• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제11권10호
• /
• pp.427-436
• /
• 2022

산업통상자원부에서 제공하는 KOTRA 무역 데이터는 해당 품목과 해당 국가에 대하여 GDP, 관세율, 비즈니스 점수, 과/차년도 수출금액 등을 제공한다. 그러나 무역 수출품목은 수없이 많을뿐더러 그에 따른 대량의 데이터를 매년 수작업 기반 분석을 통해 유의미한 결과를 이끌어내는 것은 상당히 큰 시간과 비용을 요구한다. 따라서 이번 연구에선 대량의 데이터를 학습하여 단기간에 저비용으로 결과 예측이 가능한 다층 퍼셉트론 모델을 구현하고 성능을 평가하였다. 먼저 딥러닝 기반 무역 수출 가격 예측 모델을 일반적 다변량 회귀 모델과 비교하였을 때, 예측 오류와 학습 시간 측면에서 통계적으로 우수한 성능을 보였다. 수출 가격 데이터는 시계열 속성이 있을 것으로 예상하는 바, 은닉 노드들이 모두 연결된 다층 퍼셉트론과 순환 신경망을 이용하여 수출 가격 데이터를 예측하였다. 그 결과 새로운 데이터에 대해 수출 가격 예측을 위한 일반화 능력은 순환 신경망이 우수한 성능을 보였으나, 다층 퍼셉트론이 무역 수출 가격 예측에서 더 뛰어난 성능을 보였다. 추후 장기간 데이터를 확보한다면, 순환 신경망 혹은 트랜스포머 기반 딥러닝 모델을 이용하여 더 뛰어난 수출 가격 예측이 가능할 것으로 사료된다.

• 재무관리연구
• /
• 제7권1호
• /
• pp.1-20
• /
• 1990

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.

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제35권2호
• /
• pp.151-170
• /
• 2001

전자저널의 보급은 날이 갈수록 늘고 있고 이를 공급하고 있는 출판사의 가격정책은 매우 다양하고 가변적이다. 전자저널의 가격모형으로는 인쇄저널 모형, 이용자수 모형, 공동출자 모형, 이용요금제 모형, 복합 모형 등이 있다. 연구 결과 국내에서 구독하고 있는 전자저널 가운데 가장 많이 채택되고 있는 가격모형은 인쇄저널 모형인 것으로 나타났다. 인쇄저널 모형은 과거에 구독했던 인쇄저널의 가격을 기준으로 구독료가 책정되므로 구독자인 도서관입장에서 보았을 때 융통성이 없고 지나치게 출판사 중심적이다. 향후 이 모형은 이용량을 간접적으로 반영해 차등적으로 가격을 책정하는 이용자수 모형으로 교체되어야 하며 궁극적으로는 이용량에 따라 차등적으로 요금을 부담하는 이용요금제 모형으로 전환되어야 할 것이다. 도서관은 출판사로 하여금 합리적인 가격정책을 수립하고 바람직한 가격모형을 채택하도록 촉구하는 노력을 기울여야 할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
• /
• pp.131-133
• /
• 2014

본 논문에서는 서비스업의 매장에 설치된 POS(Point of sale) 또는 Smart device를 이용하여 빈 방 또는 빈 테이블 등의 서비스 가능 공간 수에 따라 실시간으로 가격이 변동되는 시스템을 제안한다. 고객 입장에서는 보다 싼 가격으로 서비스를 이용할 수 있으며, 매장주 입장에서는 한산한 시간에 경쟁력 있는 가격으로 고객을 유치할 수 있도록 도움을 준다. 고객은 애플리케이션에 접속하여 위치기반서비스를 통해 이용하고자하는 서비스 매장을 선택하여 실시간으로 변동되는 서비스 가격을 확인할 수 있으며, 예약 및 결제를 한 후, 일정 시간 내에 해당 매장에 가서 서비스를 이용할 수 있다. 매장주는 POS 또는 Smart device를 통해 자동 또는 수동으로 서비스 가격을 변동시킬 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
• /
• pp.710-712
• /
• 2022

