인터넷 쇼핑몰들은 저조한 수익성에도 불구하고 소비자를 끌어들여 매출을 증대시키기 위해 다양한 유인가격전략을 사용하고 있으나 이러한 유인전략이 과연 효용성이 있는가 하는 문제를 주제로 6 개 인터넷 쇼핑몰의 실제 web logdata 를 활용하여 소비자의 실제 쇼핑행동을 파악하여 유인가격전략의 효용성을 실증적으로 측정하였다. 방대한 클릭데이터를 효과적으로 정리하는 방법을 제시했고 인터넷 쇼핑몰 업체의 유인가격전략 수립에 대한 가이드를 제시하였다.
본 연구는 옵션가격 및 거래량 자료를 이용하여 옵션시장의 가격발견 기능에 대해서 분석을 시도하였다. 이를 위해 먼저 옵션가격과 거래량 정보가 현물시장을 선행하는 현상에 대해서 분석해 보았다. 옵션가격은 실제 현물지수를 약 1시간 정도 선행하는 것으로 관찰되었다. 콜옵션 가격이 풋옵션에 비해서 상대적으로 옵션시장에서 높게 거래되는 경우 이는 현물주식시장에서의 주가상승을 예고하는 것으로 나타났다. 옵션 거래량 정보 역시 현물시장의 가격움직임을 예측하는데 유효한 것으로 관찰되었다. 콜옵션의 풋옵션 대비 상대적인 거래증가는 투자자의 낙관적인 장세전망을 반영해 일단 현물지수의 상승을 야기하는 것으로 나타났으나 이후 투자자의 풋옵션을 통한 헤지(hedge) 수요의 증가로 이어지는 것으로 조사되었다. 두 번째로 본 연구는 이러한 옵션시장의 가격발견 기능을 이용하여 매매전략을 수립하고 이를 통하여 투자이익을 극대화시킬 수 있는지에 대해서 살펴보았다. 콜옵션 가격(거래량)이 풋옵션 가격(거래량)에 비해 고평가(증가) 되었을 경우 이는 주가상승을 미리 예고하고 있는 신호로 받아들어져 주식을 매입하고 반대로 콜옵션 가격(거래량)이 풋옵션 가격(거래량)에 비해 저평가(감소) 되었다면 주가하락을 예측하기 때문에 주식을 매도함으로써 투자이익을 증대시킬 수 있을 것이다. 실증분석 결과는 우선 옵션 가격정보를 이용하여 현물시장에서 지수 바스켓 포트폴리오를 매매하려는 전략은 30분 내외의 단기 투자에는 유효하나 그 이상의 투자기간을 가지는 경우에는 예상과는 다른 결과를 초래하였다. 반면 옵션시장에서의 콜옵션과 풋옵션의 상대적인 거래량 정보는 현물주식시장의 움직임을 예측하는데 옵션 가격정보에 비해서 보다 효과적인 것으로 판단되었다. 조사한 모든 일중 및 1일(overnight) 투자수익률에서 옵션 거래량의 상대적 비율에 의거한 투자전략은 통계적으로 유의한 투자수익률의 차이를 가져왔다.
주식가격은 일반적으로 정규분포를 따르지 않으며 이러한 비정규성을 띤 주식의 매매전략은 일반적으로 추세 지표, 변동성 지표, 거래량 지표 등을 토대로 수립되며 통계적이기 보다는 직관적이라고 볼 수 있다. 주식가격의 비정규성 문제는 주식가격의 정규화 과정을 통해서 해결 될 수 있으며 통계적인 매매전략은 정규화된 주식가격의 평균추세 지표 및 변동성 지표를 결합하여 작성될 수 있다. 본 논문은 정규화된 주식가격의 평균추세 지표와 변동성 지표를 결합한 매매전략을 제시하였고 이를 KOSPI200에 적용한 결과 성공적인 매매전략이 될 수 있는 가능성을 확인하였다.
