• Proceedings of the Korean Fiber Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.340-343
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• 1998

자연계의 모든 것은 어떠한 형태로든 변동을 가진다. 이러한 변동을 해석하고 이 변동의 경향을 분석하면 이후의 변동을 예측할 수 있게된다. 그러므로 변동의 분석은 변동의 예측과 나아가 변동의 제어를 가능하게 하는 바탕이 된다. 방적사는 그것의 원료가 되는 섬유의 특성과 제조 공정중의 많은 변동요인 즉, 기계의 결함, 공정 자체의 요소들에 의하여 불균제를 일으키는 변동을 가지게 된다. (중략)

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.14 no.2
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• pp.57-81
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• 1997

본 논문에서는 한국주식시장에서 1996년 5월 3일부터 거래되고 있는 KOSPI 200 선물거래가 현물시장의 변동성에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 현물시장의 변동성의 증가는 투자자와 시장에 매우 큰 영향을 미친다. 변동성의 증가는 투자위험의 증가를 의미하며 이는 자본비용의 상승과 자산의 시장가치의 하락을 가져온다. 따라서 선물거래의 도입이 현물시장의 변동성에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하는 것은 매우 중요한 의미를 갖는다. 구체적인 분석의 방법으로 KOSPI 200의 수익률 자료를 이용한 변동성의 변화를 파악하고, KOSPI 200 구성종목과 대응표본종목들의 개별수익률 자료를 이용하여 선물거래가 변동성에 미치는 영향을 구체적으로 분석하였다. 변동성에 미치는 영향을 통제하지 않은 상태에서 KOSPI 200의 변동성은 선물시장 개장 이후에 증가한 것으로 나타났다. 그러나 이는 포트폴리오인 KOSPI 200의 결과이며 변동성에 영향을 미치는 공통요인들이 통제되지 않은 결과이다. 변동성에 미치는 공통요인들을 통제하고 횡단면 분석을 수행한 결과는 선물거래의 도입으로 현물시장의 변동성이 감소했음을 보여준다. 특히 KOSPI 200에의 포함 여부는 해당 종목의 변동성에 큰 음(-)의 영향을 주었던 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.25-30
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• 2005

경제정책과 관련하여 경제시계열을 작성하는 중요한 목적중 하나는 순환변동을 파악할 수 있는 정보를 제공하는 것이다. 그런데 월별 또는 분기별로 작성되는 경제시계열은 계절변동 및 불규칙변동으로 인해 순환변동 등 기조적 변화를 잘못 파악하기 쉽다. 경제시계열의 기조적 변화를 파악하기 위해서는 원래의 경제시계열에서 계절변동, 불규칙변동을 분해 후 제거해서 분석해야 한다. 이 논문에서는 웨이블렛(wavelet)을 이용하여 시계열을 분해하고 이를 통해 경제시계열의 순환변동 등을 구하고 분해 요소들을 따로 예측한 후 결합된 예측을 시도한다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.3 no.1
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• pp.329-357
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• 1996

본 논문은 확률적 변동성하의 통화옵션가격결정모형에 대하여 실증적으로 검증하였다. 연구결과 OTM, ATM, ITM에서 일정한 변동성을 가정하는 모형가격은 확률적 변동성하의 통화옵션가격결정모형에 비교하여 일치적으로 높게 나타나고 있으며 OTM옵션에 가격결정오차의 크기는 ATM 옵션보다 크게 나타나고 있다. 또한 옵션의 만기가 길수록 가격결정오차의 크기는 커진다는 것을 보여주고 있다. 확률적 변동성하의 통화옵션가격결정모형이 일정한 변동성을 가정하는 통화옵션가격결정모형보다 행사가격과 만기편의를 감소시키며 특히 단기의 만기를 가진 범위에서는 매우 큰 오차감소효과가 나타났다. 따라서 통화옵션가격결정모형을 이용하여 옵션가격을 예측함에 있어 환율변동성이 일정하다는 가정하에서 변동성을 모형에 투입하는 것보다는 환율변동성의 이분산성을 고려하여 추정된 변동성을 모형에 투입하는 것이 통화옵션가격의 예측력을 개선시킬 수 있다고 할 수 있다. 그리고 회귀분석결과 설명력을 나타내는 $R^2$값이 높게 나타나고 있으며, 확률적 변동성하의 통화옵션가격결정모형의 $R^2$값이 일정한 변동성을 가정하는 모형의 $R^2$보다는 높게 나타나고 있다.

