• Title/Summary/Keyword: 열 거래

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A study on the Web Standard Modules (Non-ActiveX) based on Secure Banking Transactions (웹 표준 모듈(Non-ActiveX)기반 한 안전한 은행거래를 위한 연구)

  • Nam, Ki-Bok;Park, Koo-Rack;Kim, Jae-Woong;Lee, Yun-Yeol
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2016.07a
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    • pp.243-244
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    • 2016
  • 은행거래를 하려면 Active X를 기반으로 하는 보안 통합설치프로그램, 공인인증 보안프로그램, 개인 PC방화벽 프로그램 등 보안에 필요한 프로그램을 설치해야한다. 그러나 Active X의 보안취약점으로 앞으로 나올 브라우저에서는 Active X대신 웹 표준 모듈을 기반으로 하는 보안 시스템을 제공하고 있다. 본 논문은 Active X를 대체할 수 있는 것으로 웹 표준 모델에 근거한 QR코드 및 지문인식을 통한 인증을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한다면, 보다 안전한 은행거래를 하는데 도움을 줄 수 있다.

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Overnight Information E ects on Intra-Day Stoc Market Volatility (비거래시간대 주식시장정보가 장중 주가변동성에 미치는 영향)

  • Kim, Sun-Woong;Choi, Heung-Sik
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.23 no.5
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    • pp.823-834
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    • 2010
  • Stock markets perpetually accumulate information. During trading hours the price instantaneously reacts to new information, but accumulated overnight information reacts simultaneously on the opening price. This can create opening price uctuations. This study explores the overnight information e ects on intra-da stock market volatility. GARCH models and the VKOSPI model are provided. Empirical data includes daily opening and closing prices of the KOSPI 200 index and the VKOSPI from March $3^{rd}$ 2008 to June $22^{th}$ 2010. Empirical results show that the VKOSPI signi cantly decrease during trading time when positiv overnight information moves the Korean stock upward. This study provides useful information to investors since the Korea Exchange plans to introduce a futures market for the VKOSPI soon.

The study of foreign exchange trading revenue model using decision tree and gradient boosting (외환거래에서 의사결정나무와 그래디언트 부스팅을 이용한 수익 모형 연구)

  • Jung, Ji Hyeon;Min, Dae Kee
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.24 no.1
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    • pp.161-170
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    • 2013
  • The FX (Foreign Exchange) is a form of exchange for the global decentralized trading of international currencies. The simple sense of Forex is simultaneous purchase and sale of the currency or the exchange of one country's currency for other countries'. We can find the consistent rules of trading by comparing the gradient boosting method and the decision trees methods. Methods such as time series analysis used for the prediction of financial markets have advantage of the long-term forecasting model. On the other hand, it is difficult to reflect the rapidly changing price fluctuations in the short term. Therefore, in this study, gradient boosting method and decision tree method are applied to analyze the short-term data in order to make the rules for the revenue structure of the FX market and evaluated the stability and the prediction of the model.

EU ETS 실시 이후 탄소누출 가능성 산정 연구

  • Kim, Su-Lee
    • Environmental and Resource Economics Review
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    • v.21 no.3
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    • pp.519-542
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    • 2012
  • In this paper, we empirically analyzed whether carbon leakage really happened in EU by comparing before and after the period of EU ETS. We regarded foreign direct investment outflows as indicator of carbon leakage and analyzed panel regression between production cost including environment cost and this FDI variable. Also we consider foreign market potential to analyze market oriented FDI. According to this analysis, carbon leakage was observed in some models for manufacturing industry. However carbon leakage did not prove consistently in a variety of models and it is hard to speak carbon leakage was happened in EU ETS. Notwithstanding relatively short time series of data, in the view of the fact that carbon leakage was tested in some models, Korea also should keep in mind the possibility of carbon leakage and design emission trading scheme.

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Buying Point Recommendation for Internet Shopping Malls Using Time Series Patterns (시계열 패턴을 이용한 인터넷 쇼핑몰에서의 구매시점 추천)

  • Jang, Eun-Sill;Lee, Yong-Kyu
    • Proceedings of the CALSEC Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.147-153
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    • 2005
  • When a customer wants to buy an item at the Internet shopping mall, one of the difficulties is to decide when to buy the item because its price changes over time. If the shopping mall can be able to recommend appropriate buying points, it will be greatly helpful for the customer. Therefore, in this presentation, we propose a method to recommend buying points based on the time series analysis using a database that contains past prices data of items. The procedure to provide buying points for an item is as follows. First, we search past time series patterns from the database using normalized similarity, which are similar to the current time series pattern of the item. Second, we analyze the retrieved past patterns and predict the future price pattern of the item. Third, using the future price pattern, we recommend when to buy the item.

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Automatic Reserve Price Generation for an Internet Auction System Using Moving Average (이동 평균을 이용한 인터넷 경매 시스템의 낙찰 예정가 자동생성)

  • 고민정;이용규
    • The Journal of Society for e-Business Studies
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    • v.9 no.2
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    • pp.17-31
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    • 2004
  • It is very important that sellers provide reasonable reserve prices for auction items in internet auction systems. Recently, an agent has been proposed to generate reserve prices automatically based on the case similarity of information retrieval theory. However, one of its drawbacks is that the recent trend of auction prices is not reflected in the generated reserve prices, because it suggests the bid price of the most similar item from the past auction data. In this paper, in order to overcome the problem, we propose a new method that generates reserve prices based on the moving average of time series analysis, in which more weight is provided to the recent bid prices. Through performance experiments, we show that the successful bid rate can be increased by preventing sellers from making unreasonable reserve prices.