제주지역의 대표적인 공립예술단이라고 할 수 있는 제주특별자치도립예술단 소속 교향악단과 합창단을 중심으로, 지역 공립예술단을 활성화하기 위한 체계적인 마케팅 기법 도입방안을 제시하고자 한다. 더 나아가서 향후 다른 장르의 공연예술 분야에도 적용할 수 있는 마케팅 전략의 이론적 틀을 제공하는데 연구의 목적이 있다. 본 연구에서는 공연 관람객을 대상으로 설문조사와 면접을 실시하고 공연 마케팅의 5대 요인(제품전략, 가격전략, 장소전략, 촉진전략, 고객전략)과 공연 관람객이 인식하는 공연 활성화 요인(공연 만족도, 타인 추천의향, 재관람 의향)과의 상관관계를 살펴봄으로써 마케팅 전략적 측면에서 제주공연예술단의 활성활 방안을 모색하기 위한 이론적 근거를 제시해보고자 하였다. 본 연구의 가설검증 결과를 요약하면 공연 활성화에 영향을 끼치는 마케팅 전략 요인은 제품전략과 가격전략, 그리고 고객전략이었다. 제품전략과 관련해서는 '공연작품 및 작가', '공연단체 및 출연진의 유명도' 그리고 '공연의 예술성과 흥행성'을 고려해야 하는 것으로 나타났다. 가격전략에서는 관객들이 입장료 '할인혜택'과 '적정한 가격이라는 느낌'을 갖도록 하는 것이 중요하며, 고객전략에서는 공연 이외에도 꾸준한 '고객관리'와 '공연정보 제공' 그리고 '공연체험', '공연시간 준수' 등이 주요 고려사항이었다.
본 논문은 이자율의 기간 구조가 차익 거래의 기회가 없도록 움직일 때 새로운 평균만기 측 정치인 AR 평균만기(arbitrage-free duration)을 도출하고 선물가격과 선도가격과의 관계를 분석한다. 지금까지 평균만기에 관한 많은 연구들은 수익률 곡선이 특정한 형태로 이동한다는 가정 하에서 평균만기를 유도하고 이에 근거하여 채권가격의 변동치를 측정하고 있다. 본 논문에서는 기존의 평균만기의 가정을 완화한 AR 평균만기를 도출하였다. 여기서 제시하는 AR 평균만기는 기존의 Macaulay 평균만기를 포함하는 일반화한 측정치라고 할 수 있다. 아울러 본 논문에서는 선물가격과 선도가격사이에 존재하는 이론적 관계를 규명하고자 하였다. 선물가격은 선도가격에 비해 할인된 가격이라는 것을 보이고 이자율 변동위험이 선물가격의 할인정도에 미치는 영향을 모형화 하였다. 최근 들어 선물을 이용한 채권 면역화에 대한 실증연구에 관심이 지속적으로 증가하고 있다. 전통적 실증연구 방법론에서는 먼저, 선물가격과 기초채권 가격사이에 존재하는 분산-공분산 행렬을 추정한다. 그런 후 추정된 분산-공분산 행렬을 바탕으로 이자율 위험 헤징 전략을 수립한 후 이 전략에 대한 실증 분석을 수행하였다. 그러나, 전통적 접근법의 가장 큰 문제는 비안정적(non-stationary)인 분산-공분산 행렬을 적절히 고려할 수 없었다는 점이다. 따라서, 본 연구의 결과를 기반으로 하면 최적의 헷징 전략을 수립하기 위한 이론적 기틀을 수립할 수 있을 것이다.
