It is very crucial activities that Korean army have to detect and recognize enemy's locations and types of weapon of their artillery firstly for effective operation of friendly force's artillery weapons during wartime. For these activities, one of the most critical artillery weapon systems is the anti-artillery radar (hereafter; radars) for immediate counter-fire operations against the target. So, in early wartime these radar's roles are very important for minimizing friendly force's damage because arbiters have to recognize a several enemy's artillery positions quickly and then to take an action right away. Up to date, Republic of Korea Army for tactical artillery operations only depends on individual commander's intuition and capability. Therefore, we propose these radars allocation model based on integer programming that combines ArcGIS (Geographic Information System) analysis data and each radar's performances which include allowable specific ranges of altitude, azimuth (FOV; field of view) and distances for target detection, and weapons types i.e., rocket, mortars and cannon ammo etc. And we demonstrate the effectiveness of their allocation's solution of available various types of radar asset through several experimental scenarios. The proposed model can be ensured the optimal detection coverage, the enhancement of artillery radar's operations and assisting a quick decision for commander finally.
효율적인 교량의 유지관리를 위해서는 우선순위를 고려한 유지보수비용 예측과 전략적인 예산배분이 가능한 자산관리시스템의 구축이 필요하다. 본 연구는 이를 돕기 위한 교량의 자산가치 평가방법 연구를 통해 국내 실정에 적합한 실효성 있는 자산가치 평가방법의 제안을 주목적으로 하였다. 우선 국내외 교량시설물의 자산가치 평가 적용사례를 조사하여 그 장단점을 파악하고 국내 실정에 적합한 교량자산가치 평가 방법을 고찰하였다. 이를 바탕으로 취득원가에 의한 자산가치 평가방법과 대체원가를 활용한 가치평가 방법을 제안하고 교량의 가치평가를 위한 모델을 정립하였다. 또한 제안된 두 가지 자산가치 평가방법을 활용하여 국내에서 공용중인 교량의 가치평가를 수행하였다. 회계적 목적의 자산가치 평가 지원을 위해서는 초기건설비용에 근거한 취득원가를 고려한 자산가치 평가방법이 바람직한 것으로 분석되었으며, 유지관리 의사결정의 목적을 위해서는 보다 다양한 의사결정 인자의 고려가 가능한 감가상각 후 대체원가방법을 활용하는 것이 적합한 것으로 분석되었다.
Jeong, Seungwon;Ahn, Sang Jin;Koo, Hyeng Keun;Ahn, Seryoong
East Asian mathematical journal
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제38권3호
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pp.277-292
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2022
This study investigates the convergence of the optimal consumption and investment policies in a binomial-tree model to those in the continuous-time model of Merton (1969). We provide the convergence in explicit form and show that the convergence rate is of order ∆t, which is the length of time between consecutive time points. We also show by numerical solutions with realistic parameter values that the optimal policies in the binomial-tree model do not differ significantly from those in the continuous-time model for long-term portfolio management with a horizon over 30 years if rebalancing is done every 6 months.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권5호
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pp.507-518
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2017
Volatility plays a crucial role in theory and applications of asset pricing, optimal portfolio allocation, and risk management. This paper proposes a combined model of autoregressive moving average (ARFIMA), generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GRACH), and skewed-t error distribution to accommodate important features of volatility data; long memory, heteroscedasticity, and asymmetric error distribution. A fully Bayesian approach is proposed to estimate the parameters of the model simultaneously, which yields parameter estimates satisfying necessary constraints in the model. The approach can be easily implemented using a free and user-friendly software JAGS to generate Markov chain Monte Carlo samples from the joint posterior distribution of the parameters. The method is illustrated by using a daily volatility index from Chicago Board Options Exchange (CBOE). JAGS codes for model specification is provided in the Appendix.
