The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.63
no.9
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pp.1199-1205
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2014
A power system configuration has been increasingly advanced with a number of generating units. In particular, renewable energy resources are widely introduced due to the environmental issues. When applying the renewable energy sources with the ESS (Energy Storage System), the ESS is the role of a potential generating resource in the power system while mitigating the output volatility of renewable energy resources. Thus, for applications of the ESS, the surrounding environment of it should be considered, which means that capacity and energy of the ESS can be affected. Moreover, operation strategy of the ESS should be proposed according to the installation purpose as well as the surrounding environment. In the paper, operation strategy of the ESS is proposed considering load demand and the output of renewable energy resources on a hourly basis. Then, the cost of electrical energy is minimized based on the economic model that consists of capital cost, operation cost, fuel cost, and grid cost for a year. It is sure that peak-shaving effects can be achieved while satisfying the minimum cost of electrical energy.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.67
no.8
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pp.1009-1018
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2018
As the generation of renewable energy increases rapidly, the stability of the grid due to its intermittency becomes a problem. The most appropriate way to solve this problem is to combine and operate the renewable generators with the ESS(Energy Storage System). However, since the revenues of operating the ESS are less than the investment cost, many countries are implementing various incentive policies for encouraging investment of the ESS. In this paper we estimated optimal capacity of the ESS to maximize profits of renewable energy generation businesses under the incentive policy of Korea and analyzed the impact of the incentive policy on the future electric power system of Jeju island. The simulation results show that the incentive policy has significantly improved the profitability of the renewable energy businesses generation business. But the volatility of the net demand has increased as the energy stored in the ESS is discharged intensively at the time of the incentive application.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.8
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pp.25-31
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2020
The purpose of this paper is to examine a financial distress premium in the emerging market. A risk-return trade-off of negative book equity (NBE) and distress firms is empirically analyzed using data from the Stock Exchange of Thailand. This research employs Ohlson's (1980) bankruptcy model as a measurement of distress risk. The results indicate that distress firms outperform solvent firms in the Thai market and deny distress anomaly often found in the developed market. Fama-Frech (1993) three-factor model and Carhart (1997) four-factor model verify the existence of a distress premium in the Thai capital market. Risk-seeking investors demand greater compensation for bearing risks of distress firms' going concern. This paper provides fresh evidence that default risk is a significant explanatory factor in pricing stocks in the emerging market. Also, this study sheds light on the role of NBE firms in asset pricing. Most studies eliminate NBE firms from their sample. However, NBE firms yield superior average cross-sectional returns, albeit with higher volatility. Investors are rewarded with distress risks associated with NBE firms. The outperformance of NBE firms is statistically significant when compared to the overall market. The NBE premium disappears when factoring size, value, and momentum in time-series analysis.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.4
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pp.65-74
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2021
The rapid change in gold price is an issue of concern in the global economy and financial markets. Gold has been used as a means for trading and transaction around the world for long period of time and it plays an integral role in monetary, business, commercial and financial activities. More importantly, it is used as economic measure for the global economy and will continue to play an important economic vital role - both locally and globally. There has been an explosive growth in demand for efficient and effective scheme to predict gold price due its volatility and fluctuation. Hence, there is need for the development of gold price prediction scheme to assist and support investors, marketers, and financial institutions in making effective economic and monetary decisions. This paper primarily proposed an intelligent based system for predicting and characterizing the gold market trend. The simulation result shows that the proposed intelligent gold price scheme has been able to predict the gold price with high accuracy and precision, and ultimately it has significantly reduced the prediction error when compared to baseline neural network (NN).
This study intends to examine the regional blocs of the international crude oil futures market by analyzing the dynamic conditional correlation between the international crude oil futures markets using the DCC-GARCH model. For statistical data, from April 2, 2018 to March 31, 2022, international crude oil futures prices such as Europe, the United States, China, and Dubai were used. To summarize the results of the study, first, the phenomenon of regional blocs in the international crude oil futures market is occurring, and it is found that it is gradually strengthening as time goes by. Second, it was found that the dynamic correlation of the international crude oil futures market is temporarily strengthened when a supply-demand imbalance problem occurs due to a global shock. Third, it was found that the volatility of the Chinese crude oil futures market affects the international crude oil futures market. This study confirmed that the regional blocs phenomenon in the international crude oil futures market is strengthened as time goes by. In particular, it suggested that China's influence in the international oil market would increase.
