• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제13권2호
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• pp.271-300
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• 2004

본 연구는 최근 두 차례에 걸친 국내 온실가스 배출권 모의거래의 결과를 분석하여 그 정책적 시사점을 도출하였다. 1차 모의거래는 5개 전력사를 대상으로 baseline and credit를 기준으로 실시하였고, 2차 모의거래는 1개 전력회사를 포함 여타 에너지집약 업종의 7개 기업을 대상으로 cap and trade 방식을 택했다. 물론 모의거래 시행을 위한 여러 가정들이 채택되었으나 기본적으로 자발적인 참여를 바탕으로 각 사에 경매를 통해 인센티브를 지급하고 온라인 시스템을 활용하여 거래하는 방식을 택하였다. 본 모의거래에서 특징적인 결과를 보면 거래시장의 불안정성을 들 수 있다. 즉, 거래가격의 변화가 크고 거래시장이 수요자 중심이거나 아니면 공급자 중심으로 나타났다. 이는 본 모의거래가 자발적이고 비구속적인 상태에서 운영이 되고, 각 참여사에 돌아가는 인센티브 규모가 과도하고, 참여자간의 정보가 비대칭적이며, 참여자의 무책임한 전략적 행위, 그리고 참여자의 시스템 운영 미숙으로 인한 것이라고 할 수 있다. 본 연구는 향후 우리나라가 도입하게 될 국내배출권거래제의 기본디자인과 이를 단계적으로 도입하는 방안, 그리고 인센티브 경매방식, 인센티브 총액, 재원조달 방안 등을 언급하고 있다. 이에 대한 더 많은 후속연구가 필요하며 특히 산업계의 적응능력 향상과 더 바람직한 제도도입을 위해서 앞으로도 계속하여 모의거래를 실시 할 것을 건의하고 있다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제34권4호
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• pp.117-156
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• 2012

본 논문은 간단한 동태적 확률 일반균형(DSGE) 모형과 탄력적 추세를 고려한 비관측인자모형을 결합하여, DSGE 모형의 추정과 추세/순환변동분의 분해를 동시에 시도하였다. 이를 통해 추정된 GDP 순환변동분은 공식 경기순환 국면과 상당 정도 부합하는 등 전반적으로 경기순환을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 하지만 변동성과 지속성의 측면에서 통상적 필터링 방법을 이용한 경우와는 적지 않은 차이가 있었으며, 특히 GDP의 추세분은 상당한 변동성을 보이며 경기순응적 모습을 보였다. 추정된 순환변동분의 성격을 변수별로 살펴보면, GDP와 이자율의 경우는 HP 필터의 결과와 유사한 반면, 인플레이션의 경우는 (불규칙 변동분을 추가로 제외한 경우) BK 필터를 이용한 결과와 상대적으로 더 유사한 것으로 나타났다. 이는 분석대상 변수들에 임의의 단일한 필터링 방법을 적용할 경우, 경기순환분의 성격이 잠재적으로 왜곡되어 추출될 우려가 있음을 보여준다. 습관 및 가격연동을 포함한 확장모형을 고려한 경우, 습관은 경기변동의 지속성을 설명함에 있어 중요한 요소인 것으로 평가된 반면, 가격연동은 그 중요성이 제한적인 것으로 나타났다. 이러한 모형의 개별 요소들에 대한 평가 결과는, 사전 필터링된 자료를 이용하여 추정한 경우와 적지 않은 차이를 보여, 자료의 필터링과 모형의 추정을 분리하여 고려하는 일반적인 DSGE 모형의 추정 및 분석은 잠재적으로 오류의 가능성이 있음을 시사한다. 마지막으로 결과에 대한 다양한 민감도 분석 결과, (i) 순환변동 충격과 추세 충격이 상관관계를 가지는 경우, 추세 충격의 성격에 따라 추정된 GDP갭의 성격이 상당 부분 달라지기도 했으며, (ii) 불규칙 변동분의 포함 여부가 추정된 인플레이션갭의 성격 및 필립스 곡선의 기울기 등에 중요한 함의를 지니는 것으로 나타났다. 또한 (iii) 경기변동분을 VAR로 모형화한 경우, DSGE 모형을 이용한 경우에 나타나는 경기변동의 비대칭성을 제대로 나타내지 못하는 것으로 나타났다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.357-368
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• 2018

