과거부터 현재까지 주식시장에 대한 주가 변동 예측은 풀리지 않는 난제이다. 주가를 과학적으로 예측하기 위해 다양한 시도 및 연구들이 있어왔지만, 아직까지 정확한 미래를 예측하는 것은 불가능하다. 하지만, 주가 예측은 경제, 수학, 물리 그리고 전산학 등 여러 관련 분야에서 오랜 관심의 대상이 되어왔다. 본 논문에서는 최근 각광 받고 있는 딥러닝(Deep-Learning)을 이용하여 주가의 변동패턴을 학습하고 미래를 예측하고자한다. 본 연구에서는 오픈소스 딥러닝 프레임워크인 텐서플로우를 이용하여 총 3가지 학습 모델을 제시하였으며, 각 학습모델은 각기 다른 입력 피쳐들을 받아들여 학습을 진행한다. 입력 피쳐는 이전 연구에서 사용한 단순 가격 데이터를 확장해 입력 피쳐 개수를 증가시켜가며 실험을 하였다. 세 가지 예측 모델의 학습 성능을 측정했으며, 이를 통해 가격-기반 입력 피쳐에 따라 달라지는 예측 모델의 성능 변화 비교 분석하여 가격-기반 입력 피쳐가 주가예측에 미치는 영향을 평가하였다.
This article is focused on the review of price reduction and measuring damages under the CISG together with the law relating to sale of goods in main countries when the goods delivered did not conform with the contract. And also reviewed on the election of remedies for the aggrieved party, that is, which one between the two remedies would provide more compensation for the non-conformity. This article can be summarized as below. 1. Price reduction has its principal significance when the buyer accepts non-conforming goods and plays important role only when the seller is not liable for the non-conformity because the same price reduction formula applies for all circumstances. Of course, the buyer must bear any further damages, such as shutdown expenses and other consequential damages. 2. If the seller is liable for the damages and the price level rises, the buyer normally will claim damages since this approach is much more favorable result than price reduction. 3. In case the seller is liable for the damages and the buyer suffers no consequential damages, if the price level falls, price reduction would provide more compensation for the non-conformity than would damages and if there is no change in the market level, the allowance for defects in the goods will be normally the same under the price reduction and damages. By the way, In case the seller is liable for the damages and the buyer suffers consequential damages, it is desired that the buyer firstly elect the price reduction and later seeks to claim for consequential losses when the price level falls and unchanged.
The main aim of this paper is to estimate the change in the quantity demanded of public water when the economic factors such as income and water price are changed. The privious methods to estimate the quantity of public water demanded has been usually based on the LPCD(liter per capita per day). Implicitly, this method regards the price of water as given. If the water price and income elasticities of water demand are estimated using the time-series and pooled data analysis. In the second step, the quantity demanded of public water are forecasted using the estimated elasticities. The results show that we can reduce the quantity demanded of residential water considerably when the water price is changed.
In a competitive electricity power market, the price of electricity changes instantly, that of conventional market is predetermined and hardly changes. In such a new environment, customers' behaviors change instantly according to the changing electricity prices. If we develop a electricity load model that well describes the behavior of electricity consumers, we can utilize that model in forecasting the amount of future load, solving the load flow problem and finding the weak point of the system. In this paper new electricity model that considers the price of electricity and power factor of the load is presented. While conventional load model, which is demand function of electricity, uses the price of real and reactive power as the independent variable of the demand function. this new load model uses price of real power and penalty factor according to the power factor for the calculation of amount of electricity demand.
We try to use system dynamics to forecast the demand/supply and price, also transportation fare for iron ore. Iron ore is very important mineral resource for industrial production. The structure for this system dynamics shows non-linear pattern and we anticipated the system dynamic method will catch this non-linear reality better than the regression analysis. Our model is calibrated and tested for the past 6 year monthly data (2003-2008) and used for next 6 year monthly data(2008-2013) forecasting. The test results show that our system dynamics approach fits the real data with higher accuracy than the regression one. And we have run the simulations for scenarios made by possible future changes in demand or supply and fare related variables. This simulations imply some meaningful price and fare change patterns.
