• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권4호
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• pp.59-70
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• 2020

The purpose of this study is to construct the ACD model for the block trading volume duration. The ACD model based on the block trading volume duration is referred to as Volume ACD (VACD) in this study. By integrating with GARCH-type models, the VACD based GARCH type models, which include VACD-GARCH, VACD-IGARCH and VACD-FIGARCH models, are set up. This study selects Chunghwa Telecom (CHT) Inc., offering the America Depository Receipt (ADR) in NYSE, to investigate the block trading volume duration in Taiwanese equity market. The empirical results indicate that the long memory in volume duration series increases dependence at level of volatility clustering by VACD (2,1)-FIGARCH (3,d,1) model. Moreover, the VACD (2,1)-IGARCH (1,1) exhibits relatively better performance of prediction on capturing block trading volume duration. This volatility model is more appropriate in this study to portray the change of the CHT Inc. prices and provides more information about the volatility process for investment strategy, which can be a reference indicator of financial asset pricing, hedging strategy and risk management.

• 산학경영연구
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• 제16권
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• pp.43-60
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• 2003

본 연구에서는 French, Schwert, & Stambaugh와 Schwert의 연구에 사용된 방법을 이용하여 한국 증권시장에서 주식수익률의 변동성의 특징을 분석하였다. 본 연구에 사용된 모형은 주식시장의 변동성의 시계열 특성에 대한 보다 조직적 분석을 제공한다. 간단히 말하면, 이 모형들은 일별 수익률로부터 자기회귀 및 계절적 영향을 제거함으로써 예기치 못한 수익률을 추정할 수 있게 한다. 그리고 나서 자기회귀 및 계절적 모형에 예기치 못한 수익률의 절대값을 이용하여 주가변동성을 예측하였다. 분석결과 첫째, 총체적 주식수익률의 움직임에 대한 지속성은 미약하고, 자기회귀모형에 비정상성이 있을 수 있음을 알 수 있었다. 또한, 일별 주가변동성의 움직임이 주식수익률의 움직임보다 훨씬 예측가능하다는 것을 발견하였다. 둘째, 변동성의 증가가 미래 기대수익률을 증가시킨다는 증거는 미약하고, 변동성이 시차 주식수익률과 관계가 있다는 사실을 알 수 있었다.

• Asian Journal of Business Environment
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• 제6권4호
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• pp.5-12
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• 2016

Purpose - Not all firms are able to completely eliminate the risk arising out of the crisis. Success hides in the ability to perceive the market expectations accurately and take correct decisions. This study aims to analyze the firms' decisions at gross-root level. Research Design, Data, and Methodology - Primary data is obtained with the help of specially designed questionnaires from the agriproducts export firms that are members of export union of Turkey. The study is based on four theoretical structures: general planned behavior theory model, perception-leading behavior control and subjective norm model, perceived-behavioral-control leading perception and subjective norm models, and perceptions and subjective norms leading behavior control model. Structural Equation Models (SEM) is used to conduct the empirical analysis. Results - The findings show perceptions and subjective norms leading behavior control model as the best one, concluding that the environmental pressures and positive perceptions have significant effect on the strategic decisions of the agriproducts export firms. Conclusion - Policy tools like creating positive perception in the markets, providing sufficient information and financial support to the firms and increasing market competition can be used effectively to achieve the said objective.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제10권2호
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• pp.314-333
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• 2014

When analyzing default predictions in real estate companies, the number of non-defaulted cases always greatly exceeds the defaulted ones, which creates the two-class imbalance problem. This lowers the ability of prediction models to distinguish the default sample. In order to avoid this sample selection bias and to improve the prediction model, this paper applies a minority sample generation approach to create new minority samples. The logistic regression, support vector machine (SVM) classification, and neural network (NN) classification use an imbalanced dataset. They were used as benchmarks with a single prediction model that used a balanced dataset corrected by the minority samples generation approach. Instead of using prediction-oriented tests and the overall accuracy, the true positive rate (TPR), the true negative rate (TNR), G-mean, and F-score are used to measure the performance of default prediction models for imbalanced dataset. In this paper, we describe an empirical experiment that used a sampling of 14 default and 315 non-default listed real estate companies in China and report that most results using single prediction models with a balanced dataset generated better results than an imbalanced dataset.

• 응용통계연구
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• 제31권6호
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• pp.801-810
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• 2018

확산은 금융이나 물리적 현상의 모형화에 이용되는 확률과정이다. 반복적으로 관측된 확산과정에 대하여 통계적인 모형을 구축할 때, 확률효과를 고려할 필요가 있다. 이 연구에서는 Ornstein-Uhlenbeck 확산모형과 geometric Brownian motion 확산모형에 대하여 확률효과를 도입한다. 모형모수에 대한 최도우도추정법을 적용하기 위하여, 확률효과에 대한 적절한 분포를 가정하여 닫힌 형태로 우도함수를 얻는 방법을 탐색하였다. 1991년부터 2017년까지 27년간 일일 단위로 기록된 다우존스 산업지수에 대하여 확률효과 모형을 적용하였다.

