• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권3호
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• pp.977-985
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• 2021

The main aim of the study is to provide empirical evidence about the association between stock market exchange data and weighted price index. This research utilized monthly reported data from the Amman stock exchange market (ASE) and the Central Bank of Jordan (CBJ). The weighted price index was employed as the dependent variable and the independent variables were weighted price index (WPI), turnover ratio (TOR), number of trading days (NTD), price-earnings ratio (PER), and dividends yield ratio (DY). The time period of the study was from January 2015 to October 2020. The study's methodology follows a quantitative approach using the multiple regression method to test the hypotheses of the study. The final results of the study provided conclusive evidence that the market-weighted price index is strongly and positively correlated to three predetermined variables, namely; turnover ratio, price-earnings ratio, and dividend yield but no evidence was obtained for the effect of the number of trading days. The finding of the current study proved that the market price index is not only influenced by macro factors, but also by other variables assumed to not beneficial for the judgment of price index movements.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제16권2호
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• pp.46-53
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• 2015

한국은행은 2013년 생산자물가지수의 기준연도를 2005년에서 2010년으로 개편하고 기존 고정방식에서 연쇄방식으로 새로운 방식을 적용하였다. 전기공사비지수도 재료분야에서 생산자물가지수를 사용하고 있고, 과거 고정방식 적용으로 현실괴리, 스텝현상 등에 대한 문제점이 지속적으로 제기되어 왔기 때문에, 이에 대한 보완 및 개선방안으로 과거 고정방식에서 현재 연쇄방식으로 변경하였다. 그러나 이러한 편제방식 변경은 가중치 등을 변경시키는 바, 이에 대한 통계적 연속성의 검토가 필요하였다. 따라서 본 연구는 시계열 분석기법을 이용하여 고정방식과 연쇄방식 전기공사비지수의 시계열 특성, 통계특성의 동일성, 양 방식의 대체가능성의 통계연속성 검증을 실시하였다. 그 결과에 의하면, 기존 고정방식에서 현재 연쇄방식을 전기공사비지수에 적용하여도 통계적 연속성이 유지되는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 실제 전기공사업 종사자, 전기공사비지수 활용자 등에게 연속적인 시계열 자료로서 인식될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제15권5호
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• pp.49-60
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• 2014

전기공사비지수는 실적공사단가의 합리적인 시간차 보정과 물가변동 등에 따른 계약단가조정을 위한 자료로 활용된다. 전기공사비지수는 전기공사업계 산업구조의 변화, 신기술공법의 변화, 새로운 상품등장 및 퇴장 등을 반영하여야 한다. 그러나 현행 고정방식 전기공사비지수는 이러한 변화를 즉각적으로 반영에는 가중치 및 기준연도 가격지수의 장기간 고정으로 인한 이론적으로 한계가 있다. 그리고 전기공사업 특성상 노임비중이 높아 특정 월을 중심으로 주기적으로 급격한 변동이 발생되는 문제점이 있었다. 이러한 문제점과 이론적 한계를 보완하는 대안으로 연쇄방식 전기공사비지수를 개발하여, 이를 건설공사비지수, 고정방식 전기공사비지수와 비교분석을 하였다. 그 결과에 의하면, 연쇄방식 전기공사비지수는 이론적 특성상 고정방식에 비하여 현실 상황을 잘 반영하며, 특히 전기공사지수의 활용취지 등에 부합하는 것을 알 수 있다. 따라서 연쇄방식 전기공사비지수는 고정방식에 비하여 상대적으로 우월하고는 말할 수 없지만, 최소한 고정방식의 문제점을 해결할 수 있는 하나의 대안으로 생각하여 볼 수 있다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제8권2호
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• pp.139-163
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• 1979

Utilization of the aggregation concept applied in economics has been a traditional way of describing the state of an economic system and of predicting the future economic conditions. In addition, certain aggregate variables have also played a crucial role as indicators of the business cycle. Quick examples would be the price index, the productivity changes, the industrial production index, GNP, and so on. The methods of aggregation could be either simple summations, like GNP, or sophisticated weighted average, like the price index.

• 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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권3호
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• pp.123-128
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• 2019

본 논문에서는 RCNN (recurrent convolution neural network) 계층 모델을 채택한 인공 지능에 기반을 둔 주가 예측을 제안한다. LSTM (long-term memory model) 기반 신경망은 시계열 데이터의 예측에 사용된다. 다른 한편, 컨볼루션 신경망은 데이터 필터링, 평균화 및 데이터 확장을 제공한다. 제안된 주가 예측에서는 위에서 언급 한 장점들을 RCNN 모델에서 결합하여 적용함으로써 다음날의 주가 종가를 예측한다. 그리고 최근의 시계열의 데이터를 강조하기 위해 커스텀 가중치 손실 함수가 채택되었다. 또한 시장의 상황을 반영하기 위해 주가 인덱스에 관련된 데이터를 입력으로 포함하였다. 제안된 주가 예측 방식은 실제 주가를 대상으로 한 실험에서 3.19%로 테스트 오차를 줄였으며, 다른 방법보다 약 19%의 성능 향상을 거둘 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.129-135
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• 2008

