• 가정과삶의질연구
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• 제7권1호
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• pp.15-25
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• 1989

The purpose of this study is to examine the factors affecting the consumer's search for information and the relationship between the amount of search and the final price paid. The model indicates the demand for search is affected by the market price of each durable good purchased, the tim available for search, family income, direct cost of search, the initial stock of information, effectiveness of search, and shopping attitudes. The final price savings are a function of search, price of dispersion in the market, the initial stock of information, and effectiveness of search. Data from the Pane Study on Consumer Decisions and Asset Management were used for the empirical testing of the theoretical model. The amount of information search as dependent variable is represented by two different measures, the level of discussion with others and the number of stores visited. The amount of discussion with others depends mainly on the respondent's shopping attitude. The higher the wife's desire to search, the higher the degree of husband's comparison shopping, the less the husband's perception of price-quality relationship, the higher the level of discussions with others. The number of stores visited depends on the average market price of product purchased and the level of family income. The higher the average market price and he higher the level of family income, the greater the number of stores visited. The final savings depend upon the level of information search. The greater the number of store visited, but the less the purchase is discussed with stores, the higher the final savings are.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.503-509
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• 2022

본 논문의 연구 취지는 예측하고자 하는 다음 날과 이전 날의 시가 사이 변동률을 예측값으로 두고 시가를 예측하는 기존 논문들과는 다르게 예측하고자 하는 다음날의 주가 순위를 일정한 간격으로 분할하여 생성된 각 구간마다의 시가 변동률을 예측값으로 하는 모델을 통하여 최종적인 다음날의 시가 변동률을 예측하는 새로운 시계열 데이터 예측 방식을 제안하고자 한다. 예측값의 세분화 정도와 입력 데이터의 종류에 따른 모델의 성능 변화를 분석했으며 연구 결과 예측값의 세분화 정도에 따른 모델의 예측값과 실제값의 차이가 예측값의 세분화 개수가 3일 때 큰 폭으로 감소한다는 사실도 도출해 낼 수 있었다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제11권5호
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• pp.41-52
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• 2010

리츠는 주식시장에 상장되어 있으면서 부동산 개발을 위한 자금조달의 성격과 부동산에 투자하는 특징도 있으므로, 주식 시장과 건설 및 부동산시장과 관계가 있을 것으로 예상할 수 있다. 본 연구에서는 리츠와 주식시장, 건설 및 부동산 경기와 관계된 지표들을 시계열 분석하여, 리츠와의 영향관계를 분석하였다. 시계열 분석은 백터자기회귀모형과 백터오차수정모형을 사용하였으며, 다음의 세 부분으로 분류하여 분석하였다. 첫째, 리츠와 건설 코스피 지수와의 관계를 분석한 결과, 건설 코스피 지수가 리츠에 영향을 주는 것으로 분석되었다. 둘째, 리츠와 건설경기 동행지수인 건축착공면적, 부동산 경기 지수인 오피스 임대지수와 주택매매가격지수와의 관계를 분석하였다. 각 지표들은 서로 인과관계는 없는 것으로 분석되었지만, 리츠와 주택매매가격지수는 서로에게 영향을 주는 것으로 분석되었다. 셋째, 리츠와 건설경기 선행지수인 건축허가면적의 관계를 분석하였다. 두 지표는 서로 인과관계가 없는 것으로 분석되었지만, 건축허가면적이 리츠에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해 리츠는 주식시장과 주택경기, 건설경기 선행지표인 건축허가 면적에 영향을 받지만, 건설경기 동행지표인 건축착공면적과 오피스 임대지수에는 상대적으로 영향을 작게 받는 것으로 분석되었다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.297-305
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• 2010

