• Title/Summary/Keyword: Investment Propensity Index

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A Study on Influence of Economic Preparation for Later Life after Retirement

  • KIM, Jong-Jin
    • The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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    • 제7권5호
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    • pp.279-290
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    • 2020
  • This study examines how economic preparation for later life directly influences life after retirement. As people's life cycle is gradually getting longer, preparation for the later time with less economic activity after retirement is becoming more important. Thus, this study analyzes the factors influencing life after retirement. Data comes from the Korean Retirement and Income Study (KReIS) surveyed carried out by the National Pension Research Institute in 2015. The analysis includes Cronbach's alpha, Pearson Product Moment Correlation Coefficient and Sobel Test. This study confirms that voluntary retirement has a positive influence on life satisfaction. Results are in line with previous research about the relationship between voluntary retirement and retired life. When a person retires voluntarily, financial preparation can be made in advance for retirement. In case of involuntary retirement, people may experience a sense of loss in personal standing and financial difficulties due to the unexpected situation. Especially, early retirement from the main workplace leads to unstable later life. The study's policy recommendation, in particular, calls on government and businesses to agree on social responsibility for helping employees to retire in the predictable retirement time and, thus, enabling the retiree to decide all aspects of the path after retirement.

베이비붐세대 가계의 자산.부채상태 분석: 2006년과 2011년 비교 (Asset-Liability Analysis of Baby-Boomer Households: Comparison of year 2006 and 2011)

  • 차경욱
    • 가족자원경영과 정책
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    • 제16권3호
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    • pp.153-176
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    • 2012
  • This study gives an account of the state of baby-boomer households in regard to assets and liabilities utilizing the 2006 Household Asset Survey and the 2011 Survey of Household Finances. Using the data gathered from each year, this study examined the proportion of households who had each type of asset and liability, and the amount of them. This study also compared the amount of assets and liabilities of baby-boomer households with those of non baby-boomer households in 2006 and 2011 respectively. Finally, this study examined the amount of change and composition ratio of assets and liabilities of baby-boomer households between 2006 and 2011. Selected financial ratios were also presented for both years. Major findings are as follows. The average asset amount for baby-boomer households was approximately 296 million in 2006 and 392 million in 2011. Of total assets, 78% and 76.5% were real assets in 2006 and 2011 respectively. The average financial assets of 2006 baby-boomer households were approximately 66 thousand and the average amount of debt was 42 thousand. For 2011 baby-boomer households, the average amount of financial assets was 92 thousand and the average amount of debt was 73 thousand. Results from the 2011 survey showed that baby-boomer households had a significantly higher proportion of total assets, total debt, and net worth than non baby-boomer households. The proportion of savings, saving insurance, stocks, and mutual funds were significantly higher for baby-boomer households than non baby-boomer households in 2011. In regard to financial ratios, the emergency fund index and debt burden index were appropriate to the guidelines of asset quality, although the propensity to investment indexes were not.

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SVM을 이용한 VKOSPI 일 중 변화 예측과 실제 옵션 매매에의 적용 (VKOSPI Forecasting and Option Trading Application Using SVM)

  • 라윤선;최흥식;김선웅
    • 지능정보연구
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    • 제22권4호
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    • pp.177-192
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    • 2016
  • 기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.

산업의 주식시장 선행성에 관한 실증분석 - 자산간 수익률 예측 가능성 - (A Study on Industries's Leading at the Stock Market in Korea - Gradual Diffusion of Information and Cross-Asset Return Predictability-)

  • 김종권
    • 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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    • 대한안전경영과학회 2004년도 추계학술대회
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    • pp.355-380
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    • 2004
  • 이 논문은 과거의 산업 포트폴리오 수익률이 어떻게 확률추세(stochastic trend)로부터 전체 주식시장과 두 가지 거시경제 변수(경기동행지수와 산업생산)들을 예측할 수 있는 지를 알아보는 데에 초점을 두고 있다. 먼저, 산업들의 포트폴리오 수익률과 전체 주식시장 수익률이 VAR모형을 토대로 볼 경우 Granger 인과관계를 갖고 있는지를 살펴보았다. 이 분석의 결과에서 건설, 금속, 무역, 반도체, 보험, 비금속광물, 서비스, 섬유, 식료, 운수/창고, 유통, 의류, 자동차부풀, 전기전자, 정유, 조선, 종이/목재, 증권, 컴퓨터, 통신, 화학 등 21개 업종은 각 산업별 포트폴리오 수익률이 전체 주식시장 수익률을 $5\%$ 수준에서 통계적으로 유의한 영향을 주고 있음을 알 수 있었다. 이들 21개의 산업별 포트폴리오 수익률은 경제적으로도 중요한 의미를 지니고 있다. 즉, 당월(t)의 비금속광물과 정유, 금속 포트폴리오 수익률 등은 다음 월(t+1)의 전체 주식시장 수익률과 음(-)의 상관관계를 갖고 있는 것을 알 수 있었다. 이는 역사적인 데이터를 살펴볼 때, 이들 산업 제품의 가격의 상승은 향후 경제에 악영향을 주기 때문인 것이다. 반면에, 의류 및 무역 등의 경우에는 반대로 이들 산업들의 포트폴리오 수익률이 전체 주식시장 수익률과 양의 상관관계를 나타내 이들 산업들에 있어서 높은 수익률은 향후 경제가 상승국면이 예상됨을 나타내어 주고 있다. 이와 같은 산업별 포트폴리오 수익률과 거시경제변수 간의 높은 상관관계를 토대로 하여 전체 주식시장 수익률 예측을 가능하게 하는 업종 정보(sector information)의 점진적 확산(slow diffusion) 현상이 발생하게 되는 것이다.수 있었다.의 20세 이하 골절 및 탈구가$30.3\%까지 감소하게되어 년도가 증가함에 따라 청장년 층에 비하여 소아골절 및 탈구가 전체적으로 감소하는 경향을 보였다. 스키골절의 부위별 발생빈도는 1990년 이전까지 하지골절 및 탈구가 많았으나 이후 점차 상지의 골절 탈구가 증가하였다 하지에서 가장 많은 골절은 경골 골절이었으며, 경골골절은 회전력에 의한 나선형골절이 $76.5\%로 가장 많았고 년도에 따른 변화는 보이지 않았다. 스키손상의 발생빈도는 초기에 비하여 점차 감소하는 경향을 보였으며, 손상의 특성도 부위별, 연령별로 다양한 변화를 나타내었다.해가능성을 가진 균이 상당수 검출되므로 원료의 수송, 김치의 제조 및 유통과정에서 병원균에 대한 오염방지에 유의하여야 할 것이다. 확인할 수 있었다. 이상의 결과에 의하면 고농도의 유기물이 함유된 음식물쓰레기는 Hybrid Anaerobic Reactor (HAR)를 이용하여 HRT 30일 정도에서 충분히 직접 혐기성처리가 가능하며, 이때 발생된 $CH_{4}$를 회수하여 이용하면 대체에너지원으로 활용 가치가 높은 것으로 판단된다./207), $99.2\%$(238/240), $98.5\%$(133/135) 및 $100\%$ (313)였다. 각각 두 개의 요골동맥과 우내흉동맥에서 부분협착이나 경쟁혈류가 관찰되었다. 결론: 동맥 도관만을 이용한 Off pump CABG를 시행하여 감염의 위험성을 증가시키지 않으면서 영구적인 신경학적 합병증을 일으키지 않았고 좋은 혈관 개존율을 보여주었다. 따라서 동맥 도관을 이용한 Off pump CABG는 관상동맥의 협착의 정도에

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