본 연구는 BTL 사업의 현황 및 사례분석을 통해 BTL 사업의 특성 및 개선방안을 도출하고, BTL 사업과 프로젝트 금융의 결합 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구의 주요결과를 요약하면 다음과 같다. 현황분석 결과 BTL 사업은 2005년 이후 학교, 국방, 하수관거, 의료복지 등의 시설을 중심으로 빠르게 성장하고 있으며, 1,000억원 미만의 중규모 사회기반시설이 주 투자대상이 되고 있다. 다음으로 BTL 사업의 개선방안으로, 첫째, BTL 사업에서 공공부문의 재정부담 및 시장위험 부담의 일정 부분을 민간사업자에게 분담시키는 방안, 둘째, BTL 사업자 선정방식의 개선 방안, 셋째, 지방사업의 증가에 따른 장기적인 지방재정의 부담을 경감시킬 수 있는 방안을 도출하였다. 이에 따라 BTL 사업에서 정부의 재정부담을 개선하고 BTL 사업의 활성화를 위한 BTL 사업과 프로젝트 금융을 효과적으로 결합하는 방안으로, 첫째, 자산유동화 기법을 프로젝트 금융에 결합하는 방안, 둘째, BTL 사업의 진행에서 건설단계에서의 민간투자사업 법인과 운영단계에서의 민간투자사업 법인을 분리 운영하는 방안, 셋째, 프로젝트 금융의 구조화 과정에서 BTL 사업의 이해당사자간 위험을 배분하는 방안을 제시하였다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권1호
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pp.1-11
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2022
The study incorporates model uncertainty into the private equity (PE) valuation model (SWY model) (Sorensen et al., 2014) to evaluate how model uncertainty distorts the leverage and valuations of PE funds. This study applies a continuous-time model to PE project valuation, modeling the LPs' goal as multiplier preferences provided by Anderson et al. (2003), and assuming that LPs' aversion to model uncertainty causes endogenous belief distortions with entropy as a measure of model discrepancies. Concerns regarding model uncertainty, according to the theoretical model, have an unclear effect on LPs' risk attitude and GPs' decision, which is based on the value of the PE asset. It also demonstrates that model uncertainty lowers the certainty-equivalent valuation of the LPs. Finally, we compare the outcomes of the Full-spanning risk model with the Non-spanned risk model, and they match the intuitive economic reasoning. The most important implication is that model uncertainty will have negative effects on the LPs' certainty-equivalent valuation but has ambiguous effects on the portfolio allocation choice of liquid wealth. Our works contribute to two literature streams. The first is the literature that models the PE funds. The second is the literature introduces model uncertainty into standard finance models.
상품자산(Commodity Asset)은 주식, 채권과 같은 전통자산의 포트폴리오의 안정성을 높이기 위한 대체투자자산으로 자산배분의 형태로 투자되고 있지만 주식이나 채권 자산에 비해 자산배분에 대한 모델이나 투자전략에 대한 연구가 부족한 실정이다. 최근 발전한 기계학습(Machine Learning) 연구는 증권시장의 투자부분에서 적극적으로 활용되고 있는데, 기존 투자모델의 한계점을 개선하는 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 연구는 이러한 기계학습의 한 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상품자산에 투자하는 모델을 제안하고자 한다. 기계학습을 활용한 상품자산에 관한 기존 연구는 주로 상품가격의 예측을 목적으로 수행되었고 상품을 투자자산으로 자산배분에 관한 연구는 찾기 힘들었다. SVM을 통한 예측대상은 투자 가능한 대표적인 4개의 상품지수(Commodity Index)인 골드만삭스 상품지수, 다우존스 UBS 상품지수, 톰슨로이터 CRB상품지수, 로저스 인터내셔날 상품지수와 대표적인 상품선물(Commodity Futures)로 구성된 포트폴리오 그리고 개별 상품선물이다. 개별상품은 에너지, 농산물, 금속 상품에서 대표적인 상품인 원유와 천연가스, 옥수수와 밀, 금과 은을 이용하였다. 상품자산은 전반적인 경제활동 영역에 영향을 받기 때문에 거시경제지표를 통하여 투자모델을 설정하였다. 