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심윤진, 조동길, 박소현, 이동진, 서윤희, 김상혁, 김덕호, 고상범, 차진열, 성현찬
2014 / 한국환경복원기술학회지
황형석, 최용호, 곽수빈, 황영진, 김상권, 김준석
2021 / 순수 및 응용수학
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본 연구는 네 가지 기초자산 ELS의 효율적이고 정확한 유한차분법을 제시합니다. 비균일 격자를 사용한 연산자 분할법을 기반으로 하며, Thomas 알고리즘을 통해 삼대각 행렬을 효율적으로 계산하여 빠른 옵션 가격 결정을 가능하게 합니다.
Dynamic asset pricing theory
Contemporary quantitative finance : essays in honour of Eckhard Platen
Testing option pricing models
Option theory
Options, futures and exotic derivatives : theory, application and practice
Financial engineering and computation : principles, mathematics, algorithms
Computational methods in finance
Financial engineering with finite elements
Pricing financial instruments : the finite difference method
Implementing derivatives models
An introduction to computational risk management of equity-linked insurance
Computational methods for option pricing
Finite elements using Maple : a symbolic programming approach
Implementing models in quantitative finance : methods and cases
Numerical methods for engineers and scientists
Numerical approximation methods for elliptic boundary value problems : finite and boundary elements
Finite difference methods in financial engineering : a partial differential equation approach
Quantitative modeling of derivative securities : from theory to practice
Finite element exterior calculus
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
CHANGWOO YOO, YONGHO CHOI, 김상권, 곽수빈, YOUNGJIN HWANG, 김준석호남수학학술지
유민현; 정다래; 서승석; 김준석호남수학학술지
유민현, 정다래, 서승석, 김준석Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
김준석, 위인숙, 정다래선물연구
김용식, 배형옥, 노현석Computational Economics
Kang, S.; Kwak, S.; Lee, G.; Hwang, Y.; Ham, S.; Kim, J.Fractal and Fractional
Wu X.,Wen S.,Shao W.,Wang J.Computers and Mathematics with Applications
Song Y.,Ullah M.Z.Mathematics and Computers in Simulation
Lyu J.,Park E.,Kim S.,Lee W.,Lee C.,Yoon S.,Park J.,Kim J.Monte Carlo Methods and Applications
Hanbyeol Jang; Jian Wang; Junseok KimJournal of Mathematical Finance
Thomas Chinwe Urama; Patrick Oseloka EzepueMathematics and Computers in Simulation
Chen W.,Wang S.International Journal of Computer Mathematics
Haentjens, TinneComputational Economics
Jang H.,Kim S.,Han J.,Lee S.,Ban J.,Han H.,Lee C.,Jeong D.,Kim J.金融工學硏究
우경식; 김용식경영과학
배우미; 민찬호Journal of Physics: Conference Series
Putri, E.R.M.; Imron, C.; Lista Tauryawati, M.Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
김준석, DAEUN JEONG, HANBYEOL JANG, 김현동Applied Mathematics and Computation
Attipoe D.S.,Tambue A.Chaos, Solitons and Fractals
