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예측투자 : 주가에 담긴 기대치를 활용한 과학적 투자 솔루션
Expectations investing : reading stock prices for better returns
Understanding momentum in investment technical analysis : making better predictions based on price, trend strength, and speed of change
변동성 스마일
Trading on expectations : strategies to pinpoint trading ranges, trends, and reversals
하버드 인텔리전스
Prediction machines : the simple economics of artificial intelligence
AI 경제학 : 경제 시스템의 판도 변화
The value of social media for predicting stock returns : preconditions, instruments and performance analysis
Conducting sentiment analysis
Forecasting expected returns in the financial markets
Forecasting inflation
Machine learning in asset pricing
Market momentum : theory and practice
Forecasting crashes : trading volume, past returns and conditional skewness in stock prices
The secrets of economic indicators : hidden clues to future economic trends and investment opportunities
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지능정보연구
정지선, 김동성, 김종우인공지능연구 논문지
김병주Procedia Computer Science
Wojarnik, GrzegorzWeb Intelligence
Chen, W.; Cai, Y.; Lai, K.; Xie, H.Web Intelligence
Wenhao Chen; Haoran Xie; Kin Keung Lai; Yi CaiWirtschaftsinformatik & Management
Risius, Marten; Akolk, Fabian; Beck, RomanEntrue Journal of Information Technology
김영민, 정석재, 이석준Applied Intelligence: The International Journal of Research on Intelligent Systems for Real Life Complex Problems
Vanstone, Bruce James; Gepp, Adrian; Harris, Geoff한국통신학회논문지
김대겸, 윤민혁, 조영진, 최용훈한국컴퓨터정보학회논문지
강두원, 유소엽, 이하영, 정옥란Journal of Business and Economic Statistics
Barbaglia L.,Consoli S.,Manzan S.Journal of Applied Econometrics
Tranberg Bodilsen, Simon한국IT서비스학회지
김동영; 박제원; 최재현Web Intelligence
Hasan Davulcu; Hana AlostadInternational Journal of Data Science and Analytics
Yang Li; Yi PanProcedia Computer Science
Aparna Nayak; Radhika M. Pai; M. M. Manohara Pai인터넷전자상거래연구
홍태호, 김은미, 차은정한국빅데이터학회 학회지
