• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제2권2호
• /
• pp.1-9
• /
• 2001

인터넷 전자상거래 기술의 발달에 따라 인터넷 경매 시장이 급속히 성장하고 있다. 인터넷 경매를 위하여 사용자는 수시로 경매 사이트를 방문하고, 경매정보를 모니터링하며, 또한 최종 가격을 평가하려고 시도한다. 그러나 사용자가 이차 같은 일들을 수작업으로 수행하는 것은 너무 비효율적이었다. 본 논문에서는 실시간 경매에서 비교 정보 검색과 사례 베이스 검색을 위한 에이전트 시스템 RAMAS(Real-Time Auction Information Monitoring Agent System)를 구현하였다. RAMAS는 사용자에게 여러 경매 사이트로부터 실시간으로 경매 정보를 제공하며, 사례 베이스로부터 적절한 가격정보도 제공하게 된다. 본 시스템을 이용하면 판매자와 구매자는 실시간 경매정도와 적절한 가격정보를 얻을 수 있다 따라서 그들은 부당한 손실 없이, 보다 효율적으로 적절한 가격에 도달할 수 있다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.31-48
• /
• 2006

최근 전자 상거래가 증가하면서 인터넷 경매를 통하여 물품을 거래하는 경우가 확산되고 있다. 하나 기존 인터넷 경매 시스템들은 경매 물품의 경매 가격을 판매자의 결정에만 의존하고 있어서, 판매자가 물품의 경매 시작가격, 낙찰 예상가격, 즉시 구매가격 등을 정하는데 어려움을 가지고 있었다. 이를 해결하기 위하여 과거의 경매 기록을 데이터베이스로 구축하여 이를 통하여 판매자에게 경매 가격을 제시하는 방법이 제시되었다. 그러나 여기서는 경매 물품에 따라서 경매 가격에 중요한 영향을 미치는 속성 정보와 가중치 부여에 대한 기준이 제시되지 못하여 잘못된 정보 제공으로 경매 물품의 가격이 지나치게 낮게 결정 되거나 높아서 유찰되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자, 과거의 경매 기록과 인터넷 전자상거래 사이트의 가격 정보로부터 경매 가격 결정 요인과 가중치를 추출하여, 사례 구조화 과정을 통하여 사례베이스로 구축하고, 이를 적용하여 적합한 경매 가격을 자동으로 생성하여 이를 판매자에게 추천하는 시스템을 제안한다. 성능실험 결과 추천된 경매 가격을 사용할 경우에 지나치게 높은 경매 가격으로 인하여 경매 물품이 유찰되거나 낮은 가격에 낙찰되는 경우를 줄임으로써 경매 성공률이 향상되고, 물품에 대한 낮은 평가를 방지할 수 있음을 보인다. 또한, 본 논문에서는 경매 가격 자동 생성 에이전트를 이용하여 인터넷 경매 시스템을 설계 및 구현한다.

• 재무관리연구
• /
• 제12권2호
• /
• pp.239-271
• /
• 1995

본 연구는 현재 미국에서 거래되고 있는 세 가지 주가지수선물 상호간의 일중(intradaily) 가격선도(price leadership) 관계에 관한 실증분석이다. 본 연구가 기존의 연구와 다른점은, 기존의 연구가 주가지수선물과 그 기준이 되는 현물 가격사이의 가격 선도 관계에 초점을 두고 있는데 반하여 본 연구는 주가지수선물 시장 사이에서 존재하는 가격 선도관계를 분석하고 있다는 점이다. 실증 분석의 대상이 된 주가지수선물들은 Chicago Mercantile Exchange의 Standard and Poor's 500 Index(S&P 500), New York Futures Exchange의 New York Stock Exchange Composit Index (NYSE), 그리고 Chicago Board of Trade의 Major Market Index(MMI)이다. 만약 이들 시장들이 정보의 전달에 있어서 효율적(informationally efficient) 이라면 이들 가격간에 선도-지연(lead-lag) 현상은 존재하지 않을 것이다. 그러나 어느 한 시장이 새로운 정보를 선물가격에 반영하는데 다른 시장에 비해 상대적으로 느리다면, 이들 시장 상호간에는 가격의 전이(transmission)현상이 존재하게 될 것이다. 이들 선물간의 일중 가격선도 관계 연구는 이러한 시장의 효율성 문제를 밝히는데 의의가 있을 뿐만 아니라, 시장간의 단기적 가격 괴리를 이용하려는 차익거래자들에게도 유용하게 쓰일 수 있을 것이다. 본 연구는 위에서 언급한 각각의 주가지수선물들이 가격 선도성을 가질 수 있는 이유와 관련된 다음과 같은 세 가지 가설을 설정하였다. 첫째 가설은, 가격의 선도성은 거래량과 관련이 있다는 것이다. 즉, 이들 주가지수선물 중 가장 거래량이 많은 S&P 500 선물이 다른 선물을 선도할 것이라는 가설이다. 둘째, 가격의 선도성은 주가지수를 구성하는 주식의 수에 비례한다는 가설이다. 다시 말하면, 보다 않은 수로 구성된 주가지수일수록 정보처리 속도가 빠르다는 가설이다. 따라서, 본 연구에 포함된 주가지수선물 중 가장 많은 수의 주식을 대상으로 하는 NYSE 선물이 다른 선물을 선도할 것이다. 마지막 가설은 정보의 처리는 대형주 혹은 기관선호주(institutionally-favored)들이 주도한다는 것이다. 따라서, 주로 이와 같은 주식들로 구성 된 MMI 선물이 선도성을 가질 수 있다는 것이다. 위의 가설들을 검증하고 시장간의 가격 선도관계를 분석하기 위하여 본 연구는 vector autoregressive(VAR) 모형을 이용하여 충격-반응 함수(impulse response functions)를 계산하고, 분산분해(variance decomposition)를 수행하였다. 또한 가격 상호간에 존재할지도 모르는 공적분(cointegration)관계를 Johansen(1991)과 Jokansen and Juselius (1992) 등이 제시한 다변량 공적분 검정(multivariate cointegration test)를 통하여 분석하였다. 분석기간은 1986년 1월부터 1990년 7월까지이며, 각 주가지수선물들의 5분 간격 data를 사용하였다. 연구결과, 충격-반응 분석은 어느 한 시장에서의 충격(shock)은 다른 시장으로 매우 빠르게 전달되고 있음을 보여 주었다. 그러나 충격의 지속정도는 그 충격의 진원지에 따라 달랐다. 즉, NYSE나 MMI 선물로부터 발생 한 충격은 다른 시장의 가격에 5분 안에 반영을 끝냈지 만 S&P 500 선물에서 발생한shock은 그 이상 지속되었다. 또한, 분산분해 결과 S&P 500 선물이 자기자신 뿐만 아니라 다른 시장의 예상하지 못했던 움직임(unexpected movements)을 설명하는데 가장 큰 설명력(explanatory power)을 가지고 있었다. 결론적으로 S&P 500 선물이 다른 선물을 약 5분 간격으로 선도하였다. 이는 가격의 선도가 거래량과 밀접한 관계가 있음을 보여 주는 것이다.

