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Almeida, Francisco Lucas Chaves; Castro, Maria Paula Jimenez; Travalia, Beatriz Medeiros; Forte, Marcus Bruno Soares
2021 / PROCESS BIOCHEMISTRY
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본 연구는 중앙은행 통화정책 자료를 활용하여 시장참가자의 기대금리를 예측하는 방법을 모색한다. 경제적 감성 분석 기법과 머신러닝, 딥러닝 모델을 사용하여 시장금리(전환사채 및 국고채 금리)를 예측하고, 감성 분석 정보가 금리 예측력을 향상시키는 것을 확인했다. 특히 랜덤 포레스트 모델이 가장 우수한 예측력을 보였다.
New techniques to extract market expectations from financial instruments
The foreign exchange market : theory and econometric evidence
Money, interest rates, and inflation
Pricing and hedging interest and credit risk sensitive instruments
한국인의 금융 기초 =
은행 예대금리의 결정요인 : 시장금리의 은행금리 전가에 관한 실증분석
Building and using dynamic interest rate models
은행 예대금리의 결정요인 : 시장금리의 은행금리 전가에 관한 실증분석
Money, the financial system, and the economy : R. Glenn Hubbard
A unified theory of underreaction, momentum trading and overreaction in asset markets
A model of target changes and the term structure of interest rates
금리와 환율 알고 갑시다
Exchange rate dynamics : a modern analysis of exchange rate theory and evidence
Exchange rate forecasting
Monetary policy in a converging Europe : papers and proceedings of an international workshop organised by De Nederlandsche Bank and the Limburg Institute of Financial Economics
금리 사용설명서 : 금리는 시장을 움직이는 가장 강력한 힘이다!!
(300) 경제기사 궁금증 300문 300답
경제기사 궁금증 300문 300답: 어려운 경제정보 쉽게 읽는 법
지능정보연구
주민근; 김영준Journal of The Korean Data Analysis Society
이영준, 윤보현금융연구
서상원, 최재훈, 박충원华北金融 / Huabei Finance
原伟玮; 郭光锐; 户家齐Heliyon
Kim, Misuk; Cho, Sungzoon금융연구
서상원; 최재훈; 박충원Economic Modelling
Baranowski P.,Doryń W.,Łyziak T.,Stanisławska E.Journal of International Money and Finance
Kim H.,Kang K.H.North American Journal of Economics and Finance
Naderi Semiromi H.,Lessmann S.,Peters W.统计研究 / Statistical Research
顾文涛; 王儒; 郑肃豪; 杨永伟; Gu Wentao; Wang Ru; Zheng Suhao; Yang Yongwei계량경제학보
유진, 오완근Quarterly Journal of Economics
Bauer M.D.,Pflueger C.E.,Sunderam A.회계ㆍ세무와 감사 연구
김진선, 최영문North American Journal of Economics and Finance
Ono S.Algorithmic Finance
Vasilios Plakandaras; Theophilos Papadimitriou; Periklis Gogas; Konstantinos DiamantarasThe Economists’ Voice
Jonathan Benchimol; Itamar Caspi; Sophia KazinnikCentral Bank Review
Petropoulos, AnastasiosApplied Economics Letters
Tsuchiya, Y.; Takemura, H.; Udagawa, T.Algorithmic Finance
Plakandaras, V.; Papadimitriou, T.; Gogas, P.; Diamantaras, K.AI and Society
Srnicek N.전선 / 학사
본 과목에서는 인공지능 기술을 활용하여 경제 데이터를 분석하고 예측하는 방법을 학습한다. 다음은 본 강좌의 주요 학습내용이다: (1) 인공지능과 머신러닝의 기본 원리를 이해하고, 경제 데이터 분석에 적용하는 방법, (2) 다양한 인공지능 기술을 활용하여 경제 데이터를 분석하고, 경제 현상을 예측하는 모델을 구축, (3) 실제 경제 데이터를 사용하여 인공지능 기반의 분석 및 예측 프로젝트를 수행하고, 결과 해석. 본 과정을 통해 학생들은 데이터 기반의 경제학적 의사결정을 내리는 데 필요한 실용적 경험을 갖게 되고, 미래의 데이터 과학자 및 경제 분석가로서의 역량을 기를 수 있다.전선 / 대학원