This paper investigates whether the price of cryptocurrency is determined by the US dollar index, the price of investment assets such gold and oil, and the implied volatility of the KOSPI. Overall, the returns on cryptocurrencies are best predicted by the trading volume of the cryptocurrency both in-sample and out-of-sample. The estimates of gold and the dollar index are negative in the return prediction, though they are not significant. The dollar index, gold, and the cryptocurrencies seem to share characteristics which hedging instruments have in common. When investors take notice of the imminent market risks, they increase the demand for one of these assets and thereby increase the returns on the asset. The most notable result in the out-of-sample predictability is the predictability of the returns on value-weighted portfolio by gold. The empirical results show that the restricted model fails to encompass the unrestricted model. Therefore, the unrestricted model is significant in improving out-of-sample predictability of the portfolio returns using gold. From the empirical analyses, we can conclude that in-sample predictability cannot guarantee out-of-sample predictability and vice versa. This may shed light on the disparate results between in-sample and out-of-sample predictability in a large body of previous literature.
The long-term imbalances between supply and demand in office market can weaken urban growth since excessive supply of offices led to office market instability and excessive demand of offices weakens growth of urban industry. Recently, there have been a lot of new large-scale supplies, which increased volatility in Seoul office market. Nevertheless, new supply of Seoul office has not been fully examined. Given this, the focus of this article was on confirming the influences of profitability, replacement cost, and demand on new office supplies in Seoul. In examining those influences, another focus was on their relative influences over time. For these purposes, we analyzed quarterly data of Seoul office market between 2003 and 2015 using a vector error correction model (VECM). As a result, in terms of the influences on the current new supply, the impact of supply before the first quarter was negative, while that of office employment before the first quarter was positive. Also, that of interest rate before the second quarter was positive, while those of cap rate before the first quarter and cap rate before the second quarter were negative. Based on the findings, it is suggested that prediction models on Seoul offices need to be developed considering the influences of profitability, replacement cost, and demand on new office supplies in Seoul.
Nowadays, the Designated Driver Services employ dynamic pricing, which adapts in real-time based on nearby driver availability, service user volume, and current weather conditions during the user's request. The uncertain volatility is the main cause of price increases, leading to customer attrition and service refusal from driver. To make a good Designated Driver Services, development of a demand forecasting model is required. In this study, we propose developing a demand forecasting model using data from the Designated Driver Service by considering normal and peak periods, such as rush hour and rush day, as prior knowledge to enhance the model performance. We propose a new methodology called Time-Series with Conditional Probability(TSCP), which combines conditional probability and time-series models to enhance performance. Extensive experiments have been conducted with real Designated Driver Service data, and the result demonstrated that our method outperforms the existing time-series models such as SARIMA, Prophet. Therefore, our study can be considered for decision-making to facilitate proactive response in Designated Driver Services.
The solar and wind power is spreading as a means to $CO_2$ reduction, but it has the characteristics of the volatility depending on the weather changes. This article aims to estimate the additional integration costs in Korea electric system in response to such volatility of increasing solar and wind power generation, using Korea electric power trading analyzer(KEPTA). The analysis utilizes the statistics of "8th Basic Plan for Long-term Electricity Supply and Demand" and "Renewable Energy Plan 3020". As the results, integration costs will be estimated 13.94Won/kWh~32.55Won/kWh, consisting of 8.94Won/kWh as back-up costs, 1.03Won/kWh~4.45Won/kWh as balancing costs, and 3.97Won/kWh~19.16Won/kWh as grid-costs. These results suggest that when the integration costs are secured, Korea electric system will be expected in the stable situation. This article leaves the further studies with taking the technological development of solar and wind power generation, the introduction of energy storage system, and wholesale price of electricity into consideration.
In Korea, the standard for calculating the profit of a general insurance, which constitutes the loading in the premium, is not specified, and most of the non-life insurance companies reflect 2~5% of the premium as profit margin. Although the transparency of pricing is required due to the nature of insurance products, there are insufficient standards and empirical studies on the determination of insurance price factors in the domestic insurance industry. In this study, we propose a method of calculating the expected profit margin of general insurance. A way for calculating the expected profit margin of the general insurance is to reflect the shareholder demand on the capital that the insurance company should secure against the risk of loss due to the profit/loss volatility, as a ratio to the insurance premium. Shareholders should be compensated for the risks associated with their insurance operations, and the opportunity cost of these shareholders is to be reflected in premiums. In this study, we calculate the amount of capital that the company should accumulate to prepare insurance risk for each product, and insurance risk is defined as the volatility of insurance operating profit/loss. And insurance risk is calculated using stochastic simulation based on Dynamic Financial Analysis (DFA) methodology. Finally, we calculate the expected profit margins for 25 products and analyzed the difference between those and the profit ratio of domestic general insurance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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