농산물은 일상 소비의 필수품으로서 도소매 시장의 많은 부분을 차지하며, 농산물의 소비와 가격은 농산물의 수급, 소비자 지출, 농업 가계소득에 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 LSTM을 이용해 농산물 거래, 기상관측, 관세청 품목별 수출입 실적, 신선식품 지수 데이터를 사용해 단위가격 예측에 관한 연구를 수행하였다. 농산물의 수급관리와 도소매 시장에서의 적정한 가격을 연구하기 위해 채소가격 안정제 대상 품목 중 소비자물가지수 가중치가 높은 마늘, 배추, 양파를 대상으로 단위가격을 예측한다.

• 자원ㆍ환경경제연구
• /
• 제19권1호
• /
• pp.23-43
• /
• 2010

본 연구는 탄소배출권거래시 할당과 관련한 방법론 중 경매할당에 관한 연구로, 실험경제 방식을 이용하여, 가격결정방식간의 효율성을 비교하였다. 가격결정방식 중 단일가격 결정방식과 복수가격 결정방식에 대한 효율성을 비교하기에 앞서 무상할당, 일률배분 할당, 경매할당에 대한 배출권 가격분포를 분석함으로써, 경매할당이 불완전경쟁 체제하에서 시장수렴면에서 우월함을 입증하였다. Buckley et al.(2004) 연구에서 적용한 실험방식을 활용하여 거래상황을 설계하였으며, 실험결과, 단일가격 결정방식이 효율성 면에서 우월한 것으로 나타났다. 특히, 단일가격 결정방식은 시장참여자들이 승자의 저주(winner's curse)를 회피할 수 있기 때문에 시장참여자들이 보다 과감하게 입찰에 응함으로써, 배출권거래 운영자에게 한계저감비용에 대한 정보를 쉽게 노출시킨다는 점에서 거래운영을 용이하게 하는 이점이 있는 것으로 나타났다. 그러나, 경매수익 면에서는 단일가격 결정방식이 복수가격 결정방식보다 우월하다는 결론을 내리기에는 통계적 유의성이 확보되지 않았다.

• 재무관리연구
• /
• 제19권1호
• /
• pp.107-131
• /
• 2002

본 연구에서는 국내 자본시장의 개방이 광범위하게 진전된 1997년 외환위기 이후 기간을 대상표본으로 하여 한국주식시장에서 달러환위험에 대한 노출과 그 가격화 여부를 실증분석한다. 본 연구에서는 투자자들이 국내 주식시장 및 채권시장의 동향에 추가하여 미국신장의 움직임을 중요한 조건부 정보에 포함시켜 투자의사결정을 한다고 전제하고, 이에 상응하는 조건부 다중 베타위험 가격결정모형을 검정하였다. GMM추정의 초과식별조건을 이용하여 국내시장위험과 달러환위험 두 위험 요인을 포함한 가격결정모형의 모형설정오류를 검정한 결과 가격결정모형이 실제 주식수익률 자료와 배치되지 않는 것으로 나타났다. 조건부 달러환을 베타위험과 조건부 달러환위험 프리미엄은 모형에서 사전적으로 설정한 정보대용변수인 상수항과 한 시점 앞의 다우존스 주가지수 수익률, 국내시장 주가수익률 및 회사채 유통수익률에 의하여 설명이 이루어질 수 있고, 둘 다 시간가변적임이 결정되었다. 주식가격결정에 참여하고 있는 두 요인, 국내시장위험요인과 달러환위험요인의 상대적 중요성을 개략적으로 검정한 결과, 모든 포트폴리오에 걸쳐 국내시장위험요인이 더 큰 비중을 차지하고 있지만, 달러환위험요인도 무시할 수 없는 중요성을 가진 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
• /
• pp.706-708
• /
• 2017

