• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.439-441
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• 2020

기존의 균등배분, 마코위츠, Recurrent Reinforcement Learning 방법들은 수익들을 최대화하거나 위험을 최소화하고, Risk Budgeting 방법은 각 자산에 목표 리스크를 배분하여 최적의 포트폴리오를 찾는다. 그러나 이 방법들은 미래의 최적화된 포트폴리오를 잘 찾아주지 못하는 문제점들이 있다. 본 논문은 자산 배분을 위한 Deterministic Policy Gradient 기반의 Actor Critic 모델을 개발하였고, 기존의 방법들보다 성능이 우수함을 검증한다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제32권1호
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• pp.27-49
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• 2010

본 연구에서는 1996년과 2000년, 2005년의 국민이전계정(National Transfer Accounts)을 이용하여 1997년 말 외환위기와 2000년 이후의 급속한 인구구조 고령화가 세대 간 재배분에 미친 영향에 대해 분석하였다. 국민이전계정은 국민계정과 일관되게 거시적 수준에서 세대 간 이전(intergenerational transfers)을 측정하는 회계방식이다. 국민이전계정을 통해 외환위기와 인구고령화가 세대 간 재배분에 미친 영향을 살펴본 결과는 다음과 같이 요약된다. 1) 유년층(0~19세)의 민간소비(보건, 교육)는 크게 감소한 반면, 공공소비(보건, 교육)는 증가하였다. 2) 노년층(65세 이상)의 공적이전(public transfers)은 증가한 반면, 사적이전(private transfers)은 감소하였다. 3) 노년층의 자산재배분이 크게 증가하였다. 경제위기에도 불구하고 총소비는 크게 위축되지 않은 것으로 파악되는데, 이는 정부의 확대재정정책에 의한 공공소비의 증가가 총소비를 일정 수준으로 유지(consumption smoothing) 시킬 수 있었기 때문이다. 한편, 노년층의 경우 우리나라의 국민연금제도가 아직 미성숙함에도 불구하고 자산축적을 통해 스스로 노후를 대비하고 있는 것으로 파악되었다. 자신의 노후소득을 마련하기 위해 자산축적이 지속적으로 활발하게 이루어질 경우 향후 급속한 인구고령화에 의한 공적연금의 재정부담을 경감시켜 줄 수 있을 것이다.

• 아태비즈니스연구
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• 제13권4호
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• pp.45-59
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• 2022

Purpose - This study investigates the performance of investment strategies incorporating estimated stock market cycle based on a lead-lag relationship between business cycle and stock market cycle, thereby deriving empirical implications on risk management. Design/methodology/approach - The data period ranges from June 1953 to September 2022 and de-trended short rate, term spread, credit spread, stock market volatility are considered as major input variables to estimate business cycle and stock market cycle by applying probit model. Based on the estimated stock market cycle, two types of strategies are constructed and their performance relative to the benchmark is empirically examined. Findings Two types of strategies based on stock market cycle are considered: The first strategy is to long(short) on stocks when stock market stage is expected to be an expansion(a recession), and the second one is to long on stocks(bonds) when expecting an expansion(a recession). The empirical results show that the strategies based on stock market cycle outperforms a simple buy and hold strategy in both in-sample and out-of-sample investigation. Also the out-of-sample evidence suggests that the second strategy which is in line with asset allocation is more profitable than the first one. Research implications or Originality The strategies considered in this study are based on the estimated stock market cycle which only depends on a few easily available financial variables, thereby making easier to establish such a strategy. It implies that investors enhance investment performance by constructing a relatively simple trading strategies if they set their position on stocks or choose which asset class to buy conditioning on stock market cycle.

• 한국문헌정보학회지
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• 제57권3호
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• pp.231-248
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• 2023

