• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2004.04a
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• pp.103-110
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• 2004

본 논문에서 한국선물시장의 변동성과 수익률에 대한 장기기억의 경험적 근거를 보이기 위해 일별 수익률과 변동성에 대하여 장기기억성의 추정과 검정을 실시하였다. Geweke and Porter-Hudak(1983)의 반비모수적 추정법을 이용하여 장기기억모수를 추정하였으며 추정결과 수익률은 장기기억효과가 없었으며, 변동성에서 장기기억효과가 유의한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.708-710
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• 2014

최근 금융 분야에서는 빅 데이터를 이용하여 주가예측 모형을 만들어내고 있으며, 특히 금융 시계열 자료의 변동성 집중 현상을 금융 빅 데이터를 이용하여 분석함으로써 세계 주식시장의 동조화 현상을 분석하고 있다. 본 논문에서는 한국과 중국의 일별 주가지수수익률과 일중 주가지수수익률을 이용하여 이들 2개 국가의 대표적인 주가지수 시계열 데이터에 변동성 집중 현상이 존재하는지를 보다 세밀하게 추적하여 양국 주식시장의 동조화 현상을 분석한다. 분석 결과, 한국의 KOSPI와 중국의 Shanghai 종합주가지수의 지수수익률 시계열 자료는 단위근이 존재하지 않으며, 변동성 집중 현상을 보이는 것으로 나타났다. 또한 한국보다는 중국 주식시장의 변동성 집중현상이 보다 강하게 나타나며, 이러한 현상은 일중 주가지수수익률 시계열 자료에서 보다 두드러지게 나타났다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.320-322
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• 2000

본 논문에서 제안한 종합주가지수 "왼쪽어깨" 패턴 검출은 자기 연상 학습 신경망을 사용하였다. 종합주가 지수 데이터에서 머리어깨모형 중 왼쪽 어깨에 해당하는 데이터로 신경망을 학습시킨 후 이를 이용하여 현재 혹은 테스트 데이터를 입력으로 주어 성능을 평가하였다. 결과는 비교적 우수하였다. 패턴 검출에 의한 투자를 하였을 경우 17개월간의 누적 수익률이 132% 였다. 이 기간동안 buy and hold 전략을 사용했을 경우의 수익률은 39% 였다.률은 39% 였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.04a
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• pp.1396-1399
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• 2012

본 논문은 주식 투자 포트폴리오를 구성하기 위해 클러스터링 기법을 이용하는 방법을 제안한다. 클러스터링 기법은 패턴 공간 상의 특징 벡터로 표현된 패턴 데이터를 몇 개의 부분집합으로 나누는 작업을 의미한다. 본 연구에서는 주식시장 네트워크에 클러스터링 기법을 적용하여 안정성과 수익률이 높은 포트폴리오를 구성하는 방법을 제안한다. 그리고 추천 클러스터의 투자 적합여부를 데이터를 통해 확인한다. 2007년 주식 데이터를 대상으로 실험한 결과, 추천 클러스터의 수익률이 전체 수익률을 상회함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2008.11a
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• pp.87-99
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• 2008

우리는 정부의 재정지출이 주가와 콜금리 및 회사채, 산업생산 등에 미치는 영향에 대하여 분기별 데이터를 사용하여 분석하였다. 선행연구들을 살펴보면, 미국의 경우 1960년부터 2000년 기간사이에서 GDP에서 차지하는 조세징수액의 1% 표준편차 (standard deviation) 상승이 분기별로는 4% 그리고 연간 9%의 기대수익률(연율 기준) 을 낮추는 영향을 미쳤음을 알 수 있다. 한국의 경우 미국의 선행연구에서와 비슷하게 재정정책과 통화정책의 변수를 동시에 사용하였을 경우 재정정책과 통화정책변수 모 두 코스피수익률보다는 회사채수익률과의 연관성이 더 높음을 알 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.04a
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• pp.967-970
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• 2014

