Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.04a
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pp.668-671
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2015
이 논문은 대한민국의 주식시장에 상장한 기업의 지배구조 분석을 위해 대주주가 어떠한 형태로 주식을 보유하고 있는지에 대한 네트워크 분석이다. 분석대상은 주식시장에 상장한 기업과 그 기업의 주식의 대주주 데이터를 모두 수집하였다. 이를 기업과 대주주 행위자 간에 주식을 보유하고 있는 네트워크를 분석하여 그 보유형태의 의미를 파악하였다. 분석결과 네트워크 형태는 크게 '전체분석, 산업분석, 군집분석, 상장기업분석, 대주주분석, 계열사 분석' 여섯 가지이다. 네트워크 분석결과 주식시장은 전형적인 척도 없는 네트워크 형태를 나타내었으며 반면 그룹간의 계열사 네트워크는 전형적인 계층구조로써 좁은 세상 네트워크의 사례를 나타내었다. 따라서 투자 성향이 갖거나 대주주 간의 이해관계가 있거나 투자상품들이 포트폴리오로 조합원 경우 대주주 간의 네트워크가 밀집된 것을 확인할 수 있었다.
In this study, we examine hedging effectiveness of KODEX200 ETF and KOSPI200 futures with respect to KOSPI200 spot or KODEX200 ETF using naive, the risk-minimization models and the VECM. The sample period covers from January 5. 2010 to October 31. 2013. Daily prices of the KOSPI200 spot, KOSPI200 futures and KODEX200 were used in this study. The results are summarized ans follows. First, this study show that there is cointegration relationship among KOSPI200 spot, futures and KODEX200 ETF market. Second, there is no significant difference in hedging performance among the models. Finally, hedged position of KOSPI200 cash(unhedged position)-KODEX200 ETF(hedge vehicle) or KODEX200 ETF-KOSPI200 futures seems to improve hedging performance compared to KOSPI200 cash-KOSPI200 futures. This implies that the portfolio managers may be encouraged to use the former than the latter.
Symbol mark started with expressing the symbolic form through the long history of human beings, in order to transmit self or group's life and thoughts, and since the Industrial Revolution, symbol mark has beer used for the business activities of enterprise, along with the acquirement of term 'CI'. The symbol mark design of A.E.G, designed by Peter Behrens in 1907 is the onset of symbol mark in the CI concept, and the concept of CI and symbol mark was introduced to our nation in the early of 1970s. Since then, until now, CI has reflected the phase of the times as a key factor of CI, while repeating numerous changes, and recently, it is a state that the expression methods of symbol mark have been varied with the popularization of trend, appealing to emotion in the whole society and culture. Accordingly, this thesis examines the corporate symbol mark through the portfolio of representative CI specializes companies from the introduction period of CI to the present, and analyze the features of the time in order to present the basis of the direction of symbol mark design for the creation of future corporate images.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.4
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pp.959-967
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2016
Distributional assumptions on equity returns play a key role in valuation theories for derivative securities. Elberlein and Keller (1995) investigated the distributional form of compound returns and found that some of standard assumptions can not be justified. Instead, Generalized Hyperbolic (GH) distribution fit the empirical returns with high accuracy. Hu and Kercheval (2007) also show that the normal distribution leads to VaR (Value at Risk) estimate that significantly underestimate the realized empirical values, while the GH distributions do not. We consider saddlepoint approximations to estimate the VaR and the ES (Expected Shortfall) which frequently encountered in finance and insurance as measures of risk management. We supposed GH distributions instead of normal ones, as underlying distribution of linear portfolios. Simulation results show the saddlepoint approximations are very accurate than normal ones.
Park, Dong-Jin;Lee, Sang-Tae;Lee, Sang-Ho;Lee, Seung-Bok;Shin, Dong-Sun
Journal of Digital Convergence
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v.8
no.2
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pp.203-216
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2010
This study corresponds to an exploratory survey that identifies and organizes important decision factors for establishing R&D strategic portfolio in the application of digitalized Korean human-dataset. In the case of countries that have performed the above, the digitalized human-dataset and its visualization application development research are regarded as strategic R&D projects selected and supervised in national level. To achieve the goal of this study, we organize a professional group that reviews articles, suggests research topics, considers alternatives and answers questionnaires. With this study, we draw and refine the detailed factors; these are reflected during a strategic planning phase that includes R&D vision setting, SWOT analysis and strategy development, research area and project selection. In addition to this contribution for supporting the strategic planning, the study also shows the detailed research area's definition/scope and their priorities in terms of importance and urgency. This addition will act as a guideline for investigating further research and as a framework for assessing the current status of research investment.
