본 연구에서는 연속시간 M/M/1 대기행렬 시스템에서 고객들의 평형행동과 서버의 최적 가격책정 전략에 대해 다룬다. 본 연구에서는 두가지 유형의 가격지불 모형을 고려한다. 첫 번째로, 정액지불 모형은 고객의 시스템 내 체류시간에 관계없이 고정된 요금을 부과한다. 두 번째로, 정률지불 모형은 고객의 시스템 내 체류시간에 비례하여 요금을 부과한다. 각 지불 모형에서 시스템을 이탈하는 고객의 보상은 체류시간에 반비례한다. 본 연구는 각 가격지불 모형에서 단위시간당 서버의 기대수익을 최대화하기 위한 가격책정 전략과 그 전략에 따른 고객의 시스템 입장행동에 대해 분석한다. 마지막으로 수치예제를 통해 정액지불 모형과 정률지불 모형을 비교분석하고, 서버측면에서 어떤 가격지불 모형을 선택해야하는 지를 살펴본다.
본 연구는 탄소세 부과가 우리 나라의 에너지 및 국민 경제에 미치는 충격의 영향분석을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 에너지-경제 연계 계량경제모형을 수립하였는데 본 모형은 기존의 거시경제모형을 수정한 후 에너지 모형과의 연계를 통해 에너지 부문의 충격이 경제부문에 미치는 효과를 정량적으로 파악이 가능하도록 하였다. 본 연구에서는 탄소배출량에 대한 규제가 탄소세 부과를 도입하도록 유도하고 에너지가격의 상승과 에너지수요를 감소시킴으로써 경제부문의 생산을 위축시키는 흐름도를 가정하고 있다. 분석의 과정에서 탄소세 부과가 에너지 및 국민경제 부문에 미치는 효과의 측정은 에너지가격 및 수요변화, 국내총생산액의 변화 등을 통하여 수행되었다. 분석 결과를 요약하면 탄소 배출량의 안정화를 도모하기 위해서는 탄소세가 상당히 높게 부과되어야 하며 전력가격 및 에너지가격의 상승에 미치는 효과와 국내총생산액 등 주요 경제 변수에 미치는 충격이 매우 심각한 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 계량경제모형을 통하여 여러 가지 정책수단에 대한 시뮬레이션이 가능하게 됨으로써 정책의 효과분석 및 동 분야의 향후 연구에도 많은 도움이 될 것으로 판단된다.
시장 효율성 가설의 검증방법으로 가장 많이 이용되는 방법은, 시장이 새로 들어온 정보를 가격형성에 얼마나 빨리 또 어떻게 반영하는가를 검사하는 것이다. 이경우 시장이 개별 주식의 가격을 결정하는 가격모형이 사전에 가정되어야 하며, 이 때문에 효율성가설의 검증에서는 결국 시장모형과 효율성가설이 동시에 검증될 수 밖에 없다. 기존의 대부분 연구에서는 개별 주식의 수익율이 정규분포를 따른다는 가정으로 부터 유도된 시장모형(market model)이나 자산가격모형(capital asset pricing mel)이 가격결정모형으로 차용되었으며, 위험성 척도베타의 안정성과 가격모형이 설명하지 못한 잔차항의 정규성, 상호독립성의 가정하에 시장의 새로운 정보에 대한 반응을 살펴봄으로써 시장의 효율성을 평가하려고 하였다. 그러나 최근의 많은 연구는 베타가 안정적이지 못하며(nonstationary), 잔차항 또한 시계열적으로 자동상간(autocorrelation)되어 있다고 보고하고 있다. 이러한 점을 감안한 상태로 효율성 가설을 검증하기 위한 시도로, 본 연구에서는 시장모형을 기본으로 한 간섭모형(intervention model)을 사용하여 주식분할정보에 대한 시장의 반응을 일간수익을(daily returns)자료를 바탕으로 조사하였다. 본 연구에서도 베타의 불안정성, 잔차의 자동상관이 관찰되었으며, 특히 주석분할을 발표하는 싯점에서 베타는 눈에 띄게 증가하였다. 주식분할정보를 시장이 충분히 빨리 반영하지 못한다는 기존의 연구결과는 본 연구에서 사용된 방법으로도 바뀌지 않으나, 발표후 2주간의 초과수익은 전통적 방법으로 조사한 결과보다 43퍼센트 정도 감소하였다. Lakonishok과 Lev(1987)는 초과수익의 존재를 가격수정동기(price correction motive)로 설명하나, 가격수정동기 자체가 초과수익의 존재를 설명한다기 보다는 주식분할에 다른 위험수준(베타)의 변동이 초과수익의 원인이라 보는 것이 타당하다. 분할이 발표된 주식을 소유하고 있던 기존의 주주들의 입장에서 볼때 자신의 포트폴리오 위험이 자신의 의사와 달리 증가되었으므로 이에 상응한 보상을 원할 것이며, 이 보상이 우리가 관측한 초과수익이라는 설명이 가능하고, 이러한 설명은 주식분할이 발표된 후의 베타가전에 비하여 증가한다는 점으로 뒷받침된다. 본 연구에서 사용된 모형은 기존의 연구에서 반영하지 못한 베타의 불안정성, 잔차의 자동상관성 문제를 해소시켜줄 뿐 아니라, 시장이 접하는 각 종의 정보에 대하여 시장의 차별적 효율성을 조사하는 데에도 적용될 수 있다는 점에서 재미있다. 즉 본문의 모형에서 매개변수 델타(s)는 시장이 새로운 정보를 간격결정에 반영하는 속도를 측정하는 척도이고, 오베가(v)는 시장에 들어온 정보의 강도(strength)의 척도로 볼 수 있다.