노지에서 재배되는 실외작물의 경우 외부 환경에 노출되어 재배되기에 생육 또는 수학시기가 외부 요인에 많은 영향을 받는다. 이러한 외부 요인 중 과일의 당도 및 수확량에 많은 영향을 미치는 요인은 바로 날씨이다. 고온의 날씨 또는 저온의 날씨가 지속되거나 강한 풍속, 적절한 강수가 이루어지지 않을 경우 과일의 당도가 낮아지거나, 흠집이 발생할 수 있어 과일 도매가격에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 월별 평균 온도, 강우량, 습도, 일사량, 최대풍속 등의 날씨 관련 데이터와 제사 또는 명절에 자주 사용되는 과실류인 배, 단감, 사과, 수박의 도매가격간의 상관관계를 분석을 통해 얻은 결과로 추후 농산물 가격 예측 또는 과일 가격 예측 연구에 기여를 하고자 한다.

• Asia Marketing Journal
• /
• 제11권2호
• /
• pp.149-172
• /
• 2009

기존 연구에서는 프리미엄 가격과 시장 점유율이라는 브랜드 시장성과 정보가 브랜드 자산의 구성요소인 품질지각이나 선호도에 차별적인 영향을 줄 수 있음을 보여주었다. 특히 이러한 브랜드 시장성과 정보 유형에 따른 차별적 효과는 제품 이미지의 유형과 제품군 내 품질편차 정도와 같은 제품 특성 변수들에 따라 달라질 수 있음을 보여주었다. 본 연구에서는 브랜드 시장성과 정보가 브랜드 평가에 미치는 차별적 영향에 있어 기존 연구가 제시한 제품특성 변수의 조절적 효과 이외에 개인특성 변수의 조절적 효과를 살펴보았다. 즉, 개인특성 변수인 자기관, 가격 인식, 브랜드 몰입의 유형에 따라 브랜드 시장성과 정보 유형에 따른 효과가 어떻게 달라질 수 있는가를 알아보았다. 실험결과, 브랜드 시장성과 정보 중 프리미엄 가격 정보에 대해서는 독립적인 자기관 및 긍정적 가격 인식을 가지고 있으며, 브랜드에 대해 정서적 몰입을 하는 소비자들이 더욱 긍정적인 평가를 하였다. 그러나 시장 점유율 정보에 대해서는 상호의존적인 자기관 및 부정적 가격 인식을 가지고 있으며, 브랜드에 대한 계산적 몰입을 하는 소비자들이 더욱 긍정적인 평가를 하였다. 마지막으로, 본 연구결과의 이론적 및 실무적 시사점, 그리고 본 연구의 한계점 및 향후 연구방향에 대해서 논의하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제12권12호
• /
• pp.733-741
• /
• 2012

최근 많은 소비자들이 관심 있는 물품 카테고리에 대한 정보를 얻기 위한 목적으로 종합 쇼핑몰이나 가격 비교 사이트를 방문하고 있다. 하지만, 이러한 웹 사이트들은 종종 이들에게 많은 상품들과 판매자가 포함된 지나치게 방대한 정보를 제공하여 소비자들의 구매 결정을 효과적으로 지원하지 못한다. 따라서 현대 온라인 쇼핑 에이전트들은 검색된 정보를 사용자들에게 제공하기 전에 보다 지능적인 방법으로 이를 가공할 필요가 있다. 본 논문은 특정 물품 카테고리 내에서 많은 상품들이 분포하고 있는 주요 가격대를 식별하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 한 개 카테고리 내 상품의 가격들을 벡터로 표현하고, 여기에 k-means 군집 분석을 적용하여 서로 비슷한 가격 벡터들을 포함하는 군집을 형성한 다음, 각 군집에서 주요 가격대를 추출하는 방법을 적용하였다. 일반적으로 가격은 소비자들의 구매 결정에서 가장 중요한 요인 중 하나이기 때문에, 추출된 주요 가격대들은 온라인 쇼핑 이용자들이 효과적으로 상품을 검색하는데 도움이 될 것으로 기대된다.