• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2011년도 정기총회 및 추계학술대회 논문집
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• pp.2473-2478
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• 2011

The asset management of railway facilities is a total framework for finally supporting a safe and comfortable train service, which includes functions of supporting evaluation of condition and performance of infrastructures, making the decision method of repair or rehabilitation of deteriorated facilities, and lengthening the life cycle of structure through the decision of adequate cost and time of repair or reinforcement. In the range of the asset management, organization, human, the target, and information & data of company are included. Therefore, in this paper, appling the method of asset management analysis to the railway structures, the process of the risk assesment using BRE(Business Risk Exposure) and the basis of consisting optimized renewal decision-making are expressed.

• 품질경영학회지
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• 제31권3호
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• pp.160-171
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• 2003

Criteria for the comparison of quality of asset portfolio management are risk and return. In this paper a method to use structural time-series model to determine an optimal portfolio for the improvement of quality of asset portfolio management is suggested. In traditional mean variance analysis expected return is assumed to be time-invariant. However, it is more realistic to assume that expected return is temporally dynamic and structural time-series model can be used to reflect time-varying nature of return. A data set from an insurance company was used to show validity of suggested method.

• 대한가정학회지
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• 제36권7호
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• pp.57-67
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• 1998

This study was to compare the financial status between elderly households - retired vs employed. The sample obtained from 1994 KHPS, and consisted of 628 Korean aged households who are currently married. Statistics employed to analyze the data are mean, frequency, percentile, t-test, and relative-ratio. The results of this study were as follows ; In income sources, earned income was majority of employed households, but the percent of unearned income was greater than retired households. While the percent of cloth, education, recreation expenditures were high in employed, and medical, housing expenditures wee high percentage in retired. The percentage of real asset(housing) was majority of total asset in two groups. And the percentage of safe liquid asset of retired households was relatively higher than employed households.

• 한국수학교육학회지시리즈B:순수및응용수학
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• 제28권4호
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• pp.329-341
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• 2021

In this study, we consider an efficient and accurate finite difference method for the four underlying asset equity-linked securities (ELS). The numerical method is based on the operator splitting method with non-uniform grids for the underlying assets. Even though the numerical scheme is implicit, we solve the system of discrete equations in explicit manner using the Thomas algorithm for the tri-diagonal matrix resulting from the system of discrete equations. Therefore, we can use a relatively large time step and the computation of the ELS option pricing is fast. We perform characteristic computational test. The numerical test confirm the usefulness of the proposed method for pricing the four underlying asset equity-linked securities.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제25권4_2호
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• pp.645-653
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• 2022

Recently, deep reinforcement learning has been applied to a variety of industries, such as games, robotics, autonomous vehicles, and data cooling systems. An algorithm called reinforcement learning allows for automated asset allocation without the requirement for ongoing monitoring. It is free to choose its own policies. The purpose of this paper is to carry out an empirical analysis of the performance of asset allocation strategies. Among the strategies considered were the conventional Mean- Variance Optimization (MVO) and the Proximal Policy Optimization (PPO). According to the findings, the PPO outperformed both its benchmark index and the MVO. This paper demonstrates how dynamic asset allocation can benefit from the development of a reinforcement learning algorithm.

• Asia Marketing Journal
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• 제16권1호
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• pp.169-193
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• 2014

The earlier studies have verified that brand values have significant impact on financial values such as stock return and stock price to justify marketing costs for brand building. Except for Mizik and Jacobson (2008), however, little research has addressed what kinds of brand components composing brand values have a significant relationship with financial values. As a follow-up research of Mizik and Jacobson (2008), this research focuses on what kinds of relationships exist between the unanticipated change of each brand asset component and stock return, one of the financial values. The authors selected six brand asset components from the Korea-Brand Power Index(K-BPI) data in which 'Top of Mind,' 'Unaided Awareness,' and 'Aided Awareness' are brand awareness measures and 'Image,' 'Purchase Intention,' and 'Preference' are brand loyalty measures. Out of those six brand components, they found that unanticipated changes of 'Top of Mind,' 'Unaided Awareness,' 'Image,' and 'Preference' have significantly positive effect on unexpected stock return change. Therefore, they conclude that these four brand asset components provide incremental information in explaining unanticipated stock return.

• 대한수학회지
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• 제38권5호
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• pp.1047-1059
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• 2001

The classical Geometric Brownian motion (GBM) model for the price of a risky asset, from which the huge financial derivatives industry has developed, stipulates that the log returns are iid Gaussian. however, typical log returns data show a distribution with much higher peaks and heavier tails than the Gaussian as well as evidence of strong and persistent dependence. In this paper we describe a simple replacement for GBM, a fractal activity time Geometric Brownian motion (FATGBM) model based on fractal activity time which readily explains these observed features in the data. Consequences of the model are explained, and examples are given to illustrate how the self-similar scaling properties of the activity time check out in practice.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.68-79
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• 2010

사회기반시설이 노후화됨에 따라 현행 시설물 유지관리를 넘어 예산을 절약하고 시설물의 가치를 높이기 위해 공공시설에 자산관리를 도입해야 한다는 요구가 증대되고 있다. 공공시설 자산관리는 이러한 요구에 대응하기 위한 새로운 시설물 유지보수 개념으로 기존의 시설물 유지관리업무를 통해 축적된 데이터를 분석하고 생애주기분석, 리스크관리 등의 의사결정 방법을 활용하여 최적화된 유지관리계획을 수립하고 실행하는 것이다. 자산관리의 정보화 방안을 도출하기 위해 자산관리 업무를 조사하고, 뉴질랜드의 IIMM의 내용과 미국의 FHWA의 업무정의 그리고 국내의 대표적 유지관리시스템을 분석하였다. 또한 현행 시설물 유지관리 조직간의 역할을 조사하고, 자산관리 조직과 업무간의 관계를 분석하였다. 마지막으로 자산관리에 필요한 정보와 기존 유지관리시스템이 포함하고 있는 정보를 자산관리 업무와 비교분석하였다. 본 논문에서는 공공시설 자산관리 정보화 방안으로 첫째, 시설물 유지관리시스템에 있는 기능을 중복해서 개발하지 않고 자산관리 핵심업무만을 구현하며 둘째, 시스템의 구조를 계층으로 분할하고 셋째, 자산관리시스템과 기존 시설물 유지관리시스템들간을 연동하여 정보를 공유하는 방안을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

• 대한가정학회지
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• 제41권9호
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• pp.105-120
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• 2003

This study has conducted to develop the computer program for households portfolio management to enhance their financial well-being. The study has divided into two parts. First, descriptive statistics has used to analyze as a basis of computer program and it includes the comparison of household asset allocations between households in Korea and U. S. A., Second, it shows the components of the portfolio program developed to manage households efficiently. For both two countries, recent four years data has been used and in part two, total sample size of households in Korea is 2155. From the statistical analysis, households in U. S. A. tend to invest more on the stock & bonds as their net-asset is increased. However households in Korea tend to have less financial assets and it might be found the fact that they prefer to own real-estate because of the inflation. In the part of computer program, it is included the average financial asset responding to the demographic variables and households could refer those average amount as a reference planning their asset portfolio.