석유는 지난 100년 이상 원격지 마을의 전력생산을 가능하게 해왔으며, 지속적인 전력공급이 가능한 장점을 갖고 있다. 섬과 원격지 마을에서 석유만을 의존한 전력생산은 몇 가지 위험과 단점을 갖고 있다. 석유를 사용한 발전은 위험한 연료 연계매매 전략을 사용하여 가격의 변동성이 크고 더 비싸지기도 한다. 섬과 원격지 공동체 주민은 미래 기후변화 영향에 대한 우려와 탄소배출의 감축을 위한 대응행동 요구를 주장하기도 한다. 이러한 위험과 단점은 제조업체에서 태양광, 풍력 및 에너지저장장치 기술 등의 단가를 지속적으로 줄여서 극복할 수 있다. 비용을 줄이는 것은 쉬운 일이 아니며, 본 연구에서는 좀 더 다양하고 새로운 재생에너지원 배치를 기반으로 여러 가지 상황에 따른 현장시공 비용을 줄이는 방안을 검토하였다. 본 논문에서는 GIS를 이용하여 재생에너지설비의 최적위치 및 선로 경과지를 가능하게 하는 편리하고 간단한 설계해법을 제안한다. 제안된 방법은 GIS를 사용하여 거문도를 대상으로 구현하였으며 현장조사를 통하여 설계타당성을 확인하였다.

• 경영과정보연구
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• 제33권1호
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• pp.83-97
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• 2014

본 연구는 우리나라 기업들을 대상으로 기관투자자의 대량주식보유가 시장유동성에 미치는 영향을 분석하였다. 기관투자자의 대량주식보유는 기관투자자 대량주식보유의 수와 그 보유비율을 사용하였다. 시장유동성은 Amihud(2002)의 비유동성 측정치를 사용하였다. 분석의 결과 첫째, 전체표본을 대상으로 분석한 결과에서, 기관투자자 대량주식보유의 수와 Amihud의 비유동성 측정치 사이에는 유의한 음(-)의 관계가 나타났다. 그러나 기관투자자 대량주식보유의 수를 중심으로 그룹을 세분화하여 분석한 결과, 기관투자자 대량주식보유의 수와 Amihud의 비유동성 측정치 사이에는 일관된 결과가 나타나지 않았다. 이것은 기관투자자 대량주식보유의 수가 시장유동성에 미치는 영향은 단순하지 않는 것을 의미한다. 둘째, 기관투자자 대량주식보유비율 합계와 Amihud의 비유동성 측정치 사이에서, 그룹3(11.71%~17.38%)과 그룹4(7.45%~11.65%)에서 유의한 음(-)의 관계를 보이는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 기관투자자의 대량주식보유비율이 그룹3과 그룹4에 속하는 기업에서 시장유동성이 개선됨을 의미한다. 셋째, 기관투자자 대량주식보유의 수와 그 보유비율은 글로벌 금융위기 이전기간과 이후기간 보다는 당해기간(2008)에 더 유의하게 시장유동성에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제27권1호
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• pp.67-104
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• 2018