Recently banks and large financial institutions have introduced lots of Robo-Advisor products. Robo-Advisor is a Robot to produce the optimal asset allocation portfolio for investors by using the financial engineering algorithms without any human intervention. Since the first introduction in Wall Street in 2008, the market size has grown to 60 billion dollars and is expected to expand to 2,000 billion dollars by 2020. Since Robo-Advisor algorithms suggest asset allocation output to investors, mathematical or statistical asset allocation strategies are applied. Mean variance optimization model developed by Markowitz is the typical asset allocation model. The model is a simple but quite intuitive portfolio strategy. For example, assets are allocated in order to minimize the risk on the portfolio while maximizing the expected return on the portfolio using optimization techniques. Despite its theoretical background, both academics and practitioners find that the standard mean variance optimization portfolio is very sensitive to the expected returns calculated by past price data. Corner solutions are often found to be allocated only to a few assets. The Black-Litterman Optimization model overcomes these problems by choosing a neutral Capital Asset Pricing Model equilibrium point. Implied equilibrium returns of each asset are derived from equilibrium market portfolio through reverse optimization. The Black-Litterman model uses a Bayesian approach to combine the subjective views on the price forecast of one or more assets with implied equilibrium returns, resulting a new estimates of risk and expected returns. These new estimates can produce optimal portfolio by the well-known Markowitz mean-variance optimization algorithm. If the investor does not have any views on his asset classes, the Black-Litterman optimization model produce the same portfolio as the market portfolio. What if the subjective views are incorrect? A survey on reports of stocks performance recommended by securities analysts show very poor results. Therefore the incorrect views combined with implied equilibrium returns may produce very poor portfolio output to the Black-Litterman model users. This paper suggests an objective investor views model based on Support Vector Machines(SVM), which have showed good performance results in stock price forecasting. SVM is a discriminative classifier defined by a separating hyper plane. The linear, radial basis and polynomial kernel functions are used to learn the hyper planes. Input variables for the SVM are returns, standard deviations, Stochastics %K and price parity degree for each asset class. SVM output returns expected stock price movements and their probabilities, which are used as input variables in the intelligent views model. The stock price movements are categorized by three phases; down, neutral and up. The expected stock returns make P matrix and their probability results are used in Q matrix. Implied equilibrium returns vector is combined with the intelligent views matrix, resulting the Black-Litterman optimal portfolio. For comparisons, Markowitz mean-variance optimization model and risk parity model are used. The value weighted market portfolio and equal weighted market portfolio are used as benchmark indexes. We collect the 8 KOSPI 200 sector indexes from January 2008 to December 2018 including 132 monthly index values. Training period is from 2008 to 2015 and testing period is from 2016 to 2018. Our suggested intelligent view model combined with implied equilibrium returns produced the optimal Black-Litterman portfolio. The out of sample period portfolio showed better performance compared with the well-known Markowitz mean-variance optimization portfolio, risk parity portfolio and market portfolio. The total return from 3 year-period Black-Litterman portfolio records 6.4%, which is the highest value. The maximum draw down is -20.8%, which is also the lowest value. Sharpe Ratio shows the highest value, 0.17. It measures the return to risk ratio. Overall, our suggested view model shows the possibility of replacing subjective analysts's views with objective view model for practitioners to apply the Robo-Advisor asset allocation algorithms in the real trading fields.
Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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2017.05a
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pp.43-65
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2017
UN 산하 국제해사기구(IMO)는 2020년 국제적인 시행을 목표로 e-내비게이션 분야의 국제기술표준 개발을 추진 중에 있다. e-내비게이션은 차세대 해양안전 종합관리시스템으로서 각종 해상 운항정보를 디지털화 해 선박 운항자에게 실시간 맞춤형 정보를 제공해 준다. 해수부는 2020년 이후 약 1,000조원의 시장이 열릴 것으로 내다보고 있으며, 진입 장벽이 높은 해양 장비 시장에 우리나라도 ICT 강점을 바탕으로 주도권을 잡기 위해 노력중이다. 이를 위하여 한국과 미국의 e-내비게이션 분야의 핵심기술 중심으로 기술분야별 특허동향, 기술시장 성장 단계, 국가간 기술경쟁력, 그리고 특허 Key Player별 보유 특허 포트폴리오, 피인용 분석을 통한 경쟁력, 특허 거래 및 소송 분석을 통하여 양 국가의 기술개발 동향을 파악하고자 한다.
최근, 국내외적으로 모바일 트래픽이 급증하고 LTE 서비스가 확산되면서 국내에서도 중장기적인 모바일 광대역 주파수 확보 계획 수립이 추진되었다. 본고는 이런 상황 배경을 바탕으로 모바일 광개토플랜에 따라 향후 국내에서 확보될 광대역 주파수의 효율적인 이용을 촉진하기 위한 정책 추진 및 경매 계획 수립에 필요한 시사점을 도출하고자 영국의 800MHz+2.6GHz 합동 허가에 관한 1, 2차 자문서 및 기타 동향 자료를 심층 분석하였다. 본고에서 고찰한 영국 사례 분석결과는 국내 정책 수립 시에 경쟁 촉진을 위한 조치의 강구, 합리적인 최소주파수 포트폴리오의 도출방안, 주파수의 효율적 이용을 위한 경매방식 선택 및 패키징 구성 등에 많은 시사점을 제시하고 있다.
1987년 10월 미국의 주가폭락과 1990년대 일본주식시장의 지속적 침체 이후로 미국과 일본 등의 주식시장에서는 주식시장의 변동성 증대 및 침체의 원인으로서 주가지수선물이 주목받기 시작하였다. 1987년 주가대폭락을 연구한 브레디보고서에는 주가지수선물과 이를 이용한 포트폴리오보험전략이 주가폭락의 한 요인으로 지목되고 있으며, 일본의 경우 장기적인 주식시장 침체가 주가지수선물에 기인한다는 생각이 일반화되어 있다. 본 연구는 우리나라에서 1996년 5월 3일부터 시작된 주가지수선물거래 도입이 주식시장에 미치는 개입효과를 분석하는데 목적이 있다. 본 연구의 목적을 위하여 Box와 Tiao(1975)에 의해 제시된 개입분석모형(intervention analysis model)을 이용하여 분석한 결과 개입의 효과가 전체 모형 설정에 유의한 영향을 미치지 않음을 알 수 있었다. 따라서 우리나라의 경우 주가지수선물거래 도입이 주식시장에 미치는 개입효과는 미미하다고 할 수 있다.
본 논문은 10개의 기업규모별 자산을 대상으로 최근에 발전된 계량기법인 GMM(generalized method of moments)을 이용하여 베타(beta)를 추정하였다. 분석대상기간으로 $1982.1{\sim}1991.4$사이의 월별자료를 사용한다. 실증분석 결과에 의하면, 기업규모별 구분에 따른 자산의 경우에 규모가 큰 기업보다 규모가 작은 기업의 베타가 상대적으로 작은 것으로 나타났다. GMM의 추정을 위한 수단변수로 회사채수익률과 정기예금금리의 금리차, 분석대상이 되는 자산 수익률과 시장포트폴리오의 자기시차, 그리고 상수가 사용되었다. OLS를 사용한 CAPM추정 결과에 비해 GMM을 사용한 추정 결과가 우월할 수 있음을 보여주고 있는데, 이것은 GMM에 사용된 수단변수들이 수단변수를 포함시킴으로써 관련자산들의 자기시차가 아닌 CAPM추정에 필요한 유용한 대용변수(代用變數)(proxy)를 제공하였고, 나아가 GMM이 잔차항(殘差項)의 자기상관(自己相關) 뿐만 아니라 조건부(條件附) 이분산(異分散)(conditional heteroskedasticity)을 잘 설명하고 있기 때문인 것으로 판단된다. t값 및 P-value에 의하면 GMM을 사용한 단순 CAPM 추정이 우리 나라의 현실경제와 잘 부합될 수 있음을 암시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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