인터넷 게시판이나 트위터 같은 온라인 매체는 쉬운 접근성과 실시간 특성으로 어떤 사건에 대한 사용자들의 반응이 즉각적으로 나타난다. 또한, 실시간으로 엄청난 양의 데이터가 생성되고 있어 이 데이터를 잘 분석한다면 실제 사회에서 나타나는 다양한 현상들에 대해 파악할 수 있다. 최근 주식 시장에서도 이러한 온라인 데이터들을 분석하여 주가 변동이나 주식 시장 상황을 이해하려는 연구가 시도되고 있다. 이 논문에서는 주식 토론방의 게시물과 주가 사이에 어떤 상관관계가 있는지를 분석하고, 이를 이용한 주식 투자 종목 추천 시스템을 제안하고자 한다. 먼저 주가와 주식 토론방 게시물들 사이의 상관관계를 분석하기 위해서 KOSPI200에 속한 회사 중 55개의 회사를 대상으로 주가와 주식 토론방 게시물을 분석하였다. 2008년부터 2013년까지 6년 동안 각 회사의 주가와 게시물의 상관관계를 분석한 결과 개별 주가와 게시물 수 사이에는 특별한 상관관계가 나타나지 않았다. 하지만 주가와 게시물 수의 상관관계가 높을수록 주식 수익률이 높은 경향을 보였다. 이 논문에서는 주가와 게시물 수의 상관관계 정보를 이용한 투자 종목 추천 알고리즘을 제안하였고, 모의투자 실험을 통해 제안 방법의 효율성을 보였다. 2008년 1월부터 2013년 12월까지의 주가와 주식 토론방 데이터를 이용한 모의투자 실험에서 제안 방법으로 구성한 포트폴리오의 1개월 평균 수익률은 약 1.82%로, 주식 네트워크 특성을 이용한 기존 방법보다 약 0.64% 높은 수익률을 보였다. 또한, 마코위츠의 효율적 포트폴리오와 KOSPI200 수익률보다 각각 약 0.85%와 1.48% 높게 나타났다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.12
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• pp.5671-5676
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• 2011

Volatility Index is the index that represents future volatility of underlying asset implied in option price and expected value of market that measures the possibility of stock price's change expected by investors. The Korea Exchange announces a volatility Index, VKOSPI, since April, 13, 2009. This paper used daily data from January, 2002 through December, 2008 and tested power of Volatility index for future returns of portfolios sorted by size, book-to-market equity and beta. As a result, VKOSPI has the predictive power to future returns and then VKOSPI may be determinants of returns. Also if beta is included when sorting portfolio, the predictive power of VKOSPI is stronger for future portfolio returns.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.31 no.2D
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• pp.247-253
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• 2011

In 2009, the Korean international construction industry showed a great performance, totaling 49.1 billion of contract and then this achievement has been considered a key milestone presenting that the international construction industry is one of the primary export industries of Korea. However, because of the construction firms' equalized levels of technology and price competitiveness, the competition among bidders is becoming more intensive. Moreover, this changing market circumstance leads construction firms to apply for bidding with the lowest price that could not meet the expected profitability of a project. Therefore, to develop various strategies based on project characteristics becomes one of the critical capabilities that construction firms should possess. Based on these motives, this study is aimed to investigate associations among number of bidders, contract award rate, profitability on international projects. For the correlation analysis, a set of data is structured by collecting all projects ranging from 1993 to 2009, excluding projects funded by official development and domestic funds. The number of bidders were grouped depending on project characteristics such as market regions, project types, bidding types, and order organization types. As the result of correlation analysis, contract award rate increases as the number of bidders increase, but the relationship between the number of bidders and profitability is negative. Understanding the correlations among variables can be employed in developing strategies to improve construction firms' competitiveness in the international construction market.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.5-7
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• 2023

본 논문에서는 정보 이론 기반 지표의 힘을 활용하여 전체 그래프 임베딩 방법론의 한 가지인 GL2vec 을 사용하여 임베딩을 생성하고, 이를 바탕으로 상장지수펀드 (ETF, Exchange Traded Fund) 수익률을 예측하는 모형을 생성하고자 하였다. 본 연구는 그래프 구조에 금융 데이터를 내장하고 고급 신경망 기술을 적용하여 예측 정확도를 향상시키는 데에 기여할 수 있음을 확인하였다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• v.27 no.1
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• pp.81-122
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• 2005

The paper aims to establish the characteristics of the Korean firms' R&D investment and to estimate the private rate of return to R&D investment. For the empirical analysis, a balanced panel data is constructed with 695 firms on 8 year observations. The panel data enables to characterize R&D investment of the Korean firms, which is mostly conformed to the 'stylized facts' of R&D investment that found in the previous studies on foreign firms. Klette model was used to estimate the private rate of return on R&D investment and depreciation rate of R&D capital. The paper estimates that the rate of return on R&D investment is 10.5% on average or 16.4% on median for the whole industry whereas manufacturing firms show 10.4% on average or 16.4% on median. The depreciation rate was estimated about 32.9% for whole industry, where it ranges from the minimum 11.6% for metal industry and 49.5% for services. The median estimate of the rate of return for R&D investment of Korean firms is roughly two times higher than real interest rates for the same period, which implies that R&D investment allows sizable rent in addition to the opportunity cost of capital investment.