• Management & Information Systems Review
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• v.30 no.2
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• pp.237-255
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• 2011

This empirical study is focused on practical application of Range-Based Volatility which is estimated by opening, high, low, closing price of overall asset. Especially proper forecasting period is what I want to know. There is four useful Range-Based Volatility(RV) such as Parkinson(1980; PK), Garman and Klass(1980; GK) Rogers and Satchell(1991; RS), Yang and Zhang(2008; YZ). So, four RV of KOPSI 200 index during 2000.5.22-2009.9.18 was used for empirical test. The emprirical result as follows. First, the best RV which shows the best forecasting performance is PK volatility among PK, GK, RS, YZ volatility. According to estimating period forcasting performance of RV shows delicate difference. PK has better performance in the period with financial crisis of sub-prime mortgage loan. if not, RS is better. Second, almost result shows better performance on forecasting volatility without sub-prime mortgage loan period. so we can say that forecasting performance is lower when historical volatiltiy is comparatively high. Finally, I find that longer estimating period in AR(1) and MA(1) model can reduce forecasting error. More interesting point is that the result shows rapid decrease form 60 days to 90 days and there is no more after 90 days. So, if we forecast the volatility using Range-Based volaility it is better to estimate with 90 trading period or over 90 days.

• Korean Business Review
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• v.20 no.2
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• pp.15-27
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• 2007

This paper analyzed the relationship between Housing Purchase Price volatility of Seoul and Housing Purchase Price volatility of local large city. Other studies investigates the effect on the observed volatility Observed volatility consists of fundamental volatility and transitory volatility. Fundamental volatility is caused by information arrival and transitory volatility is caused by noise trading. Fundamental volatility is trend component and is modelled as a random walk with drift. Transitory volatility is cyclical component and is modelled as a stationary process. In contrast to other studies, this study investigates the effect on the fundamental volatility and transitory volatility individually. Observed volatility is estimated by GJR GARCH(1,1) model. We find that GJH GARCH model is superior to GARCH model and good news is more remarkable effect on volatility than bad news. This study decomposes the observed volatility into fundamental volatility and transitory volatility using Kalman filtering method. The findings in this paper is as follows. The correlation between Seoul housing price volatility and Busan housing price volatility is high. But, the correlation between Seoul and Daejeon is low. And the correlation between Daejeon and Busan is low. As a distinguishing feature, the correlation between fundamental volatilities is high in the case of all pairs. But, the correlation between transitory volatilities turns out low. The reason is as follows. When economic information arrives, Seoul, Daejeon, and Busan housing markets, all together, are affected by this information.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.462-462
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• 2017