Kim S.T.,Kim H.G.,Kim J.H.전선 / 대학원
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.전선 / 대학원
현실에서 발생하는 최적화 문제는 많은 경우, 효율적인 알고리즘을 갖지 않는 NP-hard 문제이다. 본 강의에서는 우선 이러한 문제를 식별하는데, 기본이 되는 최적화 계산론, 다항 변환 등을 도입한다. 그리고 NP-hard 문제의 좋은 해를 효율적으로 구하는 다양한 접근법을 다룬다.전선 / 대학원
본 과목에서는 효율적인 알고리즘 설계와 프로그래밍을 위한 고급 방법론과 이론을 깊이 있게 소개하고, 다양한 실습을 통하여 해당 이론들을 체득한다. 이 과정에서 공부하는 내용들은 Sorting, Searching 그리고 Graph Theory, NP―Complete 등이며, 알고리즘 설계 방법으로는 Divide―and―Conquer, Dynamic Programming, Greedy, Randomized 그리고 Approximate 알고리즘 등에 관하여 공부한다. 여러 가지 유용한 문제들에 대해 알고리즘을 설계하고 실제 프로그래밍을 통하여 구현해 봄으로서 강의시간에 소개된 이론을 실습하고 시스템 구현에 필요한 노하우를 습득한다.전선 / 학사
여러 가지 문제를 컴퓨터로 해결하기 위한 다양한 방법론이라 할 수 있는 알고리즘을 본 과목에서는 소개한다. 특히 알고리즘 분석 기법을 통해 효율적인 알고리즘을 개발하고 이해할 능력을 키운다. 또한 컴퓨터가 풀 수 있는 쉬운 문제와 어려운 문제를 구별하기 위한 NP-complete 이론을 배우며 어려운 문제를 해결하기 위한 근사 알고리즘을 소개한다.전선 / 학사
이 과목에서는 금융수학을 이해하고 적용하기 위한 기본 이론과 방법론을 공부하며 그 응용으로 블랙-숄즈 이론을 배운다. 특히 복제포트폴리오, 차익거래가격결정이론, 측도론에 입각한 확률론 입문, 마팅게일 측도와 이의 파생상품 가격결정에의 응용, 브라운 운동, 이토 적분론, 이토 공식, 블랙-숄즈 시장 모형, 블랙-숄즈 공식, 편미분방정식의 수치해법 등을 배운다.전선 / 대학원
재료 및 기하학적 비선형특성을 갖는 구조물의 이론, 모델링, 해석법과 비선형 특성의 원인 및 정적, 동적 하중에 대한 해석방법을 강의한다. 비탄성 재료와 부재의 모델링, P-◁효과, 대변형, 안정성, 실무에의 응용등에 대해 강의한다.전선 / 대학원
세계화의 진행으로 국제금융시장에 대한 이해와 필요성이 증대되고 있다. 본 교과목은 다국적 기업의 재무최고관리자(CFO)로서 익혀야 할 기본적인 재무이론과 개념을 이해할 수 있도록 구성되어 있다. 다루는 주제는 화폐의 시간가치, 현금할인기법, 위험과 기대수익률의 관계, 자본비용, 자본예산분석, 자본구조 등을 포함한다.전선 / 대학원
동태적 시간 접근법을 통해 재무 경제학 고유의 가격 결정법을 공부한다. 증권가격의 확률과정 도출, Girsanov정리, 편미분 방정식의 도출 및 폐쇄적 해 또는 수치해석학적인 해의 도출을 공부하고 HJB 방정식을 통한 동태적 최적화 문제, 또한 martingale 접근법을 통한 동태적 최적화 문제를 공부하도록 한다. 이러한 수학적 개념의 응용으로 이자율의 기간구조, 신용위험 분석, 파생증권의 가격 결정 및 equity premium puzzle 등에 대해 공부한다.<선행과목: 미시경제학연구, 거시경제학연구, 금융경제학연구>전선 / 학사
최적화 방법 및 이의 계산은 과학, 공학, 산업에서 매우 중요하게 사용되고 있다. 변수 최적화 또는 역문제들은 근본적인 불안정성으로 인하여 실제계산에서 목적과는 다른 해를 찾게 되는 경우가 비일비재하다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 특별히 수학적인 엄밀한 이론을 습득해야할 필요가 있다. 이를 바탕으로 수렴성 및 안정성에 대한 엄밀한 수학적 분석을 기초로 한 수치계산법을 본 과목에서 강의하고자 한다.전필 / 학사
본 수업에서는 경제학 기본이론, 통계학, 경제수학 등을 이수한 학생들을 대상으로 농업경제 현상에 관련된 경제변수들의 관계를 측정하기 위한 기본이론을 다룬다. 모델설정, 추정, 예측 및 정책분석을 궁극적 목표로 하며 이를 위해서 필요한 회귀분석, 중회귀분석, 시계열 분석 등을 학습한다. 또한 이론만이 아니라 이를 실증적으로 적용할 수 있도록 컴퓨터 실습시간을 가진다.전선 / 학사
프로그램 안에서 데이터를 효율적으로 저장하고 접근하도록 자료구조의 다양한 개념을 소개한다. 특히 같은 목적을 위해 작성된 코드안에서 사용 가능한 여러 가지 자료구조들 중에서 어떤 자료 구조가 어떤 상황에서 더 유리한 지를 이해하고, 주어진 응용에 적합한 자료구조를 선택하고 새로운 자료구조를 디자인 할 수 있는 감각을 기른다. 이를 위해 수학적인 분석과 프로그래밍 실습을 통한 다양한 자료구조의 평가를 수행한다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 기술정책 분석과정에 사용되는 계량경제 분석이론을 소개하고 그 응용사례를 다룬다. 시계열분석방법과 연립체계모형분석방법을 기본으로 하여 생산에 있어서의 기술의 역할과 그 파급효과의 분석에 대하여 살펴본다. 또한 산업간 생산기술의 대체 보완관계 및 수요예측의 사례분석을 포함한 응용사례 연구를 시행하여 본다전선 / 대학원