본 연구의 목적은 학교도서관 투입지표와 산출지표의 지역 간 격차에 대한 논의를 통해 학교도서관 교육의 지역 간 교육격차를 해소하는 데 있다. 이를 위하여 「학교도서관진흥법」에서 규정하는 인력 배치 여부별로 학교도서관 투입지표와 산출지표의 차이 및 상관관계를 분석하였다. 「학교도서관진흥법」 규정 인력 배치 여부와 장서 수, 자료구입비, 좌석 수, 대출자료 수, 그리고 학생 수는 양의 상관관계가 나타났다. 「학교도서관진흥법」 규정 인력 배치는 성취도평가 최저 등급인 학생 비율이 2분의 1이상인 과목 수와는 음의 상관관계가 나타났다. 지역 특성별로 「학교도서관진흥법」 규정 인력 배치 여부를 조사한 결과 수도권, 광역시, 도단위 순으로 배치율이 통계적으로 유의미하게 차이를 보이며 수도권과 광역시에 높게 배치된 것으로 조사되었다. 지역 특성에 따라 가계 당 순자산액의 차이를 분석한 결과에 기반하여 경제적 여건이 풍족한 대도시 지역에 도단위에 비해 더 높은 「학교도서관진흥법」 규정 인력 배치율이 나타났다. 이에 본 연구의 조사 내용을 바탕으로 지역 간, 계층 간 교육격차 해소를 위해 상대적으로 열악한 도단위 지역, 작은 학교에도 균등하게 「학교도서관진흥법」 규정 인력이 조속히 배치되어야 함을 강조하였다.

• 대한가정학회지
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• 제28권1호
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• pp.67-87
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• 1990

This study was designed with the purpose to analyze the bias and the factor structure of Need of Living and to clear the influence of related variables on Need on Living. The Degree of Importance(Di) and of sufficiency(Ds) of 65 indicators which were the constituent components of Need of Living and were extracted from the 51 preceeding studies was estimated by the 1084 samples including 614 urban and 470 rural residents through the questionaire. The indicators with higher Di and lower Ds than average were considered to show the high level of Need of Living. The main results are as follows; 1. Generally speaking, the level of Di was higher than that of Ds. Specially this was serious in the case of the indicators related with social-economic equity, employment, housing and environment. 2. Di level of the indicators such as physical health, judicial equality, the life of planned expenditure was highest. Specially the equity of income allocation was considered to be more important than the increase of income or asset itself. 3. Ds level of the indicators such as the life of plannel expenditure, the development of transportation and communication and the relationship between parents and children was highest, adn that of the use of leisure time, socialactivity, economic equality and social welfare was lowest. 4. Through the oblique rotation of Factor analysis, 12 factors were extracted (total eigen value 32.663, total variance 50.251%). Specially Factor 1 which was christened as the equality and development of social-economic life was related with 11 indicators and its common variance was 51.68%. 5. The rural residents, the lower income group and the lower educated group, who were told of being under disadvantage and unfair treatment of social-economic status, showed higher suffiency on the equity of income allocation, the freedom of living and expression, and judicial equality. 6. Generally speaking, the urban residents, the group under 39 years old, the higher educated group had more intensive Need of Living than the other groups.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.127-146
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• 2017

상품자산(Commodity Asset)은 주식, 채권과 같은 전통자산의 포트폴리오의 안정성을 높이기 위한 대체투자자산으로 자산배분의 형태로 투자되고 있지만 주식이나 채권 자산에 비해 자산배분에 대한 모델이나 투자전략에 대한 연구가 부족한 실정이다. 최근 발전한 기계학습(Machine Learning) 연구는 증권시장의 투자부분에서 적극적으로 활용되고 있는데, 기존 투자모델의 한계점을 개선하는 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 연구는 이러한 기계학습의 한 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상품자산에 투자하는 모델을 제안하고자 한다. 기계학습을 활용한 상품자산에 관한 기존 연구는 주로 상품가격의 예측을 목적으로 수행되었고 상품을 투자자산으로 자산배분에 관한 연구는 찾기 힘들었다. SVM을 통한 예측대상은 투자 가능한 대표적인 4개의 상품지수(Commodity Index)인 골드만삭스 상품지수, 다우존스 UBS 상품지수, 톰슨로이터 CRB상품지수, 로저스 인터내셔날 상품지수와 대표적인 상품선물(Commodity Futures)로 구성된 포트폴리오 그리고 개별 상품선물이다. 개별상품은 에너지, 농산물, 금속 상품에서 대표적인 상품인 원유와 천연가스, 옥수수와 밀, 금과 은을 이용하였다. 상품자산은 전반적인 경제활동 영역에 영향을 받기 때문에 거시경제지표를 통하여 투자모델을 설정하였다. 주가지수, 무역지표, 고용지표, 경기선행지표 등 19가지의 경제지표를 이용하여 상품지수와 상품선물의 등락을 예측하여 투자성과를 예측하는 연구를 수행한 결과, 투자모델을 활용하여 상품선물을 리밸런싱(Rebalancing)하는 포트폴리오가 가장 우수한 성과를 나타냈다. 또한, 기존의 대표적인 상품지수에 투자하는 것 보다 상품선물로 구성된 포트폴리오에 투자하는 것이 우수한 성과를 얻었으며 상품선물 중에서도 에너지 섹터의 선물을 제외한 포트폴리오의 성과가 더 향상된 성과를 나타남을 증명하였다. 본 연구에서는 포트폴리오 성과 향상을 위해 기존에 널리 알려진 전통적 주식, 채권, 현금 포트폴리오에 상품자산을 배분하고자 할 때 투자대상은 상품지수에 투자하는 것이 아닌 개별 상품선물을 선정하여 자체적 상품선물 포트폴리오를 구성하고 그 방법으로는 기간마다 강세가 예측되는 개별 선물만을 골라서 포트폴리오를 재구성하는 것이 효과적인 투자모델이라는 것을 제안한다.