김다예, 이영인Doklady Mathematics
Kulikova, T. D.; Kovtun, E. Yu.; Budennyy, S. A.MethodsX
Chaudhari DAY; Mahajan DS전선 / 대학원
농식품산업 분야에서 핵심 기술로 부상하는 스마트팜과 관련된 경제 이슈를 다룬다. 스마트팜과 관련된 농식품 생산, 유통, 소비에 대해 학습한다. 이와 연계된 IT, BT 등 전·후방산업 비즈니스 현황을 파악하고 신부가가치를 창출하는 시야를 확보하게 한다. 나아가 환경, 생태 등 지속가능 개발을 위한 스마트팜의 공익적 기능에 대한 가능성도 함께 학습한다. .전선 / 학사
본 과목은 다양한 마케팅 자료를 이용하여 기업의 최적 마케팅 프로그램을 설계하고 진행하는데 필요한 분석적 접근 방법을 학습하는 것을 목표로 한다. 기존의 설문 조사 중심의 전통적 마케팅 조사의 접근 방법으로는 매일 빠른 속도로 생성되는 다양하고 방대한 마케팅 자료를 충분히 활용하는데 한계가 존재하는데, 이 과목에서는 이러한 개별 기업의 독자적인 거래 내역 자료 및 소비자의 구매와 미디어 소비에 관련된 외부 자료등 다양한 마케팅 관련 자료를 활용하여 제품, 가격, 촉진, 유통 등의 마케팅 의사 결정의 개선을 돕는 새로운 분석적 기법을 학습한다.전선 / 학사
이 수업은 한국어로 진행되며 강의 내용은 아래 영문교과목 개요를 참고하시길 바랍니다.전선 / 대학원
본 과목은 자본시장에서의 투자의사결정에 필요한 이론과 실제를 소개한다. 제도적인 세부사항보다는 투자과정을 이해할 수 있는 개념적인 틀을 마련하는데 초점을 두고, 포트폴리오 이론, 자산가격결정이론, 투자성과 평가에 대한 이해 등을 다룬다. 따라서 본 과목은 포트폴리오 매니저, 투자자문, 증권분석 등과 관련된 분야에 종사하고자 하는 학생들에게 유용한 수업이 될 것이다. 분석의 대상은 주로 주식과 채권이 될 것이며, 학생들은 기초적인 통계학과 수학 지식을 갖추고 있어야 한다. 구체적으로 본 과목에서는 수업을 통해 다음과 같은 주제들을 다루게 된다.: 1) 확실성 하의 투자의사결정, 2) 불확실성하의 투자의사결정, 3) 평균-분산 모형 하에서 최적포트폴리오의 선택, 4) 자산가격결정모형(CAPM, APT 등), 5) 효율적 시장가설, 6) 포트폴리오 전략과 성과평가, 7) 채권과 이자율의 기간구조.전선 / 대학원
스마트시티는 다양한 기관 및 시설로부터 수집된 데이터를 활용하여 실시간 변화를 예측하고 효율적으로 도시 서비스를 제공하는 미래형 도시모델이다. 또한 빅데이터 분석은 방대한 데이터 속에서 신속하게 패턴을 인식하고 새로운 가치를 찾아내는 과정으로써 스마트시티 계획 및 운영에 반드시 필요한 기술이다. 본 강의는 도시 빅데이터 분석에 필요한 지식 및 기술을 학습하는 입문과정이다. 스마트시티공학을 전공하는 학생들에게 빅데이터의 개념 및 구조를 이해하고 도시데이터 분석에 필요한 통계기법, 프로그램, 모델링 등을 학습할 수 있는 기회를 제공함으로써 미래도시 고도화 기반을 마련하고 지능형 도시에 최적화된 전문가를 육성하고자 한다.전선 / 대학원
농식품관련산업의 주요 이슈들에 대한 경제학적 실증 분석기법을 학습하고, 이를 실제 자료에 적용하여 동 분야의 실증적 연구 수행에 기초를 마련한다. 실증적인 연구 수행을 위하여 기존 발표 논문에 대한 체계적인 검토를 시도한다.교양 / 학사
이 교과목은 과학기술과 사회의 다면적인 경계를 허물고 이를 통해 펼쳐질 미래의 지평을 조망하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 과학기술과 인문, 사회과학을 넘나드는 고도로 융합적인 접근을 시도한다. 과학기술을 통해 미래를 엿보는 각종 접근방법을 리뷰하고 예측의 한계를 이해함으로써 과학기술과 미래의 상호작용에 대한 관점을 형성하며, 사례로서 인공지능과 데이터과학의 과거와 현재를 돌아본다. 바람직한 미래를 만들어가기 위한 과학기술의 역할과 사회적 고려들은 무엇인지 생각해본다. 이 교과목은 주제별 강의와 토론으로 구성된다.전선 / 학사