본 논문은 실물적 경기변동모형을 이용하여 탄소세의 부과방식에 따른 파급효과를 생산성과 에너지가격 변동을 고려하여 비교 분석하였다. 시나리오 1에서는 매 기간 온실가스 감축목표에 따라 대표기업이 $CO_2$ 감축비율을 일정하게 유지하도록 유도하는 탄소세율을 부과하는 방식을 설정하였고, 시나리오 2에서는 분석기간 동안 시나리오 1의 탄소세율의 균제상태의 값을 일정하게 부과하는 방식을 설정하였다. 충격반응분석에 따르면 외부충격에 대한 $CO_2$ 배출의 반응이 시나리오 2에서 상대적으로 민감하게 반응하는 것으로 나타났다. 또한 모형 시뮬레이션 결과 $CO_2$ 감축비용은 시나리오 1에서 변동성이 더 큰 것으로 나타났으며, $CO_2$ 배출과 $CO_2$ 스톡의 변동성은 시나리오 2에서 더 큰 것으로 나타났다. 특히 $CO_2$ 배출과 $CO_2$ 스톡의 시나리오 간의 변동성 증감률은 온실가스 감축목표가 강화될수록 더욱 커지는 것으로 나타났으며, 온실가스 감축목표가 60% 이상이 되면 시나리오 간의 두 변수들의 증감률(절대치)이 $CO_2$ 감축비용의 증감률(절대치)을 넘어서는 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제33권6호
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• pp.763-776
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• 2020

양파는 기상여건에 따른 작황의 변동성이 커 생산량 및 가격 변화가 크다. 정부는 양파를 수급 민감 품목으로 지정하여 다양한 수급 안정대책을 마련하고 시행하는데 이를 위해서는 선제적이고 신뢰도 높은 양파 생산량 예측 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 양파의 5월 초 지상부 생육정보와 5월 초부터 수확기까지의 기상정보를 이용하여 최종 생구 무게에 미치는 영향을 추정함으로써 생산량 예측의 정확도 개선에 기여하고자 한다. 위계적 특성을 갖고 있는 자료를 통해 개체별 생육요인인 1-수준 자료와 필지별 기상요인인 2-수준 자료, 그리고 두 수준 간 상호작용을 고려한 다층모형을 도입하여 분석하였다. 분석 결과, 5월 초에 엽수, 엽초경, 초장의 생육이 좋을수록 최종 생구 무게는 증가하는 것으로 추정되었다. 5월 초부터 수확기까지의 기상요인에서는 강수량, 고온일수, 탄소동화저해일수가 생구 무게에 음의 효과가 나타났으며, 일교차와 수확전강수량은 양의 효과로 통계적으로 유의하였다. 또한 1-수준과 2-수준의 교호작용항을 고려하여 모형의 적합도와 설명력을 향상시켰다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권8호
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• pp.161-171
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• 2021

주식자국편향이론에 따르면 외국인 투자자는 국내 투자자보다 정보가 적은 것으로 간주된다. 그러나 경제가 개방되어 가고 해외경제 혁신이 국내 경제에 큰 영향을 미치면 외국인 투자자가 정보보유자(informed trader)로서 투자할 가능성이 있다. 본 연구에서는 국적별 거래대금 정보에 독특한 특징이 있는지를 분석하였다. 이 연구가 발견한 것은 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 외국인 투자자의 거래 증가는 주식 수익률에 부(-)의 효과를 가진다. 이 부(-)의 효과는 국적에 따라 큰 차이가 없다. 이는 외국인 투자자들이 국적에 관계없이 강한 무리행동을 보인다는 것을 의미한다. 둘째, 외국인의 투자활동은 주가 변동성을 증가시키지만 그 영향은 크지 않다. 셋째, 외국인의 투자행태는 여전이 포지티브 피드백이다. 그러나 포지티브 피드백은 변화조짐이 있으며, 특히 미국과 케이만 제도의 펀드의 경우에 그러하다. 끝으로 조세피난처 펀드는 다른 외국인 투자자와 다른 투자전략을 가지고 있다. 그러나 한국과 밀접한 관련이 있는 것으로 추정되는 케이맨 제도 펀드는 룩셈부르크와 아일랜드 펀드와는 다른 양상을 가지고 있다. 이러한 결과들은 주식자국편향이론의 기반을 약화시킨다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.17-26
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• 2023