유량은 기후적 요인과 인간활동 요인에 의하여 변동된다. 특히 우리나라는 지난 30년 동안 전지구적인 기후변화와 특정지역에서의 인간활동의 변화가 급격하게 진행된 바 있으므로, 합리적인 수자원 계획을 수립하기 위해서는 두 가지 요소들로 인한 유량의 변동량을 정량적으로 분리하여 분석할 필요가 있다. 또한 우리나라와 같이 연강수량의 대부분이 특정 계절에 집중되는 국가나 유역에서는 월별, 계절별 및 년별로 구분된 수문분석을 시행하여야 보다 실질적인 수자원 관리계획을 수립할 수 있다. 그러나 유량의 변동량을 특정 원인별로 구분하여 분석하고자 하는 연구는 기존의 홍수나 가뭄 자체에 관한 연구에 비해 미미한 형편이며, 다양한 시간단위를 이용한 원인별 유량 변동량의 산정에 관한 연구는 더욱 찾아보기 힘들다. 따라서 본 연구에서는 기후변화로 및 인간활동으로 인한 유량 변동량을 정량적으로 분리하기 위하여 수문모형(hydrological model)을 이용한 방법과 수문학적 민감도 (hydrological sensitivity) 분석 방법을 소양강 상류유역 및 섬강 유역에 대해 적용하고 유량 변동량의 결과를 월별, 분기별 및 년별로 구분하여 제시하였다. 먼저 두 유역에 대한 기후변화 및 인간활동의 양상을 강수, 온도, 유량, 인구변화, 불투수층 변화의 추세를 통해 파악하였으며, 인간활동으로 인해 발생되는 급진적인 변동점을 탐색하기 위해 이중누가곡선, Pettitt 검정 및 베이지안 변동점 (Bayesian change point) 분석을 시행하였다. 탐색된 변동점을 활용하여 수문모형에 의한 유량 변동량을 정량화하기 위하여 변동점 이전 구간에 대해 보정 및 검증된 SWAT모형을 사용하였으며, 6가지의 Budyko 곡선 함수들로부터 각각 유량 변동량을 산정하여 수문모형에 의한 유량 변동량을 검증하였다. 최종적으로 수문모형을 이용한 방법을 통해 두 유역에 대한 기후변화 및 인간활동으로 인한 유량 변동량을 정량화하였다. 소양강 상류유역은 기후변화로 인한 유량 변동량이 인간활동으로 인한 유량변동량보다 상대적으로 크게 산정되었으며, 섬강 유역은 소양강 유역과 반대의 결과를 보이는 것으로 분석되었다. 특히 본 연구에서는 해당 분석결과를 월별 및 분기별로 구분하여 제시함으로써, 향후 특정 지역 및 시기에서의 합리적인 수자원 관리계획의 수립에 활용될 수 있는 기초적인 자료를 제공하였다.

• Proceedings of the KSEEG Conference
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• 2000.04b
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• pp.146-150
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• 2000

한국자원연구소는 1998년에 영국지질조사소가 설계, 제작한 FLARE+ 지자기연속관측시스템 한 대를 한국자원연구소 내에 설치하고, 연속적인 관측을 수행하고 있으며, 이 관측소를 IAGA 에 등록하고 국제지자기관측소식별부호 DZN을 받았다. 이 시스템은 5초 간격으로 지자기장의 3 성분을, 1분 간격으로 총자기장을 측정하여, 1분 평균자료를 생산하고 있다. 지자기 관측자료? 활용 분야들 중 하나인 지역적 지자기 변동지수(local K index)를 게산하였다. 이를 위해서는 1999년 3월 2일부터 18일까지 17일 동안 관측자료를 기초자료로 하였고, 대전지역의 최대변동폭을 300 nT로 가정하였다. 그결과, 지자기의 최대 변동 지수 폭을 0~9 까지로 할 때, 사용된 자료로 계산한 지역적 지자기 변동지수는 1~6사이에 분포하였고, 최대빈도의 변동지수 3이었다. 한편, IAGA가 계산한 같은 기간의 전지구적 지자기 변동지수(planetary k index)는 0~6사이에 부포하였으며, 최도빈도의 변동지수는 역시 3이었다. 위 기간 동안의 대전의 지역적 변동지수 수열과 전지구적 지자기 변동지수 (planetary K index) 수열 사이의 상관계수(cross correlation coefficient coefficient)는 0.66563이었다. 이것은 지역적 변동지수가 전지구적 변동지수 같은 방향으로 변화하고 있음을 뜻하며, 지역적 변동지수를 해당 지역의 지자기 변동을 대표하는 값으로 쓸수 있음을 뜻한다.