Employment number by areas is composed of various factors for groups and time series. In this paper, we use the panel data for finding various variables and using this, we analyzed the factors that is major influence to employment number by areas. For analysis we looked at employment number by areas, the region for analysis consist of seven groups, that is, the metropolitan city(such as Busan, Daegu, Incheon, Gwangiu, Daejeon, Ulsan.) and Seoul. Analyzing period be formed over a 63 time points(2005.01.- 2010.03). We examined the data in relation to the employment number by occupational job, unemployment rate, monthly household income, preceding business composite index, consumer price index, composite stock price index. In looking at the factors which determine employment number by areas job, evidence was produced supporting the hypothesis that there is a significant negative relationship between unemployment rate and monthly household income the consumer price index. The consumer price index and composite stock price index are significant positive relationship, preceding business composite index is positive relationship, it are not significant variables in terms of employment number by areas job.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.123-138
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• 2017

주식 시장은 거래자들의 기업과 시황에 대한 기대가 반영되어 움직이기에, 다양한 원천의 텍스트 데이터 분석을 통해 주가 움직임을 예측하려는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 것이기에 단순히 주가의 등락 뿐만이 아니라, 뉴스 기사나 소셜 미디어의 반응에 따라 거래를 하고 이에 따른 수익률을 분석하는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 연구들도 다른 분야의 텍스트 마이닝 접근 방안과 동일하게 단어-문서 매트릭스를 구성하여 분류 알고리즘에 적용하여 왔다. 문서에 많은 단어들이 포함되어 있기 때문에 모든 단어를 가지고 단어-문서 매트릭스를 만드는 것보다는 단어가 문서를 범주로 분류할 때 기여도가 높은 단어들을 선정하여야 한다. 단어의 빈도를 고려하여 너무 적은 등장 빈도나 중요도를 보이는 단어는 제거하게 된다. 단어가 문서를 정확하게 분류하는 데 기여하는 정도를 측정하여 기여도에 따라 사용할 단어를 선정하기도 한다. 단어-문서 매트릭스를 구성하는 기본적인 방안인 분석의 대상이 되는 모든 문서를 수집하여 분류에 영향력을 미치는 단어를 선정하여 사용하는 것이었다. 본 연구에서는 개별 종목에 대한 문서를 분석하여 종목별 등락에 모두 포함되는 단어를 중립 단어로 선정한다. 선정된 중립 단어 주변에 등장하는 단어들을 추출하여 단어-문서 매트릭스 생성에 활용한다. 중립 단어 자체는 주가 움직임과 연관관계가 적고, 중립 단어의 주변 단어가 주가 상승에 더 영향을 미칠 것이라는 생각에서 출발한다. 생성된 단어-문서 매트릭스를 가지고 주가의 등락 여부를 분류하는 알고리즘에 적용하게 된다. 본 연구에서는 종목 별로 중립 단어를 1차 선정하고, 선정된 단어 중에서 다른 종목에도 많이 포함되는 단어는 추가적으로 제외하는 방안을 활용하였다. 온라인 뉴스 포털을 통해 시가 총액 상위 10개 종목에 대한 4개월 간의 뉴스 기사를 수집하였다. 3개월간의 뉴스 기사를 학습 데이터로 분류 모형을 수립하였으며, 남은 1개월간의 뉴스 기사를 모형에 적용하여 다음 날의 주가 움직임을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 중립 단어 활용 알고리즘이 희소성에 기반한 단어 선정 방안에 비해 우수한 분류 성과를 보였다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권9호
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• pp.45-52
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• 2021

Stock price fluctuations affect investor returns, particularly, in this pandemic situation that has triggered stock market shocks. As a result of this situation, investors prefer to move their money into a safer portfolio. Therefore, in this study, we approach an efficient portfolio model using smart beta and combining others to obtain a fast method to predict investment stock returns. Smart beta is a method to selects stocks that will enter a portfolio quickly and concisely by considering the level of return and risk that has been set according to the ability of investors. A smart beta portfolio is efficient because it tracks with an underlying index and is optimized using the same techniques that active portfolio managers utilize. Using the logistic regression method and the data of 100 low volatility stocks listed on the Indonesia stock exchange from 2009-2019, an efficient portfolio model was made. It can be concluded that an efficient portfolio is formed by a group of stocks that are aggressive and actively traded to produce optimal returns at a certain level of risk in the long-term period. And also, the portfolio selection model generated using the smart beta, beta, alpha, and stock variants is a simple and fast model in predicting the rate of return with an adjusted risk level so that investors can anticipate risks and minimize errors in stock selection.