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A Hybrid System of Wavelet Transformations and Neural Networks Using Genetic Algorithms: Applying to Chaotic Financial Markets (유전자 알고리즘을 이용한 웨이블릿분석 및 인공신경망기법의 통합모형구축)

  • Shin, Taek-Soo;Han, In-Goo
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 1999.03a
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    • pp.271-280
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    • 1999
  • 인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.

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KOSPI directivity forecasting by time series model (시계열 모형을 이용한 주가지수 방향성 예측)

  • Park, In-Chan;Kwon, O-Jin;Kim, Tae-Yoon
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.20 no.6
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    • pp.991-998
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    • 2009
  • This paper deals with directivity forecasting of time series which is useful for futures trading in stock market. Directivity forecasting of time series is to forecast whether a given time series will rise or fall at next observation time point. For directional forecasting, we consider time regression model and ARIMA model. In particular, we study two statistics, intra-model and extra-model deviation and then show usefulness of intra-model deviation.

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증거금변경(證據金變更)이 시장활동(市場活動)에 미치는 영향(影響) - 금융선물시장(金融先物市場)을 중심(中心)으로 -

  • Jeong, Gi-Man
    • The Korean Journal of Financial Management
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    • v.10 no.1
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    • pp.199-229
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    • 1993
  • 본 연구(硏究)는 선물거래의 선진국이라고 할 수 있는 미국(美國), 영국(英國), 일본(日本)등을 대상으로 선물계약(先物契約)의 증거금변경(證據金變更)이 시장활동(市場活動) 즉 거래량(去來量), 미결제포지션(open interest), 가격변동성(價格變動性)에 미치는 영향(影響)을 만기별(滿期別)로 구분하고 또한 시계열(時系列) 현상(現狀)을 제거한 후 비교분석(比較分析)함으로써 이러한 분석결과를 토대로 우리나라가 주가지수선물을 도입하는데 있어서 차후의 증거금관리(證據金管理)에 대한 하나의 정책적(政策的) 방향(方向)을 제시(提示)하고자 하였다. 연구결과(硏究結果)를 요약(要約)하면 증거금(證據金)은 시장활동(市場活動)인 거래량(去來量)과 선물계약(先物契約)의 수요(需要) 즉 미결제포지션에는 상당한 영향(影響)을 미치나 가격변동(價格變動)에 미치는 영향은 미약하며 그러한 효과는 비교적 단기적(短期的)인 것으로 밝혀졌다. 아울러 그러한 효과는 국가간(國家間) 및 상품간(商品間)에 큰 차이 없이 거의 공통적(共通的)인 현상(現狀)임이 밝혀졌다. 구체적으로 본 연구가 시사하는 바는 연구결과(硏究結果) 중 증거금변경(證據金變更)에 따른 미결제포지션의 움직임을 거래량(去來量)과 연관(聯關)시켜 생각해 볼 때 증거금인하시(證據金引下時) 단기에 거래량이 유의적으로 증가하면서 동시에 미결제포지션이 유의적으로 증가하는 것으로 보아 증가되는 많은 거래량은 선물시장 참여자들이 새로운 포지션을 취하기 때문인 것으로 보여진다. 이러한 사실은 거래소가 증거금인하(證據金引下)를 통하여 잠재적인 시장참여자들의 비용(費用)을 낮춤으로써 시장유동성(市場流動性) 제고(提高)를 유도하는 경우 이러한 시도는 단기적(短期的)으로는 어느 정도 효과(效果)를 거둘 수 있음을 시준(示晙) 한다. 또한 증거금변경이 가격변동성(價格變動性)에 미치는 영향은 크지 않은 것으로 밝혀져 일반적으로 선물거래소들이 취하고 있는 증거금정책으로써 가격변동성을 관리하기 위한 증거금(證據金) 운용정책(運用政策)은 적어도 단기에 있어서는 어느 정도 효과를 보나 그 효과는 크지 않은 것으로 판단된다. 이러한 사실들은 증거금변경이 이루어지는 시점이 일반적으로 시장활동(市場活動)의 변화(變化)가 나타나기 시작한 후 1개윌 이내에 이루어져 왔다는 사실을 고려한다면 많은 선물거래소들이 취하고 있는 증거금관리정책은 비교적 단기적인 효과를 위한 것이며 그러한 정책(政策)들은 나름대로 소기의 목적(目的)으로 달성하고 있는 것으로 보인다. 끝으로 증거금변경이 선물시장활동에 미치는 효과의 국가간(國家間)의 차이(差異)가 없고 또한 상품간(商品間)에도 사실상 차이(差異)가 없다는 사실은 앞으로 선물시장을 개설할 우리나라의 입장에서 볼 때 선물증거금(先物證據金) 운용(運用)에 관한 정책수립시(政策樹立時) 금융선진국(金融先進國)의 증거금(證據金) 정책운용(政策運用)을 통한 시장관리(市場管理) 경험(經驗)을 어느 정도 참고할 수 있음을 시사한다고 할 것이다.

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Study on time-varying herd behavior in individual stocks (개별 주가에 반영된 시변 무리행동 연구)

  • Park, Beum-Jo
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.22 no.3
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    • pp.423-436
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    • 2011
  • Many of the theoretical studies have considered herd behavior as a source of the volatility in financial markets, but there have been few empirical studies on the dynamic herding due to the technical difficulty of detecting herd behavior with time-series data. In this context, this paper proposes a new method for measuring time-varying herd behavior based on QR-GARCH model. Using daily data of KOSPI stocks, this paper provides some empirical evidence for strong and volatile herding among traders of stocks of medium firms, and shows that time-varying herd behavior in traders of some stocks has persistent autocorrelation.