이 연구는 교체비용이 존재하는 상황에서 복점기업간 경쟁을 다룬다. 분석에서는 일시적 가격할인 현상이 순수전략균형(Pure Strategy Equilibrium)의 결과일 수 있음을 보인다. 이는 기존 대다수 연구들에서 일시적 가격할인 현상을 혼합전략균형(Mixed Strategy Equilibrium)의 결과로 해석해왔던 것과 구별된다. 본 연구에서 구해진 일시적 가격할인의 순수전략균형 하에서 기업들은 정규가격만을 제공하는 경우보다 높은 이윤을 얻게 되며, 이러한 현상은 일시적 가격할인이 충성가입자와 비충성 가입자간 가격차별의 역할을 수행하는 것에 기인한다. 한편 본 연구에서는 기업들이 정규가격과 할인가격을 적절히 조정함으로써 충성가입자들의 수를 통제할 수 있음을 가정하고 있다. 이를 통해 기업들은 정규가격 수준을 일정 수준 이상으로 유지함으로써 충성가입자들의 수를 지나치게 늘리지 않으려는 유인이 있음을 보인다.
많은 온라인 컨텐츠 회사들이 최근 온란인 광고수입의 한계를 느끼기 시작하면서 자신들의 서비스에 요금을 부과하는 경향이 있어왔다. 이 논문은 왜 온라인 컨텐츠회사들이 왜 자신의 서비스에 요금을 부과를 하게되었는지를 인터넷 시장의 성숙과 관련하여 살펴보고, 기존의 오프라인 컨텐츠회사들이 온라인시장에 진입시에 따른 전략을 고찰한다. 또한 온라인컨텐츠 시장에서의 가격전략과 관련된 시사점을 논의한다.
최근 암호화폐거래소로 투자자들이 몰리면서 비트코인 가격이 급등락하고 있다. 본 연구의 목적은 딥러닝 모형을 이용하여 비트코인의 가격을 예측하고, 투자전략을 통해 비트코인의 수익성이 있는지를 분석하는 것이다. 비선형성과 장기기억 특성을 보이는 비트코인 가격 예측모형으로는 LSTM을 활용하며, 예측 가격을 입력변수로 하는 이동평균선 교차전략의 수익성을 분석하였다. 2013년부터 2021년까지의 LSTM 예측 가격을 이용한 비트코인 이동평균선 교차전략의 투자 성과는 단순 시장가격을 이용한 이동평균선 교차전략과 벤치마크전략 Buy & Hold 보다 각각 5.5%와 46% 이상의 수익률 개선 효과를 보여주었다. 최근 데이터까지 확장하여 분석한 본 연구의 결과는 기존의 연구들과 마찬가지로 암호화폐 시장의 비효율성(inefficiency)을 지지하고 있으며, 비트코인 투자자들에게는 딥러닝 모형을 이용한 투자전략의 실전 활용 가능성을 보여주었다. 향후 연구에서는 다양한 딥러닝 모형들의 성과 비교를 통해 최적의 예측모형을 개발하고 비트코인 투자전략의 수익성을 개선할 필요가 있다.
본 논문에서는 Multi-Step Time Series의 세 가지 전략을 비교 분석하기 위해 LGBM, MLP, LSTM, GRU를 사용하여 농산물 중장기 가격 예측에 대한 최적의 모형을 제안한다. 제안 모형은 다각도로 전략을 선택하여 모델과 전략간 최적의 조합을 찾도록 설계되었다. 기존 농산물 가격 예측 연구에서는 전통 계량경제 모델인 ARIMA를 비롯하여 LSTM 계열 모델이 주로 사용된 반면 Multi-Step Time Series 관련 농산물 가격 예측 연구는 매우 제한적이다. 본 연구에서는 농산물 가격의 변동성 정도에 따라 두 개의 기간으로 나누어 실험을 진행하였으며, Direct, Hybrid, Multiple Outputs 등 세 전략의 중장기 가격 예측 결과 Hybrid 접근법이 상대적으로 우수한 성능을 보였다.본 연구 결과는 중장기 일별 가격 예측을 고도화할 수 있는 효과적인 대안을 제시한다는 측면에서 학술적, 실무적 의의를 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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