 입장에서 배출권 가격의 불확실성을 고려하여 온실가스 저감투자의 실물옵션 가치를 평가할 수 있는 방법론을 제시하는 데 있다. 이윤함수가 선형적으로 분리불가한 경우에는 고전적인 실물옵션 기법으로 적정 투자임계 가격을 도출하는 것이 불가능하기 때문에, 몬테카를로 최소자승법을 적용하여 투자임계 가격을 산출하는 알고리즘을 제시하였으며, 가스, 석유, 석탄의 주요 화력발전원의 수치를 이용하여 투자임계 가격을 시뮬레이션 분석하였다. 배출권 가격으로 표시된 투자임계 가격이 가스와 석유가 석탄에 비해 현저히 낮은 것으로 평가되어, 온실가스 감축투자 측면에서 이들 화석연료가 석탄에 비해 상대적으로 유리한 것으로 나타났다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.15-26
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• 2014

본 연구는 실물옵션모형을 이용하여 기업의 빅데이터 기술도입에 따른 경제적 가치를 분석한 연구로, 빅데이터 기술도입을 결정한 기업의 주가를 이용하여 주가증분으로 평가한 경제적 가치의 크기를 옵션가치를 통해 분석하였다. 옵션가치 도출을 위해 빅데이터 기술을 마케팅에 활용한 기업의 주가를 통해 빅데이터 기술에 의한 주가증분을 추출하고, 해당 주가로 일반화적률법(GMM)을 이용하여 확률과정을 추정하였다. 옵션가치 도출을 위해 블랙-숄즈 편미분방정식을 도출하였고, 이를 수치해석적 방법인 유한차분법으로 해를 구하여 빅데이터 기술 도입에 따른 경제적 가치를 추정하였다. 분석결과, 빅데이터 투자비용을 5천만 원으로 가정했을 때, 주가증분을 통해 도출한 옵션가치는 약 38.5억 원으로 나타났고 시간가치는 약 1백만에 해당하는 것으로 나타났다. 따라서 빅데이터 기술도입은 실질적인 기업의 수익을 창출하는 효과에 더하여, 미미하지만 투자시점에 고려할 수 있는 추가적 시간가치까지 존재하는 것으로 해석된다. 민감도분석 결과 기초자산 크기가 작아질수록 옵션가치는 낮아지고, 투자비용이 낮아질수록 옵션가치는 높아지는 것으로 분석되었고, 변동성 변화에 따른 옵션가치 민감도는 크지 않은 것으로 나타났는데 이는 빅데이터 기술의 경우 기술도입 기간과 이에 따른 주가변동 폭이 낮아 변동성 증가에 따른 내재가치 증가 효과가 크지 않기 때문인 것으로 해석된다. 본 연구는 빅데이터 기술도입에 따른 효과를 실물옵션을 도입하여 분석한 최초의 연구로 빅데이터 옵션가치 도출에 빅데이터 기술을 도입한 기업의 주가를 기초자산으로 사용한 최초의 연구라는 점에서 기존연구와 차별화된다. 기업들의 빅데이터 기술 도입이 비교적 최근에 발생하였음을 고려할 때 동 분석방법론을 다양한 기업에 적용함으로 빅데이터 기술의 정체한 가치를 도출하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제34권1호
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• pp.99-110
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• 2018

본 연구는 해운기업의 주요 비용요인 벙커 가격과 환율의 불확실성으로 인한 재무적 리스크를 수치화하는 방법론을 2010년 1월 1일부터 2018년 1월 31일까지의 일별자료를 대상으로 적용한다. 기하브라운 운동 (Geometric Brownian Motion 이하 GBM)과 이를 확장한 조건부 이분산성(heteroskedasticity) 및 점프 확산 프로세스(jump diffusion process)에 의존하는 모형으로부터 추정한 현금 흐름 리스크 추정치는 다음 세 가지 학술적 기여로 요약할 수 있다. 첫째, 운임수익률과 같은 단일 변수에 의존한 리스크 분석을 벙커가격과 환율 수익률 변동성과 같이 복합요인으로부터 발생하는 영향으로 분석을 확장하였다. 둘째, 개별기업 수준에서 벙커가격과 환율 리크스 관리의 필요성을 민감도 분석을 통해 현금흐름수준으로 제시하였다. 마지막으로 분석결과가 제시하는 리스크 규모를 근거로 해운기업은 리스크 관리를 위한 수단으로 무엇이 적절한가를 고민해야 할 필요성이 있음을 제기한다.