• 경영과학
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• 제24권2호
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• pp.115-126
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• 2007

Weekly minima of daily log returns of Korean composite stock price index 200 and its five industry-based business divisions over the period from January 1990 to December 2005 are fitted using two block-based extreme distributions: Generalized Extreme Value(GEV) and Generalized Logistic(GLO). Parameters are estimated using the probability weighted moments. Applicability of two distributions is investigated using the Monte Carlo simulation based empirical p-values of Anderson Darling test. Our empirical results indicate that both the GLO and GEV models seem to be comparably applicable to the weekly minima. These findings are against the evidences in Gettinby et al.[7], who claimed that the GEV model was not valid in many cases, and supported the significant superiority of the GLO model.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1996년도 춘계공동학술대회논문집; 공군사관학교, 청주; 26-27 Apr. 1996
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• pp.745-748
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• 1996

Korea Composite Stock Price Index (KOSPI) was predicted using Cascade Correlation Network (CCN) model. CCN was suggested, by Fahlman and Lebiere [1990], to overcome the limitations of backpropagation algorithm such as step size problem and moving target problem. To test the applicability of CCN as a function approximator to the stock price movements, CCN was used as a tool for univariate time series analysis. The fitting and forecasting performance fo CCN on the KOSPI was compared with those of Multi-Layer Perceptron (MLP).

• 토지주택연구
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• 제12권3호
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• pp.27-37
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• 2021

본 연구에서는 주택시장과 주식시장 간의 가격 및 비대칭적 변동성 이전효과(asymmetric volatility spillover)관계를 살펴보기 위해 주택 및 주식 가격지수를 이용하여 EGARCH 모형으로 분석하였다. 분석기간은 1986년 1월부터 2021년 6월까지 이고, IMF 외환위기 전후기간의 정보 연관성을 살펴보고자 하위기간으로 1986년 1월부터 1997년 12월까지 IMF 외환위기 이전기간과 1998년 1월부터 2021년 6월까지 이후기간으로 구분하여 분석하였다. 주택시장과 주식시장 간의 비대칭 변동성 이전효과 분석에 EGARCH 모형이 적합한 것으로 나타났다. 가격 이전효과는 주식시장에서 주택시장으로 일방향으로 존재하는 것으로 분석되었으나, 반대로 주택시장에서 주식시장으로의 이전효과는 존재하지 않는 것으로 나타났다. 비대칭적 변동성 이전효과는 주택 및 주식시장 양 시장에 존재하는 것으로 나타났다. 주택시장에서는 IMF 외환위기 이전기간에는 비대칭적 변동성이 부(-)의 효과이나 그 외에는 모두 양(+)의 효과를 보였고, 반면 주식시장에서는 IMF 외환위기 전후 모든 기간에서 부(-)의 효과를 보였다. 이는 주택시장은 악재보다 호재에 더 영향을 받고, 주식시장은 호재보다 악재에 더 영향을 받는다는 것이다. 따라서 정보의 유형별로 수익의 변동성을 식별하는 것이 중요하다.

• 통합자연과학논문집
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• 제4권2호
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• pp.121-129
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• 2011

The purpose of this paper is to estimate the fluctuation of an earning rate and risk management using the price index of Korea stocks. After an observation of conception of fluctuation, we can show volatility clustering and fluctuation phenomenon in the Korea stock price index using GARCH model with heteroscedasticity. In addition, the effects of fluctuation on the time-series was evaluated, which showed the heteroscedasticity. MCMC method and Winbugs as Bayesian computation were used for analysis.