• 통상정보연구
• /
• 제2권2호
• /
• pp.97-110
• /
• 2000

1990년대 중반 인터넷이 상업용으로 발달하면서 전자상거래의 경제적 효과에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 인터넷은 자유로운 시장진입을 가능하게 하고 제품 및 가격에 대한 완전한 정보를 공유하게 함으로써 경제적 비효율성을 제거할 수 있다. 그러나 한편으로 인터넷상의 검색비용 등이 실세계에서의 비용과 비교할 경우 그 차이가 매우 작을 수 있다는 주장도 있다. 인터넷으로 판매하는 상품들의 가격이 전통상점에서의 판매가격보다 낮은 지의 여부는 결국 실증문제로 귀착된다. 본 연구는 한국에서 서적과 음반CD에 대해 인터넷상점과 전통상점에 의해 부과되고 있는 실제가격들을 비교함으로써 이러한 질문에 대한 해결을 시도하고자 한다. 이들 두 제품은 한국은 물론 해외에서도 전자상거래로 가장 빈번히 거래되고 있는데다 제품의 표준화가 여타제품에 비해 비교적 잘되어 있는 제품들이다. 본 연구는 실증분석을 위해 2000년 9월 18~30일 동안 조사원들에 의해 실제 매장과 인터넷사이트에서 수집된 가격관찰치를 집계하고 이들 자료에 대한 통계적 검정을 시도하였다.

• 비료회보
• /
• 통권590호
• /
• pp.27-28
• /
• 2006

• 비료회보
• /
• 통권591호
• /
• pp.43-44
• /
• 2006

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보기술응용학회 2002년도 춘계학술대회
• /
• pp.3-5
• /
• 2002

• 디지털콘텐츠
• /
• 9호통권136호
• /
• pp.134-136
• /
• 2004

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1198-1199
• /
• 2023

부동산 시장은 다양한 요인에 의해 가격이 결정되며 거시경제 변수뿐 만 아니라 뉴스 기사, SNS 등 다양한 비정형 데이터의 영향을 받는다. 특히 뉴스 기사는 국민들이 느끼는 경제 심리를 반영하고 있어 부동산 가격에 영향을 크게 미치는 변수라고 판단된다. 본 연구에서는 뉴스 기사의 세분화된 감정 분석을 통해 전통적인 분석 방법보다 더 의미 있는 결과를 얻을 수 있는 부동산 가격 예측 모델을 생성하였으며 뉴스 기사로부터 심리 지수를 산출하기 위해 생성 AI 를 활용하였다. 제안하는 매매가격지수 예측 모델을 통해 부동산 시장과 뉴스 기사와의 관계성에 대해 파악할 수 있으며, 사회/경제적 동향을 반영한 부동산 가격 변동을 예측할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.81-89
• /
• 2013

본 연구는 대표지수 ETF와 섹터 ETF시장에 대해 ETF 가격과 표적지수, 그리고 ETF 가격과 표적지수 가격간의 차이인 총추적효과를 이용하여 가격에 대한 정보효과를 확인하고자 한다. 나아가 총추적효과를 구체적으로 ETF 가격과 순자산가치 NAV의 차이인 시장추적오차와 NAV와 표적지수와의 차이인 NAV 추적오차로 구분한다. 분석결과를 살펴보면 첫째. 시장 대표지수인 KODEX200의 경우 가격에 영향을 미치는 의미 있는 변수를 확인할 수 없었던 반면 대부분의 섹터 ETF의 경우 하루 전의 총추적오차나 시장추적오차가 가격결정에 의미 있는 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 둘째, 대부분의 산업별 ETF의 가격에 대해 하루 전의 시장추적오차는 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타나 가격발견기능을 하고 있음을 확인 할 수 있었지만, NAV 추적오차에는 그러한 기능을 찾을 수 없었다. 마지막으로 섹터 ETF 중 에너지화학, 건설, 정보통신, 그리고 반도체 산업의 경우 하루 전의 표적지수에 의해 양(+)의 영향을 받는 것을 보여준다.