Communications for Statistical Applications and Methods
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제31권5호
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pp.585-599
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2024
Options pricing remains a critical aspect of finance, dominated by traditional models such as Black-Scholes and binomial tree. However, as market dynamics become more complex, numerical methods such as Monte Carlo simulation are accommodating uncertainty and offering promising alternatives. In this paper, we examine how effective different options pricing methods, from traditional models to machine learning algorithms, are at predicting KOSPI200 option prices and maximizing investment returns. Using a dataset of 2023, we compare the performance of models over different time frames and highlight the strengths and limitations of each model. In particular, we find that machine learning models are not as good at predicting prices as traditional models but are adept at identifying undervalued options and producing significant returns. Our findings challenge existing assumptions about the relationship between forecast accuracy and investment profitability and highlight the potential of advanced methods in exploring dynamic financial environments.
The purpose for this study is to check if research activities can make positive effects on inquiry instruction utilizing materials when compared to traditional instruction utilizing the textbook. The effects of the class should be measured both in cognitive domain and in affective domain. The cognitive domain was measured by the change in achievements in learning science, and the affective domain was measured by the change in learning attitudes of science. The assumptions to be verified in this study were as follows. First, achievements in learning science are higher in the learner oriented inquiry instruction utilizing materials than in the learner oriented traditional instruction utilizing the textbook. Second, learning attitudes of science are higher in the learner oriented inquiry instruction utilizing materials than in the learner oriented traditional instruction utilizing the textbook.The results of the research are as follows. In the cognitive domain, achievements in learning science showed significant change(p=.045) measured by verifying the score for the difference among the averages for each sub-scale, in 5% of meaningful probability, and were higher in the inquiry instruction utilizing materials study. In the affective domain, learning attitudes of science showed significant change(p=.019) measured by verifying the score for the difference among the averages for each sub-scale, in 5% of meaningful probability, and were higher in the inquiry instruction utilizing materials study. In learning attitudes of science, 2 items(self-conception of science, attitudes of learning science) out of 3 items(self-conception of science, attitudes of learning science, learning habits of science) showed significant changes (p=.045, p=.001). But the difference(learning-habits of science) was not significant(p=.914).
이 연구의 목적은 거꾸로 학습(Flipped Learning) 전략에 있어서 교양영어 학습자의 자기조절학습 능력이 전통 학습(Traditional Learning) 있어서의 자기조절학습 능력과 비교했을 때 유의미한 차이를 가져올 것이라는 연구 가설을 바탕으로 본 연구에서는 교양영어와 교양스페인어에 있어서 거꾸로 학습 전략이 학습자의 자기조절능력에 어떠한 영향을 미치는지를 고찰해보았다. 2018년 9월 10일부터 2018년 12월10일까지 교양 영어와 교양스페인어 수강생 총 81명을 대상으로 하였으며 사전 사후 자기조절 테스트를 통해서 1) 인지조절능력, 2) 동기조절능력, 3) 행동조절능력 세 개의 영역의 변화를 고찰했고 3개의 영역은 6개 하위영역, 총 65개의 항목으로 구성된다. 연구결과, 자기조절학습능력에 있어서 동기 조절의 경우 유의미한 결과가 나타나지 않았지만, 영어와 스페인어 수업 모두 인지 및 행동조절 학습능력에 있어서 통계적으로 유의한 차이를 보였다.
Objectives: The purpose of this study was to examine differences between the traditional lecture teaching learning method and action learning teaching learning method of nursing students' leadership, problem solving competence, creativity, and critical thinking disposition. Methods: This study was carried out from February 24, 2014 to May 30, 2014 with 171 nursing students (an experimental group of 88 students and a control group of 83 students) assigned among $2^{nd}$ year students attending nursing departments in U city. The Action learning teaching learning method applied to the experimental group by two experts. The Traditional lecture teaching learning method applied to the control group. In order to compare the differences, a pre and post questionnaire were used. The data gathered was analyzed using the SPSS 22. Results: Upon completion of education the nursing students' leadership, problem solving competence and creativity significantly increased both in the experimental group and in the control group compared to the pre testing phase. The critical thinking disposition significantly increased after education in the experimental group, but there was no significant change in the critical thinking disposition of the control group. Conclusion: To improve nursing students' leadership, problem solving competence, creativity, and critical thinking disposition the action learning teaching learning method appears to be more effective than the traditional lecture teaching learning method.