본 강의는 학부 수준에서 정치외교학에서 양적 방법론의 기본이 되는 회귀분석 및 인과추론의 핵심을 전달하는 것을 목표로 한다. 우선 통계학의 기본 개념(유의성 검정, 회귀분석, 통계적 추론 등)을 학습하고, 통계 소프트웨어 R의 기초를 학습한다. 또한 R을 통해 자료수집, 전처리, 분석, 시각화 및 문서를 작성하는 실습도 포함한다. 다음으로는 선형회귀 모형이 무엇인지, 그리고 그 파라미터들의 최소제곱법으로 추정하는 법을 배운다. 마지막으로 잠재적 결과 프레임워크(potential outcome framework)에 기반한 기초적인 인과추론의 개괄을 학습한다. 수강생들은 한 학기 동안 소논문을 하나 작성하여 평가받게 된다.전선 / 학사
경제학은 단지 이론에 그치는 것이 아니라 사회 문제를 실증적으로 분석하고 해결할 때에야 비로소 그 학문적 가치가 발휘된다. 실증 분석의 핵심은 경제 관련 데이터를 어떻게 수집하고 표현하며 처리 및 분석하여 그 경제적 의미를 찾는가에 있으며, 본 과목은 이에 대한 기초 통계학 이론과 기법을 다룬다. 구체적으로 기술통계학, 상관관계, 회귀분석, 확률이론, 가설 검정에 기반한 추론통계학 등을 중점적으로 학습한다. 또한 시간이 허락하는 한 R이나 Python 등 컴퓨터 통계 패키지를 활용하여 실증 분석 능력을 함께 배양하도록 한다. 경제통계학은 응용 경제학 분야에서 핵심적 지위를 차지하는 계량경제학의 선행 과목인 만큼, 본 과목을 통해 실증 경제 분석 능력의 기초 토대를 쌓도록 한다.전필 / 학사
본 과목은 농업·자원·환경·지역경제학 등의 응용경제학을 전공하는 학생들이 습득하여야 할 미시경제 기본이론과 그 응용 예들을 강의하여, 학생들로 하여금 개별 경제주체의 합리적인 의사결정과 시장의 형성 및 역할에 관한 이해력을 갖추도록 한다. 생산자행위론, 소비자행위론, 시장균형과 조정, 불완전경쟁시장과 전략적 행위, 불확실성과 정보비대칭 하의 의사결정을 다룬다.전선 / 학사
본 교과목은 최신 사회정책 분석·평가 기법에 대한 이해를 통한 실무적 응용 능력 배양을 목표로 한다. 수강생들은 사회정책이 기획, 집행, 평가되는 전 과정에 대한 구조적 이해를 바탕으로, 정책의 효과성을 과학적으로 분석하고 평가하는 데 필요한 핵심적인 '평가·분석 도구상자(analytical toolkit)'를 실무적인 관점에서 체계적으로 학습한다. 구체적으로 과목의 전반부는 교수자의 실무경험에 근거하여 정책 집행의 동학, 정책 네트워크, 정책 실패의 원인 등을 이론과 사례를 통해 학습하여 비판적 시각을 배양한다. 중반부는 미시적 차원 정책평가·분석 방법인 무작위 통제실험(RCT), 이중차분법(DiD), 회귀불연속설계(RD) 등 인과추론(causal inference) 방법론에 집중한다. 후반부는 거시적 차원의 정책평가·분석 방법인 비용편익분석(CBA), 계층화 분석법(AHP) 등 정책 대안을 비교·평가하는 틀을 학습한다. 실무·응용 능력 배양을 목적으로 하는 본 교과목은 프로젝트 기반 학습(PBL)으로 운영되며, 학생들은 팀 프로젝트를 통해 실제 사회정책 데이터를 분석하거나 평가 사례를 심층 분석함으로써, 이론적 지식을 실천적 문제 해결 능력으로 전환하는 경험을 하게 될 것이다. 이를 통해 미래의 사회정책 전문가로서 데이터에 기반하여 합리적인 정책적 판단을 내리고, 그 결과를 효과적으로 소통하는 능력을 갖추게 될 것을 기대한다.전선 / 대학원