주택가격을 정확히 추정하기 위한 많은 연구가 진행되어 왔다. 선행연구들은 주택의 고유 특성과 인근 지역 특성을 통제하는 계량경제모형을 활용한 분석이 많았다. 본 연구에서는 인공신경망 모형(ANN)을 활용하여 주택가격을 추정하였다. 딥러닝 기술의 장점은 변수 간의 복잡하고 비선형적인 특성을 모델링하고 데이터의 패턴을 인식할 수 있다는 것이다. 본 연구에서는 부동산 시장에서 공간적 분포도 패턴으로 인식할 수 있다는 가정하에 지리좌표를 설명변수로 ANN에 투입하였다. 선형회귀분석과 ANN 모형 간 비교 결과, 선형 모형 대비 ANN 모형의 설명력이 높았으며, 특히 ANN 모형은 지리좌표를 투입하였을 때 더 높은 정확도를 보여주었다. 또한 ANN 모형의 경우 지리좌표를 통해 모형 잔차의 공간적 자기 상관성이 크게 감소하였다는 점을 확인하였다. 이를 통해 ANN 모형의 패턴인식 능력을 활용하면 공간적 패턴을 학습시킴으로써 주택가격을 정확히 추정할 수 있음을 밝혔다.
국내석유제품의 가격은 정부에 의해 최고가격 고시제에서 1997년 1월 국내 정유산업의 경쟁체제 도입을 위하여 유가자유화를 실시하였다. 이에 본 연구는 유가자유화 이후 국내정유산업의 경쟁도를 분석하였다. 분석방법은 구조적 모형인 Bresnahan (1982)과 Lau (1982)의 방법론(B-L 모형)과 비구조적 모형인 Panzar and Rosse (1987)의 방법론(P-R 모형)을 이용하였으며 분석 자료는 1994년 1월부터 2005년 6월까지 휘발유, 등유, 경유의 세전 소비자가격을 사용하여 유가자유화 이전과 이후를 나누어 비교하였다. 분석 결과, B-L 모형은 유가연동제 기간에 시장지배력이 존재하였으나 유가자유화의 도입으로 인해 균형가격이 감소하였음을 보였고, P-R 모형은 두 기간 모두 독점적 경쟁을 이루고 있음을 보였다. 그러나 두 모형에서 동일하게 유가자유화의 도입으로 인해 경쟁도가 증가하였음을 확인하였다.
본 논문에서는 이산적(離散的) 시간하(時間下)의 옵션가격결정모형(價格決定模型)이 시장균형개념(市場均衡槪念)과 일관성(一貫性)을 갖지 않을 수 있다고 주장된다. 구체적으로, 이 모형의 유도에 필수불가결한 이변량 자연대수 정규분포의 기본가정이 경제의 시장청산조건(市場淸算條件)들과 상충될 수 있음이 보여진다. 따라서, 이산적 시간하의 옵션가격결정모형은 다음과 같이 아주 제약적인 가정하에서만 유도될 수 있을 것이다. 즉, 기초자산(基礎資産)이 총체적(總體的) 부(富)(aggregate wealth)의 유일한 구성요소이거나, 혹은 옵션이 총체적(總體的) 부(富)에 대해서 발행되는 것으로 가정하는 것이다.