• Management & Information Systems Review
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• v.33 no.2
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• pp.119-133
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• 2014

This Research focuses on the effect of the price limits change in KOSDAQ market change on the volatility. The sample period ranges from 22 May 2000 to 24 March 2010 for daily data. We construct two subsample periods for comparing with the effect of the change of the price limit. These limits were relaxed from 12% to 15% on March 25, 2005. The first subsample period is from 25 March 2000 to 24 March 2005. The second subsample period is from 25 March 2005. to 24 March 2010. We employee four different volatility, which are the range-based volatility of Parkinson(1980; PK), Garman and Klass(1980; GK) Rogers and Satchell(1991; RS), Yang and Zhang(2008; YZ). The empirical result as follows. The major findings are summarized as follows; First, the volatility of individual stocks in KOSDAQ market reduces significantly after the price limit change. Second, There is so high volatile especially when the volatility of stock prices is high. Third, There is no meaningful relationship between volatility and market capitalization. Fourth, the more volume stocks reduce the volatility. Our results show the volatility decreased the more large volume, the more trading amount and the high price stock.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.165-165
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• 2016

장기적인 수자원 계획의 수립이나 수공구조물을 설계함에 있어 수문학적 순환은 매우 중요하다. 그러나 수문학적 순환은 인간활동과 기후변화의 요인으로 인하여 시간 및 공간에 따라 항상 변화되기 때문에 특정지점에서의 유량도 수문학적 순환의 변동으로 인하여 변화된다. 따라서 본 연구에서는 특정 지점에서 취득된 과거 유량자료를 이용하여 기후변화와 인간활동에 의해 변화되는 유량을 정량적으로 분리할 수 있는 두 가지 기법을 개발하였다. 인간활동에 의해 변화되는 유량(인간활동 유량변동)에 영향을 미치는 요인으로는 인구 증가, 토지이용 변화 등을 들 수 있고, 기후변화에 의해 변화되는 유량(기후변화 유량변동)에 영향을 미치는 요인으로는 온난화로 인한 강수, 기온, 습도 등의 변화를 들 수 있다. 이러한 요인으로 인한 유량의 변동을 분석하기 위해서는 먼저 관측된 자료가 가지고 있는 변동점을 분석하여 변동점 이전 구간을 비영향구간(non-impacted period), 이후 구간을 영향구간(impacted period) 로 나누어야 하는데 이를 위하여 이중누가곡선, 선형회귀분석, Mann-Kendall 검정, Pettitt 검정을 이용하였다. 인간활동 및 기후변화 유량변동을 정량적으로 분리함에 있어서는 두 가지 분석기법이 사용될 수 있다. 즉 인간활동 유량변동을 먼저 분석한 이후 기후변화 유량변동을 산정하는 기법을 적용할 수도 있고 반대로 기후변화 유량변동을 먼저 산정한 이후 인간활동 유량변동을 산정할 수도 있는데 본 연구에서는 두 가지 기법을 모두 적용하여 그 결과를 비교하였다. 인간활동 유량변동을 먼저 산정하는 기법을 적용하기 위해서 비영향구간에 대해 SWAT-CUP을 활용하여 보정된 SWAT 모형을 구축하여 결과의 산정에 활용하였으며, 기후변화 유량변동을 먼저 산정하는 기법을 적용하기 위해서는 영향구간에 대해 민감도 분석 기법 중의 하나인 Budyko 분석을 활용하였다. 본 연구에서 개발된 두 가지 기법을 이용하여 인간활동 및 기후변화 유량변동을 정량적으로 산정하여 비교함에 있어 한강 유역의 소양강댐 상류유역과 섬강유역을 대상으로 과거 관측자료를 취득하여 연구를 수행하였다. 소양강댐 상류유역과 섬강유역의 변화된 유량에 대해서 기후변화로 인한 영향의 비율이 높은지 인간활동으로 인한 영향의 비율이 높은지를 파악함으로써 궁극적으로 두 유역에서의 인간활동과 기후변화로 인해 발생된 유량의 변화 요인을 정량적으로 분리하여 파악할 수 있었다. 그러므로 이와 같은 연구를 활용하여 수문학적 순환 관계에 있어 앞으로 어떠한 요인이 유량변동에 많은 영향을 미치는지 예측하여 미래에 변화하는 유량에 대해 계획하고 수공구조물을 설계함에 있어 활용될 수 있는 설계지침을 제시할 수 있었다.