주가지수, 무역지표, 고용지표, 경기선행지표 등 19가지의 경제지표를 이용하여 상품지수와 상품선물의 등락을 예측하여 투자성과를 예측하는 연구를 수행한 결과, 투자모델을 활용하여 상품선물을 리밸런싱(Rebalancing)하는 포트폴리오가 가장 우수한 성과를 나타냈다. 또한, 기존의 대표적인 상품지수에 투자하는 것 보다 상품선물로 구성된 포트폴리오에 투자하는 것이 우수한 성과를 얻었으며 상품선물 중에서도 에너지 섹터의 선물을 제외한 포트폴리오의 성과가 더 향상된 성과를 나타남을 증명하였다. 본 연구에서는 포트폴리오 성과 향상을 위해 기존에 널리 알려진 전통적 주식, 채권, 현금 포트폴리오에 상품자산을 배분하고자 할 때 투자대상은 상품지수에 투자하는 것이 아닌 개별 상품선물을 선정하여 자체적 상품선물 포트폴리오를 구성하고 그 방법으로는 기간마다 강세가 예측되는 개별 선물만을 골라서 포트폴리오를 재구성하는 것이 효과적인 투자모델이라는 것을 제안한다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제5권4호
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pp.21-34
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2018
The study tests the Fama and French three-factor model by using the newly created Islamic equity style indices. Based on a dataset from May 2006 to April 2011, the three-factor model is tested based on returns of Islamic unit trust funds using the Generalized Method of Moments (GMM) methodology. The sample period is also divided between periods before and after the Global Financial Crisis in August 2008 to test for robustness, and the Bai and Perron (2003) multiple structural break test was used to determine the structural break in the series. The analysis shows that the Fama and French model is valid for Islamic unit trust funds before and after the collapse of Lehman Brothers. The result further indicates the reversal of size effect. As for trading strategies, value funds outperform growth funds by annualized 3.13 percent for the full period. During pre-crisis period, value funds perform better than growth funds while in post-crisis, size factor yields better return than other strategies. As policy suggestion, fund managers need to be aware of the reversal of size effect, and they need to ensure a more transparent stock selection process so that investors can make an informed decision in their asset allocation.
퇴직연금에서 DB(defined benefit, 확정급여형) 플랜 가입자는 은퇴 이후의 급여가 확정되는 반면, DC(defined contribution, 확정기여형) 플랜 가입자는 납입금액만 확정될 뿐미래의 급여는 보장되지 않는다. 따라서 DC 플랜 가입자는 가입기간 동안 적절한 투자전략을 통하여 연금자산이 최대로 성장할 수 있도록 노력해야 한다. 그러나 자산가격은 시장 위험에 노출되어 있기 때문에 자산배분은 퇴직시점에 접근할수록 안전자산 위주로 전환되어야 한다. 라이프사이클 자산배분모형과 라이프사이클포트폴리오는 최신의 운용기법으로 그 유용성을 인정받고 있지만, 기계적이고 직관적인 방법으로 인하여 이론적인 근거에 취약성을 가지고 있다. 본 연구에서는 DC 플랜 가입자의 안정적인 자산관리를 위한 라이프사이클을 고려한 자산배분모형을 제시하고자 한다. 시뮬레이션 최적화 방법을 활용한 자산배분의 경우, 채권의 비중은 주식의 누적수익률 열세와 변동성으로 인하여 비조건부 자산배분과 주식에 대한 최저 투자비중을 고려한 조건부 자산배분에서 우세하게 나타나고 있다. 그러나 두 자산배분모형의 성과는 장기적으로 차이를 보이다가 기간이 축소되면서 차이가 크게 줄어드는 것으로 분석되었다.
기존의 균등배분, 마코위츠, Recurrent Reinforcement Learning 방법들은 수익들을 최대화하거나 위험을 최소화하고, Risk Budgeting 방법은 각 자산에 목표 리스크를 배분하여 최적의 포트폴리오를 찾는다. 그러나 이 방법들은 미래의 최적화된 포트폴리오를 잘 찾아주지 못하는 문제점들이 있다. 본 논문은 자산 배분을 위한 Deterministic Policy Gradient 기반의 Actor Critic 모델을 개발하였고, 기존의 방법들보다 성능이 우수함을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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