본 연구논문에서는 LSTM 기반의 학습 모델 적용과 그 효용성을 높일 수 있도록 몇 가지 평활 기법을 비교, 적용하고자 한다. 적용된 평활 기법은 Savitky-Golay, 지수 평활법, 가중치 이동 평균 등이다. 본 연구를 통해 비트코인 데이터에 LSTM모델 적용 시 보여준 결과 값보다 전처리 과정에서 적용된 Savitky-Golay 필터가 적용된 LSTM 알고리즘이 예측 성능에 유의미한 좋은 결과를 보였다. 예측 성능 결과를 확인하기 위해 비트코인 가격 예측에 따른 복잡 요인을 제거하는데 사용된 LSTM의 경우와 Savitzky-Golay LSTM 모델에 따른 학습 손실율과 검증 손실율을 비교하고 그 신뢰성을 높일 수 있도록 20회 평균값으로 실험하였다. 그 결과 (3.0556, 0.00005), (1.4659, 0.00002)의 값을 얻을 수 있었다. 결과적으로는 비트코인과 같은 암호화폐가 주식보다 더한 변동성을 가지는 만큼 데이터 전처리 과정에서 평활 기법(Savitzky-Golay)을 적용하여 잡음(Noise)을 제거하였으며, 전처리 후의 데이터는 LSTM 신경망 학습을 통해서 비트코인 예측률을 높이는데 가장 유의미한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.147-155
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• 2022

본 연구에서는 그래디언트 부스팅 기계학습과 유전 알고리즘을 이용하여 일별 주식 포트폴리오를 동적으로 구성하는 시스템을 구축하고 트레이딩 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였다. 이를 위해 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 종목들의 가격 데이터 및 투자자별 거래정보를 포함한 다양한 데이터를 수집하고, 전처리 과정과 변수가공을 통해 학습-예측에 이용될 변수들을 생성하였다. 첫 번째 실험에서는 예측정확도와 정밀도, 재현율 및 F1 점수 등 네 가지 지표를 활용하여 그래디언트 부스팅 기법들(XGBoost, LightGBM, CatBoost)의 성능을 비교 평가하였다. 두 번째 실험에서는 전 단계에서 선택된 LightGBM과 유전 알고리즘을 적용하여 상장 종목들의 일별 수익 여부를 학습-예측하였다. 그리고 예측된 수익 발생확률을 바탕으로 종목을 선별하여 트레이딩 시뮬레이션을 시행하고, CAGR, MDD, 사프지수 및 변동성 측면에서 코스피, 코스닥 지수와의 성능을 비교 평가하였다. 분석 결과, 제안된 전략들 모두 네 가지 성능평가 지표상에서 시장 평균을 넘어서는 것으로 나타났으며, 그래디언트 부스팅과 유전 알고리즘의 결합이 주식 가격 예측에 효과적으로 이용될 수 있음을 보여주었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권1호
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• pp.23-34
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• 2023

대리운전 시장의 요금체계는 이용자의 대리운전 서비스 요청 시, 주위 대리운전 기사의 수, 대리운전 서비스 이용자 수, 날씨 등의 다양한 영향에 의해 실시간으로 변하는 Dynamic Pricing의 특징이 있다. 불확실한 변동성은 대리운전 서비스 요금을 상승시켜 고객의 이탈과 대리운전 기사의 배차거부를 유발하는 주된 원인이 되며, 이러한 문제를 해결하기 위해 적절한 수요를 예측하고 선제적으로 대응하기 위한 수요 예측모형의 도입이 요구된다. 본 연구에서는 대리운전 서비스 이력 데이터를 활용하여 지역별, 시간대별 대리운전 서비스 수요를 예측하는 모형을 제시한다. 이후 실제 대리운전 서비스 이력 데이터를 활용하여 시간과 요일에 따른 조건부 확률을 구축하고 이를 예측 모형과 결합한 Time-Series with Conditional Probability 방법론을 제안하였으며 실험을 통해 SARIMA, Prophet의 기존 시계열 모형보다 성능이 우수함을 검증하였다. 본 연구는 제안된 방법론을 통해 구축된 수요 예측 모형을 활용하여 대리운전 서비스의 단기 전략 수립에 활용할 수 있다는 시사점이 있다.