• 산경연구논집
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• 제5권2호
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• pp.13-20
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• 2014

Purpose - The purpose of this study is to empirically investigate the impact of capital structure on firm performance. Research design, data, and methodology - This study examined the impact of capital structure on the performance of cement companies listed on the Karachi Stock Exchange during the period 2009-2013. The authors hypothesize that there is a negative relationship between capital structure and firm performance. To examine the association, the authors run a Pearson correlation and multiple regression analysis. Results - Results reveal a strong negative relationship between debt to asset and firm performance variables (GPM, NPM, ROA, and ROE). Further, there is a positive relationship between debt to equity and firm performance variables (GPM and NPM), anda negative relationship between debt to equity and firm performance variables (ROA and ROE). Moreover, capital structure variables significantly impact firm performance. Conclusions - This study concluded that financial analysts and managers should emphasize on the optimal level of capital structure and efficient utilization and allocation of resources to achieve the targeted level of productive efficiency in business.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제5권4호
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• pp.21-34
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• 2018

The study tests the Fama and French three-factor model by using the newly created Islamic equity style indices. Based on a dataset from May 2006 to April 2011, the three-factor model is tested based on returns of Islamic unit trust funds using the Generalized Method of Moments (GMM) methodology. The sample period is also divided between periods before and after the Global Financial Crisis in August 2008 to test for robustness, and the Bai and Perron (2003) multiple structural break test was used to determine the structural break in the series. The analysis shows that the Fama and French model is valid for Islamic unit trust funds before and after the collapse of Lehman Brothers. The result further indicates the reversal of size effect. As for trading strategies, value funds outperform growth funds by annualized 3.13 percent for the full period. During pre-crisis period, value funds perform better than growth funds while in post-crisis, size factor yields better return than other strategies. As policy suggestion, fund managers need to be aware of the reversal of size effect, and they need to ensure a more transparent stock selection process so that investors can make an informed decision in their asset allocation.

• ETRI Journal
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• 제42권5호
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• pp.686-699
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• 2020

In this paper, we propose a supervised-learning-based spatial performance prediction (SLPP) framework for next-generation heterogeneous communication networks (HCNs). Adaptive asset placement, dynamic resource allocation, and load balancing are critical network functions in an HCN to ensure seamless network management and enhance service quality. Although many existing systems use measurement data to react to network performance changes, it is highly beneficial to perform accurate performance prediction for different systems to support various network functions. Recent advancements in complex statistical algorithms and computational efficiency have made machine-learning ubiquitous for accurate data-based prediction. A robust network performance prediction framework for optimizing performance and resource utilization through a linear discriminant analysis-based prediction approach has been proposed in this paper. Comparison results with different machine-learning techniques on real-world data demonstrate that SLPP provides superior accuracy and computational efficiency for both stationary and mobile user conditions.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권8호
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• pp.297-309
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• 2021

In this study, to capture the skewness and kurtosis detected in both conditional and unconditional return distributions of the stock markets of Kazakhstan and Russia, two versions of normal mixture GARCH models are employed. The data set consists of daily observations of the Kazakhstan and Russia stock prices, and world crude oil price, covering the period from 1 June 2006 through 1 March 2021. From the empirical results, incorporating the long memory effect on the returns not only provides better descriptions of dynamic behaviors of the stock market prices but also plays a significant role in improving a better understanding of the return dynamics. In addition, normal mixture models for time-varying volatility provide a better fit to the conditional densities than the usual GARCH specifications and has an important advantage that the conditional higher moments are time-varying. This implies that the volatility skews implied by normal mixture models are more likely to exhibit the features of risk and the direction of the information flow is regime-dependent. The findings of this study contain useful information for diverse purposes of cross-border stock market players such as asset allocation, portfolio management, risk management, and market regulations.