Recent trend of ginseng (p. ginseng) trade in Japan was analyzed. From 1984 white ginseng import increased continuously to 240% while export of red ginseng decreased to 29%. Red ginseng import increased until 1990 and decreased thereafter, resulting in 12% of total import ginseng in 1993 from 47% in 1990. During five years (1989∼1993) white ginseng import from Korea decreased from 44% to 14% of total white ginseng imported while import from China increased. Red ginseng import from China ranged 97 to l00% of total red ginseng and little change was shown during five years. Price of Korean ginseng was higher than that of China by 2.2 times for white and 6.6 times for red. The continuous decrease of Chinese ginseng price might affect import trend. Export price of red ginseng increased continuously and was higher than that of Korean red ginseng (1.95 times) and much higher than import price (20 times in 1993).
It is easily can be expected that Korea cannot be free under the regulation, because Korea is one of the major $CO_2$ emitter in the world. Even though Korea currently doesn't have any obligation to mitigate the carbon emission, power industry needs to study the effect of that. this paper aims to analyze the change of economic loading order for generation dispatch by various carbon price, looking at each plant's or generator's variable generation cost per unit electricity(kWh) that consists of basic generation price calculated by automatic generation system planning model, WASP 4.0, and $CO_2$ price per unit electricity generation.
Three varieties of green pepper - Chungyang pepper, Cucumber-taste pepper and Nokgwang pepper - are competing with one another in consumption due to the overlapping shipment period. The objective of this study is to analyze the influence of monthly variations of shipment quantities on the wholesale market prices. A Linear Approximated Inverse Almost Ideal Demand System (LA/IAIDS) is employed with monthly data set of three different varieties of green pepper consumption. The results show that if there is an excess supply in the market, the rate of the price decline is larger for forcing culture Chungyang pepper than other pepper varieties. On the contrary, change in supply of cucumber-taste pepper and Nokgwang pepper has little effect on the price of Chungyang pepper. The results of this study can be utilized as a basic information for enhancing the farm income and promoting agricultural policies related to the establishment of self-help funds by Chungyang pepper producer groups in Gyeongnam region.
1980년대 초 희토류 자석이 발견된 이래 지난 30년간 희토류 본드 자석은 지속적으로 성장해 왔으며, 그 적용 분야도 보다 다양해 지고 있다. 현재 희토류 본드 자석은 컴퓨터 주변기기, 자동차, 소비 가전, 사무 자동화 분야 등 우리의 일상 생활과 주변에서 광범위하게 사용되고 있다. 하지만, 2010년 하반기부터 시작된 희토류 원료 가격의 급등은 2011년 2사분기 들어 수직 상승에 가까운 전대미문의 폭등세를 보이며 관련 산업에 적지 않은 충격을 가져오고 있다. 이로 인해 그 동안 성능 대비 가격 경쟁력을 바탕으로 페라이트 자석 시장을 꾸준히 잠식하며 양적인 성장과 응용 분야를 확대해 왔던 희토류 본드 자석 업계의 성장방향에 근본적인 변화가 불가피할 것이 분명하며, 향 후 지속 가능한 성장을 위하여 새로운 패러다임 또는 비즈니스 모델의 도입이 반드시 필요하다. 본 글에서는 희토류 본드 자석에 주로 사용되는 희토류 원료의 최근 가격 동향을 간략하게 알아 보고, 희토류 본드 자석의 주요 응용 분야와 희토류 본드 자석용 분말의 개발 동향에 대해서 알아 보았다.
This study was intended to analyze the average abatement cost (AAC) of forest carbon offset projects to suggest a basic credit price for government purchase of forest carbon credits. For this purpose, an a/reforestation project and a forest management project were designed with 30 years of project period. It is assumed to plant pine trees (Pinus densiflora) for the a/reforestation project, while it is assumed to replace rigida pine trees(Pinus rigida) with oak trees (Quercus acutissima) for the forest management project. For each project, the forest carbon stock was calculated and the revenue and the cost were analyzed with standardized management activities. Korea Forest Service has supported private forest owners the cost of management activities and the consulting fee for designing carbon offset project. Therefore, the AAC were analyzed for two cases : the one with subsidy for consulting fee (case 1) and the other with subsidy for both consulting fee and management costs (case 2). In addition, the sensitiveness of AAC was analyzed according to the 4 credit prices : ₩5,000, ₩10,000, ₩15,000 and ₩20,000. The result showed that the AAC analyzed for the case 1 was so high that net revenue would not be expected from all project types with any credit price. However the AAC analyzed for the case 2 was relatively lower than the AAC of case 1. Net revenue was expected from a/reforestation project with credit price over ₩10,000, while from forest management project with credit price over ₩15,000. Based on the AAC analyzed in this study, ₩15,000 was suggested as the basic price for government purchase of forest carbon credit.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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