가격과 판매 촉진 활동과 관련하여서 기업 내부의 여러 부문과 고객들로부터 매우 다양한 대안과 요구가 제시되는데 경영자는 이러한 다양한 대안을 추려서 가장 최적의 선택을 하여야 하며, 이를 위하여 필요한 정보를 수집하여 합리적인 의사 결정에 도달할 수 있는 체계적 분석 도구가 필요하다. 본 교과목은 이러한 체계적 분석 도구를 제공하는 데 다음의 세 가지 주요 학습 목표에 초점을 두고 가격 및 판매 촉진 전략을 공부한다. 첫째, 고객들에게 맞춤형 가격을 제공하는데 있어 이용되는 다양한 가격 및 판매 촉진 전략들이 어떻게 상호 연관되어있는가를 살펴 가격과 판매 촉진 전략 전반을 아우르는 근본적 원리를 이해한다. 둘째, 고객 가치를 창조하고 소통하고 획득하는 과정에서 가격 및 판매 촉진 활동들이 어떻게 전략적으로 활용되어져야 하는가를 고찰한다. 셋째, 좀 더 나은 가격 및 판매 촉진 의사 결정을 위해 어떠한 정보를 어떻게 분석할 것인가를 공부한다. 본 교과목에서는 강의 및 사례 연구와 더불어 실제 자료를 개념적 모형에 적용하는 실습을 실시할 것이다.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
HR 애널리틱스는 비즈니스 조직에서 사람 관련 문제를 개선하기 위해 데이터 중심 접근 방식과 체계적인 분석 / 추론을 포함합니다. HR 애널리틱스는 단순한 기술적인 데이터 수집 및 보고를 뛰어 넘습니다. HR 투자 및 성과를 추적하고 통계 및 분석을 사용하여 인과 관계를 조사합니다. HR 애널리틱스는 단순히 HR 도구가 아닌 프로세스입니다. 또한 무슨 일이 일어났는지에 대한 통찰력을 포함하고, 그것을 설명하고, 미래에 어떤 일이 일어날지를 예측하는 것을 목표로 하기 때문에 메트릭스의 개념을 뛰어 넘습니다. HR 애널리틱스의 목적은 엄격한 분석과 결합 된 우수한 데이터 수집과 함께 비즈니스 의사 결정을 지원하고 정보를 더하는 것을 의미합니다. 이 수업을 통하여 학생들은 HR 애널리틱스의 가치를 이해하고, 다양한 실습 응용 프로그램을 경험하게 됩니다. 이 수업을 듣고나면 학생들은 다양한 HR 문제에 대해 소프트 스킬 결정을 내리기 위해 언제 어떻게 하드 데이터를 사용하는지 이해하고 파악하여 회사의 인사 관리 결정에서 전략적 파트너로 자리 매김 할 수 있습니다.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전필 / 학사
본 과목은 산업공학에 필요한 통계학적 이론과 실무적 기법을 제공하는 것을 목적으로 함. 구체적인 내용은 추정과 검정, 회귀분석, 실험계획 및 분산 분석, 비모수통계 등을 기본적인 방법론으로 하여 산업공학에서 제기되는 다양한 공학적, 관리적 현실문제들을 통계 소프트웨어를 사용하여 분석하고 전략적 의미를 도출하는 능력의 배양에 초점을 맞춤.전선 / 대학원
본 교과목의 목표는 기업 이익과 가장 직결된 경영의사결정 사항인 가격 결정을 과학적으로 접근하는 틀을 공부하는 데 있다. 이를 위해 마케팅의 3C인 비용(cost), 고객(customer), 그리고 경쟁자(competitors)를 중심으로 가격을 바라보고자 한다. 또한 이 세 가지 기초이론을 바탕으로 비선형가격(nonlinear pricing), 단수가격(odd pricing) 등 보다 구체적인 가격전략을 공부한다전선 / 대학원
시장의 비효율성에 바탕한 투자는 유의한 수익을 얻을 수 있게 해준다는 것이 수많은 실증연구들에게 의해 밝혀져 오고 있으며, 실제 많은 펀드들이 이를 실제 투자를 통해 실현하고 있다. 이 강의에서는 EMBA 학생들을 대상으로 재무금융 부문의 핵심적 이슈인 효율적 시장과 관련한 중요 쟁점들을 살펴보고, 이를 바탕으로 가능한 퀀트투자 전략을 수립, 실행, 평가해 본다. 강의의 대부분은 담당교수의 강의로 이루어지며 마지막 시간에 학생들의 퀀트투자 성과 발표로 기말고사를 대신해 학점을 수여한다.전선 / 대학원
기후변화와 탄소중립은 이 시대의 화두이다. 이 수업에서는 기후변화의 원인과 그 영향을 과학적으로 이해하고, 이를 바탕으로 탄소중립을 달성하기 위해 어떤 사회적, 경제적, 과학기술적, 정책적 방안이 필요한지 배운다. 이를 통해 우리나라를 넘어 전 세계적인 기후변화 문제를 해결할 수 있는 다양한 방안을 융복합적으로 탐구한다.전선 / 학사
학부과정을 총정리하는 의미에서 지금까지 학습한 철학, 정책, 실천 등을 우리나라의 실제 분야에 적용해 보기 위한 기반을 구축하려는 목적을 지니는 과목이다. 소득구조, 근로조건, 주택, 의료 등의 문제들을 검토하고, 학생들의 공통적인 관심사도 연구과제로 삼게 된다.