The purpose of the study was to identify the effects of LT cooperative learning and traditional competitive learning on academic achievement by the level of learning ability in industrial high school students. The results of the study were as follows; the score of posttest of the experimental low grade group was significantly higher than that of control low grade group (p<.05), and the score of posttest was significantly higher than that of pretest in the experimental low and middle grade group (p<.05). Based on these results, it was concluded that LT cooperative learning had positive effect on the enhancement of industrial high school student's academic achievement than the traditional lecture learning. Its effect on high grade students was negative, but its effect was significantly positive on both middle grade and low grade level students.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권4호
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pp.119-130
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2022
Crime is a common social problem that affects the quality of life. As the number of crimes increases, it is necessary to build a model to predict the number of crimes that may occur in a given period, identify the characteristics of a person who may commit a particular crime, and identify places where a particular crime may occur. Data privacy is the main challenge that organizations face when building this type of predictive models. Federated learning (FL) is a promising approach that overcomes data security and privacy challenges, as it enables organizations to build a machine learning model based on distributed datasets without sharing raw data or violating data privacy. In this paper, a federated long short- term memory (LSTM) model is proposed and compared with a traditional LSTM model. Proposed model is developed using TensorFlow Federated (TFF) and the Keras API to predict the number of crimes. The proposed model is applied on the Boston crime dataset. The proposed model's parameters are fine tuned to obtain minimum loss and maximum accuracy. The proposed federated LSTM model is compared with the traditional LSTM model and found that the federated LSTM model achieved lower loss, better accuracy, and higher training time than the traditional LSTM model.
Recently, extensive studies have been conducted to apply deep learning to reinforcement learning to solve the state-space problem. If the state-space problem was solved, reinforcement learning would become applicable in various fields. For example, users can utilize dance-tutorial systems to learn how to dance by watching and imitating a virtual instructor. The instructor can perform the optimal dance to the music, to which reinforcement learning is applied. In this study, we propose a method of reinforcement learning in which the action space is dynamically adjusted. Because actions that are not performed or are unlikely to be optimal are not learned, and the state space is not allocated, the learning time can be shortened, and the state space can be reduced. In an experiment, the proposed method shows results similar to those of traditional Q-learning even when the state space of the proposed method is reduced to approximately 0.33% of that of Q-learning. Consequently, the proposed method reduces the cost and time required for learning. Traditional Q-learning requires 6 million state spaces for learning 100,000 times. In contrast, the proposed method requires only 20,000 state spaces. A higher winning rate can be achieved in a shorter period of time by retrieving 20,000 state spaces instead of 6 million.
A high-speed Internet has brought a rapid spread of Web Based Distance Learning(WBDL). Even though the WBDL was considered a new methodology to overcome the limitation of a traditional education, it evolves not as alternatives but as strategic augmenting tools for a traditional face-to-face education. The WBDL systems accommodate diverse services such as e-Learning, e-Mentoring, and Blended Learning in order to give satisfactions to learners and increase the learning effectiveness. This study suggested the WBDL system's and learner's characteristics as two major affecting factors, in which two independent variables were respectively selected. A mediating effect of learning motivation between the independent variables and learning achievement was empirically tested. The interactions between the WBDL sysrem and learners were also tested on the view points of the moderating effects between the learning motivation and the learning achievement. The results showed that the mediating effects of learning motivation and the moderating effects of the system interactions were statistically significant.
The purpose of this study is to review a variety of e-learning use in medical education, and to analyze the e-learning related research in medical education, finally to discuss possibilities and limitations of e-learning in future. Subjects of this research are 46 papers published in Korean Medical Database, PubMed, MEDLIS, RISS4U. Content analysis of 46 papers have been conducted based on the period of research, research methods, research subjects, study personnel, effectiveness. The results are as follows. First, various e-learning, such as hyper-media, simulation-based medical education (SBME), game-based learning, web-based learning, computer-based test (CBT) are implemented in medical education. Second, 35 research (76.1%) has verified the positive effect of e-learning. Third, in the case of Korean studies, experimental studies (46.2%) in a short period (46.2%) of 50-100 people (42.3%) to take the most. As a result, it is reported a lack of theoretical discussion and insight on e-learning compared to foreign research. Educational paradigms are currently shifting from off-line to on-line, from traditional classroom lecture to e-learning. But e-learning is not a substitution to traditional teaching, but a matter of choice. The choice is up to medical professors and students.
The mathematics curriculum reform has been carried out for almost five years (2004-2008) in the mainland China. But the teaching and learning in mathematics classrooms still are traditional in nature. Analyzing from the cultural angle, some reasons can be found: the orientation of teachers' role, teaching, and learning, the relationships between a teacher and the students, understanding the mathematics, and examination.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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