• 수산해양기술연구
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• 제55권3호
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• pp.206-216
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• 2019

This study is aimed to compare stock assessment models depending on how the models fit to observed data. Process-error model, Observation-error model, and Bayesian state-space model for the Korean Western coast fisheries were applied for comparison. Analytical results show that there is the least error between the estimated CPUE and the observed CPUE with the Bayesian state-space model; consequently, results of the Bayesian state-space model are the most reliable. According to the Bayesian State-space model, potential yield of fishery resources in the West Sea of Korea is estimated to be 231,949 tons per year. However, the results show that the fishery resources of West Sea have been decreasing since 1967. In addition, the amounts of stock in 2013 are assessed to be only 36% of the stock biomass at MSY level. Therefore, policy efforts are needed to recover the fishery resources of West Sea of Korea.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권4호
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• pp.499-510
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• 2022

This study examines the reporting factors of crime against business in Korea and proposes a corresponding predictive model using machine learning. While many previous studies focused on the individual factors of theft victims, there is a lack of evidence on the reporting factors of crime against a business that serves the public good as opposed to those that protect private property. Therefore, we proposed a crime prevention model for the willingness factor of theft reporting in businesses. This study used data collected through the 2015 Commercial Crime Damage Survey conducted by the Korea Institute for Criminal Policy. It analyzed data from 834 businesses that had experienced theft during a 2016 crime investigation. The data showed a problem with unbalanced classes. To solve this problem, we jointly applied the Synthetic Minority Over Sampling Technique and the Tomek link techniques to the training data. Two prediction models were implemented. One was a statistical model using logistic regression and elastic net. The other involved a support vector machine model, tree-based machine learning models (e.g., random forest, extreme gradient boosting), and a stacking model. As a result, the features of theft price, invasion, and remedy, which are known to have significant effects on reporting theft offences, can be predicted as determinants of such offences in companies. Finally, we verified and compared the proposed predictive models using several popular metrics. Based on our evaluation of the importance of the features used in each model, we suggest a more accurate criterion for predicting var.

• 한국산학경영학회:학술대회논문집
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• 한국산학경영학회 2004년도 추계학술연구발표회
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• pp.4-22
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• 2004

과거에는 많은 온라인 컨텐츠 회사들이 자신의 컨텐츠 서비스에 대하여 무료로 제공하는 경향이 있었다. 그러나 최근 수익모델의 한계에 부딪히며, 특히 온라인 광고수입에 대한 한계를 느끼기 시작하면서 자신들의 서비스에 요금을 부과하기 시작했다. 이 논문은 이론적인 모델을 통하여 온라인 컨텐츠 회사들이 왜 자신의 컨텐츠 서비스에 요금을 부과하게 되었는지를 광고수익과 시장변수에 따른 조건에 따라 살펴본다. 또한 기존의 오프라인 컨텐츠 회사들이 온라인시장에 진입할 때의 조건들과 균형가격을 살펴보면서, 온라인 컨텐츠 시장에서의 가격전략과 비즈니스모델에 관련된 시사점을 논의한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권6호
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• pp.81-87
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• 2011

블로그가 웹 공간에서 중요한 정보 전달 매체로 떠오름에 따라, 블로그 공간의 현상들이 중요한 사회 현상으로 취급되게 되었다. 이러한 블로그 공간의 출현은 기업들에게 블로그 공간을 대상으로 하는 새로운 비즈니스 모델 수립의 기회를 제공한다. 블로그 공간은 시간이 경과함에 따라 지속적으로 변화한다. 블로그 공간에서의 성공적인 비즈니스 정책 수립을 위해서는 시간의 흐름에 따른 블로그 공간의 변화에 대한 이해가 필요하다. 본 논문에서는 한국 블로그 공간 고유의 특징들이 한국 블로그 공간의 특성에 미치는 영향에 중점을 두어 한국 블로그 공간의 변화에 대해 심도 있는 분석을 수행한다. 본 연구의 결과가 효과적인 알고리즘들을 개발 및 새로운 비즈니즈 정책 수립에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권6호
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• pp.440-444
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• 2009

소프트웨어 프로세스 개선의 효율을 높이기 위해 하나의 개선 모델을 사용하기 보다 둘 이상의 서로 보완 가능한 개선 모델의 통합 모델이 사용될 수 있으며, 그중에 하나가 CMMI(Capability Maturity Model Integralion)와 소프트웨어 식스 시그마의 통합 모델이다. 하지만 소프트웨어 식스 시그마 도구는 그 수가 많고 통계적 지식을 요구하므로 소규모 조직에서 모든 소프트웨어 식스 시그마 도구를 적용하는 것은 어려운 실정이다. 본 논문에서는 조직의 비즈니스 가치를 달성에 도움을 주는 소프트웨어 식스 시그마 도구를 선정하는 프로세스를 제시함으로 소규모 조직에서도 적은 비용과 빠른 성과로 인해 점증적인 소프트웨어 식스 시그마 도구의 도입을 통한 효율적인 CMMI의 구현이 가능케 된다.