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)을 사용하여 생성된 퍼지규칙과 비중복면적 분산 측정법에 의해 추출된 최소의 특징입력을 이용하여, 1일 후의 KOSPI 예측을 하는 방안을 제안하고 있다. NEWFM은 KOSPI의 최근 32일 동안의 CPPn,m(Current Price Position of day n for n-1 to n-m days)을 이용하여 1일 후의 KOSPI 상승과 하락을 예측한다. 특징입력으로써 CPPn,m과 최근 32일간의 CPPn,m을 웨이블릿 변환한 38개의 계수들 중 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 추출된 5개의 계수가 사용되었다. 제안된 방법으로 1991년부터 1998년까지의 실험군을 사용한 결과 평균 67.62%의 예측율을 나타내었다.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.87-93
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• 2023

주식 투자에서 매수와 매도의 타이밍을 결정하는 것은 주식 투자의 수익률 올리기 위해 가장 중요한 요인 중에 하나이다. 주식은 싸게 사서 비싸게 팔면 이익이 되지만, 비싸게 사서 싸게 팔면 손해가 된다. 주식의 가격을 결정하는 매수와 매도의 물량에 의해 가격이 결정이 되고, 매수와 매도는 기업실적, 경제지표와도 관련이 있다. CNN에서 제공하는 공포와 탐욕지수는 7가지 요소를 사용하고, 각 요소에 가중치를 부여하여 탐욕과 두려움으로 정의한 가중치 평균을 0~100 사이의 척도로 계산하여 매일 발표하고 있다. 지수가 0에 가까우면 주식시장 심리가 두려운것이고, 100에 가까우면 탐욕스러운 것이다. 따라서 미국 S&P 500 지수를 CNN 공포와 탐욕지수에 따른 매수와 매도를 할 경우 최대 수익률이 발생하는 매매 기준을 분석하여 최적의 매수와 매도 타이밍을 제시하여 주식투자에 수익률을 높일 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

• East Asian Economic Review
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• 제27권3호
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• pp.213-242
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• 2023

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.

• 경영과정보연구
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• 제37권3호
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• pp.27-47
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• 2018

본 연구에서는 공간적 의존성을 반영한 공간가중회귀분석 방법을 이용하여 용도지역과 같은 공간사용규제가 택지가격에 미치는 영향을 분석하였다. 통제변수로는 도로접면, 토지의 형상, 면적 및 경과연수를 사용하였다. 본 연구는 신도시지역인 경남 김해시 장유지역의 토지거래 실거래가격을 이용하여 분석하였다. 분석결과 전통적인 회귀분석의 결과와 공간가중회귀분석의 결과는 크게 다르지 않았다. 그러나 공간가중회귀모형의 분석 잔차의 Moran's Index가 OLS모형의 잔차보다 26% 감소하여 잔차의 자기상관이 상당히 개선되었고 설명력도 약간 높아졌다. 전통적 회귀분석 및 공간가중회귀분석에서 점포 겸용 택지 더미변수는 음의 부호를 나타내 기준변수인 주거전용지역 택지보다 택지가격이 낮은 것으로 나타났다. 이것은 점포 겸용 택지는 용적률과 건폐율이 높아서 토지의 공간적 활용성은 높지만 평지에 위치해 있어 택지로서의 메리트가 크지 못한 반면에, 전용주거지역은 산자락의 완만한 언덕에 위치하여 좋은 경관과 깨끗한 공기를 누릴 수 있기 때문으로 추정된다. 이와 같은 실증분석결과로 볼 때 단순히 용적률과 건폐율을 높이는 것보다는 녹지와 공원을 확충시키는 것이 택지의 가치 상승에 더 많은 기여를 할 수 있을 것으로 보인다는 지방자치단체와 건설회사에 대한 시사점을 제공한다. 근린생활시설용지 더미변수는 유의적인 양의 회귀계수를 나타내, 다른 용도지역에 비하여 택지가격이 높은 것으로 나타났는데, 이것은 근린생활시설용지가 용적률이 점포 겸용 택지와 전용주거지역보다 훨씬 높고 5층까지 건축이 가능하기 때문인 것으로 추정된다. 예상과 같이 택지 구매자는 중로에 접한 택지를 선호하는 것으로 나타났다. 광로한면은 소음 및 매연으로 인해 주거환경이 좋지 않고 차량출입이 불편하다는 단점이 있다. 좁은 도로는 소음 및 매연이 적고 사생활이 보호된다는 장점이 있지만 도로 양쪽에 차량이 주차되면, 통행에 많은 장애가 발행하여 불편함을 초래할 수 있다. 경과연수는 음의 부호를 보여 시간에 따라 택지가격이 하락되는 것으로 나타났다. 이는 2008년 글로벌 금융위기 당시 장유지역의 택지가격이 김해의 다른 지역에 비하여 하락했기 때문으로 보인다.