표고버섯의 재배와 출하 결정에서 단기 가격의 예측은 매우 중요하다. 표고버섯 가격의 형성에는 많은 요인들이 작용하고 있기 때문에 이를 구조모형으로 예측하는 것은 어려운 일이다. Box-Jenkins 방법을 이용한 표고버섯과 모형선정 과정에서 발생할 수 있는 오류를 줄이고 경우에 따라서는 더 높은 예측력을 가지기도 한다. 이 연구는 1992~2005년의 가락시장 표고버섯 중품 가격자료를 이용하여 시계열 분석 모형을 구축하고 단기 가격을 예측한 것이다. 그리고 분석에 포함되지 않은 2006년의 실제가격과 예측결과를 비교하였다. 분석 결과는 날씨 변화의 영향으로 시장에 교란이 발생하였던 시기를 제외하면 비교적 높은 정확도를 보여 주어 모형의 유용성을 시사한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1471-1479
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2017
아파트매매 가격지수의 변동은 국가의 경제뿐만 아니라 사회, 산업, 문화 등의 전 분야에 영향을 준다. 본 연구에서는 아파트매매 가격지수를 거시경제변수로 설명하는 시계열모형을 연구하고자 한다. 설명변수로 사용한 거시경제변수는 우리나라 주택담보 대출금리, 원유수입 물가지수, 소비자 물가지수, KOSPI 주가지수, 국내총생산 (GDP), 국민총소득 (GKI)의 6가지 변수를 사용하였다. 아파트매매 가격지수와 모든 경제변수는 2001년 9월부터 2017년 5월까지 약 16년간의 월별 자료를 사용하였다. 아파트매매 가격지수 자료의 설명을 위해 시계열 모형 중 자기회귀오차 (ARE) 모형을 사용하여 분석하였다. ARE 모형 분석 결과 아파트매매 가격지수는 1개월 전 아파트매매 가격지수, 주택담보 대출금리와 KOSPI 주가지수에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 선도이자율 모형과 리보이자율 모형 사이의 관계를 이용하여 채권 옵션의 해석적인 해(Analytic Solution; AS)와 몬테 카르로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation; MCS)을 이용한 가격 결정을 다룬다. AS를 이용한 채권 옵션가격 결정은 Ritchken and Sankarasubramanian (RS)의 제한 조건을 이용하여 할인된 채권 가격을 구하는 공식을 유도하고, 선도이자율과 리보이자율 모형의 변동함수 사이의 관계를 활용한다. MCS을 이용한 채권 옵션 가격 결정은 MCS을 이용하여 제시된 조건으로부터 여러 가지 예정된 전개의 시뮬레이션을 활용한다. AS와 MCS을 이용한 가격 결정 방법을 실행하여 얻은 가격을 비교하면 AS와 MCS의 상대오차(Relative Error; RE)를 구할 수 있다. 이때 본 연구의 결과로부터 RE가 약 3.9%가 됨을 확인할 수 있다. 이것은 AS뿐만 아니라 MCS을 이용해도 채권 옵션의 가격을 매우 정확하게 예측할 수 있음을 의미한다.
수리 또는 계량적 모형을 사용하는 사회과학연구에서 분석의 초점은 종속변수와 설명변수의 관계를 밝히는 것, 즉 설명 중심의 모형(explanatory modeling)이 지금까지 주류를 이루었다. 반면 예측(prediction) 능력 제고에 초점을 맞춘 분석은 드물었다. 본 연구에서는 이론 및 가설을 검증하거나 변수 간의 관계를 밝히는 설명 중심의 모형이 아니라 신규 관찰치에 대한 예측 오차를 줄이는, 예측 중심의 비모수 모형(non-parametric model)을 검토하였다. 서울시 강남구를 사례지역으로 선정한 후, 2011년부터 2014년까지 신고된 단독주택 실거래가를 기초자료로 하여 주택가격을 추정하였다. 적용한 비모수 모형은 기계학습 분야에서 제시된 일반가산모형(generalized additive model), 랜덤 포리스트, MARS(multivariate adaptive regression splines), SVM(support vector machines) 등이며 비교적 최근에 개발된 MARS나 SVM의 예측력이 뛰어남을 확인할 수 있었다. 마지막으로 이러한 비모수 모형에 공간적 자기상관성을 추가적으로 반영한 결과, 모형의 가격 예측력이 보다 개선되었음을 알 수 있었다. 본 연구를 계기로 그간 모수 모형에 집중되었던 부동산 가격추정 방법론이 비모수 모형으로 확대 및 다양화되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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