미리 정해진 부제와 관련된 내용을 학습한다.전선 / 대학원
이 교과목은 현대 계산수학 이론을 중점적으로 다루며 확률론적, 비확률론적 계산 방법을 학습함을 목표로 한다. Fundamental Arithmetics, Euclidean Algorithm, Modular Algorithms, Fast Multiplication, Topological Data Analysis, Principles of Monte Carlo, Markov Chain Monte Carlo, Variance Reduction Techniques, Importance Sampling 등의 주제를 다룬다.전선 / 학사
본 과목은 옵션, 선물, 선도, 스왑거래 등과 같은 파생금융상품의 기본구조와 가격결정이론에 대하여 학습하고, 차익거래와 헤지거래 및 위험관리에의 활용방안에 대하여 논의한다. 주요 내용은 옵션, 선물, 선도, 스왑거래의 구조와 가격결정이론, 차익거래 및 헤지거래, 채권가격결정과 듀레이션, 이자율 기간구조모형과 금리 파생상품, 이항옵션모형과 Black-Scholes모형, 내재 변동성과 변동성의 추정방법, 수치해석방법에 의한 옵션가격결정, 이색옵션의 가격결정, 시장위험 및 신용위험의 평가방법, 금융위험관리의 성공 및 실패 사례연구 등을 포함한다.?전선 / 학사
편미분방정식의 가장 기초적 이론들을 고전적 방정식들의 예를 들어 소개한다. 구체적으로 다룰 내용들은 일계준선형 편미분방정식이론, 국소해의 존재성과 유일성, Cauchy-Kovalevsky 정리, Laplace 방정식, 최대치원리, Harnack 부등식, Hilbert 공간의 방법론, 변분원리 등이다.전선 / 대학원
본 과목은 옵션, 선물, 선도, 스왑거래 등과 같은 파생금융상품의 기본구조와 가격결정이론에 관한 이론과 실제에 대해 학습하고, 이들을 이용한 파생상품 투자전략을 심도 있게 다룬다. 또한 파생금융상품을 이용한 차익거래와 헤지거래 및 위험관리에 대해서도 논의한다. 주요 내용은 1) 옵션, 선물, 선도, 스왑거래의 구조와 가격결정이론, 2) 차익거래 및 헤지거래, 3) 채권가격결정과 듀레이션, 4) 이자율 기간구조모형과 금리 파생상품, 5) 이항옵션모형과 Black-Scholes모형, 6) 내재 변동성과 변동성의 추정방법, 7) 수치해석방법에 의한 옵션가격결정, 8) 이색옵션의 가격결정, 9) 시장위험 및 신용위험의 평가방법, 10) 금융위험관리의 성공 및 실패 사례연구 등을 포함한다.전선 / 대학원
이 과목의 목적은 선물, 옵션, 스왑 등 파생금융 자산의 이용과 평가에 필요한 기본적인 지식을 습득하는데 있다. 이들 증권의 가격결정에 관한 주요 이론과 실증 결과, 이들을 이용한 헤지, 차익거래와 같은 다양한 투자전략 등이 심도있게 다루어 질 것이다. 일부 주제에 대해서는 상당한 수학적인 지식이 요구된다.전선 / 대학원
본 과목에서는 행렬문제의 Frontal methods등 직접해법, decomposition methods for banded matrices, 야코비 반복법, Seidel 반복법, ADI해법, Conjugate gradient해법, Lancoz해법, Preconditioning등 고급수치선형대수해법과 그 분석을 배우도록 한다. 또한 행렬의 고유치 문제의 풀이법을 다룬다. 특히 이러한 알고리즘을 FORTRAN, HPF, C/C++, Java, Matlab, Maple, Mathematica등의 언어를 이용하여 구현하도록 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 데이터사이언스 대학원의 ABC(AI model/algorithm, Big data, Computing) 교육 과정 중 컴퓨팅(C) 분야 첫번째 강좌이다. 본 교과목의 전반부는 C++ 언어 프로그래밍과 C++ 기반 객체 지향 프로그래밍으로 이루어져 있다. (1) C++ 언어의 기초 문법, 클래스의 개념과 사용법, template과 중요한 라이브러리를 학습하고, (2) abstraction, inheritance, polymorphism 등 객체 지향 프로그래밍의 원리를 습득한 뒤, (3) 예제들을 통해 클래스 기반 객체 지향 프로그래밍을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 본 교과목의 후반부는 중급 자료 구조 및 알고리즘과 딥러닝 플랫폼으로 이루어져 있다. (1) 데이터사이언스를 위한 컴퓨팅의 기초 강좌에서 다루지 않은 자료구조 및 정렬 알고리즘 (Quick sort, Radix sort, heap sort), 트리 알고리즘, 그래프 알고리즘 (Dijkstra, Kruskal 등) 등을 습득하고, (2) 배운 자료 구조와 알고리즘들을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 또, (3) Pytorch, TensorFLow 등 널리 사용되는 딥러닝 플랫폼을 학습하고, 동일 학기 수강이 권장되는 머신러닝 및 딥러닝 1(ABC 과정 중 A 분야 첫번째 강좌)에서 배운 딥러닝의 기본 원리들을 직접 구현하고, 이에 더하여 상기 플랫폼을 통해 구현 할 수 있도록 한다.