본 과목은 국제통상 전공자들에게 필요한 테이터 분석 방법론과 방법론의 응용을 가르치는 것을 목표로 한다. 방법론으로는 기초 통계학 이론 및 회귀분석 모형이 포함되며, 동시에 이 기법이 실제 어떻게 사용되는지 프로젝트 및 데이터 실습을 통해서 학습한다. 데이터 실습은 STATA를 기반으로 진행한다. 이에 더하여, 각국에서 도입중인 evidence-based policy making (EBPM)의 동향과 민간의 신용카드 및 교통정보를 기반으로 한 실시간 데이터가 정책입안에 어떻게 활용되는지 사례분석을 통해서 학습한다. 마지막으로 최근 활발히 이용되고 있는 머신러닝(Machine Learning)기법 일부도 소개한다. 학습 평가는 방법론에 대한 시험과 통계분석에 대한 final project를 기초로 이루어진다.교양 / 학사
지금까지의 경제학 전공학생들 위주의 다른 경제학 강좌에서와는 달리 경제학을 전공하지 않으면서도 경제신문이나 강의하는 시점에서 사회문제가 되고 있는 경제문제를 제대로 이해하고자 하는 학생을 대상으로 강의시점에 적절하다고 생각되는 주제를 선택하여 토의형식으로 강의를 진행하여 교양으로서의 경제교육이 이루어질 수 있도록 할 계획이다. 따라서 교재도 일간신문, 월간지 등의 경제기사나 소설에 나오는 경제이야기 등을 선택할 계획으로 있다.전선 / 대학원
이 과목에서는 투자론에서 배운 지식을 심화시켜 자본시장에 관한 현대 재무이론들을 소개하고, 그러한 이론들이 실무에서 어떻게 적용될 수 있는가를 소개한다. 먼저 이 과목에서는 소비-투자 선택문제로부터 출발하여 CAPM, APT, 소비 CAPM, 옵션이론 및 이자율기간구조모형 등과 같은 다양한 기본이론들을 다루고, 이들을 이해하는 데 필요한 효용이론과 확률과정이론들도 함께 소개한다. 또한, 정보비대칭과 거래비용이 가격 움직임에 미치는 영향에 대한 시장미시구조 이론들과 여러 자본시장들(주식, 채권, 파생금융시장 등)의 형태 및 기능들을 다룬다. 끝으로 개별 주제들과 관련된 실제 사례들을 수업시간에 제시한 이론들과 분석도구들을 이용하여 분석함으로써 재무이론이 자본시장에서 어떻게 활용될 수 있는가를 구체적으로 제시한다. 과목의 성격상 수학적 지식이 필수적이다.전선 / 대학원
도시·지역경제학의 이론과 방법을 심화시켜 탐구하는 과목이다. 단핵도심모형, 다핵도심모형을 비롯한 도시공간구조, 도시노동시장, 토지·주택시장, 지방정부론(지방정부의 의사결정, 재정, 지방세제), 토지이용규제와 성장관리, 도시의 삶의 질과 환경, 지역경제의 구성, 지역과학방법론(산업연관분석, 사회계정행렬, 연산가능일반균형모형), 지역경제의 생산성과 성장에 관한 논의를 다룬다. 도시·지역경제학 연구에 필요한 통계모형과 응용도 함께 다룬다.전선 / 대학원
이 과목에서는 여러 거시경제현상을 분석하고 이해하는 데 유용한 이론모형들을 심도 있게 공부한다. 강의 내용에는 거시경제변수들(소비, 투자, 이자율, 고용, 임금, 실업, 국민소득, 물가 등)의 결정과정, 주요 거시경제변수들 간의 상호관계, 경제의 동태적 움직임을 나타내는 경기변화 및 경제성장 등이 포함된다전선 / 대학원
이 과목은 화폐금융론 분야의 학위논문을 쓰려고 하는 대학원생들이 자신의 연구주제를 발표하고 토론함으로써 논문 작성에 도움을 얻게 하려는 목적이 있다. 따라서 과목의 주제는 화폐이론, 은행제도, 금융정책 등 화폐금융론의 다양한 분야를 다룰 수 있다.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.전필 / 대학원
오늘날의 많은 경영의사결정은 해당 의사결정이 경영활동의 어떤 기능과 관계되는가와 상관없이 통계학과 경영과학에서 제시된 계량적 모형을 이용한 분석을 바탕으로 이루어지고 있다. 본 과목은 통계학과 경영과학의 최적화 과정에 대한 학생들의 기초적인 이해를 높이기 위해서 제시되었는데, 특히 가장 일반적으로 사용되는 MS/OR과 통계적 방법론에 대한 이해와 컴퓨터 프로그램을 이용해서 이러한 방법론들이 어떻게 실행되는가에 대해서 초점을 두고 있다. 본 과목을 통해서 학생들은 여러 가지 통계적 보고서를 평가하고, 이를 경영활동에 활용하는 능력을 가지게 될 것이며, 오늘날의 경영활동에서 기본적인 수단이 되는 통계적 방법론에 대한 기술을 배양하고, 경영환경에 대한 간단한 모형화를 통해 MS/OR과 통계적 방법론들이 얼마나 다양하게 활용되는가를 이해하게 될 것이다.전선 / 대학원
국제거래에 수반되는 재무적인 결정들을 연구하는 과목으로 외환시장, 국제금융시장에 대한 기본적인 소개와 환위험, 이자율위험의 측정 및 관리를 연구하는 것을 목적으로 한다전선 / 대학원
본 교과목은 기초 계량경제학 이론을 소개하고, 통계 패키지를 사용하여 국제경제와 관련된 각종 정책의 효과를 분석하는 방법론을 교육한다. 국가수준의 자료 및 기업수준 패널데이터를 이용하여 통상정책이 국가 및 기업의 성장에 미치는 효과, 금융관련 거시건전성 정책이 금융안정성 및 기업의 생산활동에 미치는 효과 등을 분석하는 다양한 방법론을 소개함으로써 학생들이 기초연구역량을 습득하는 것에 초점을 둔다.전선 / 학사
국제거래에 수반되는 재무적인 결정들을 연구하는 과목으로 외환시장, 국제금융시장에 대한 기본적인 소개와 환위험, 이자율위험의 측정 및 관리를 연구하는 것을 목적으로 한다.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 / 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 / 학사
이 과목의 목적은 인공지능의 한 분야인 기계학습을 재무 연구에 활용하도록 하는 데 있다. 세부적으로는 의사결정나무, 인공신경망 등의 여러 기계학습 개념을 이해하는 것으로 시작하여 재무 연구의 실제 활용 사례들을 살펴본다.전선 / 대학원
이 과목의 목적은 인공지능의 한 분야인 기계학습을 재무 연구에 활용하도록 하는 데 있다. 세부적으로는 의사결정나무, 인공신경망 등의 여러 기계학습 개념을 이해하는 것으로 시작하여 재무 연구의 실제 활용 사례들을 살펴본다.전선 / 학사
마케팅 분야에서는 마케팅 의사결정문제에 대한 최적 해법의 판별을 위해서 매우 다양한 수학, 통계학적 모형이 개발되어 왔다. 본 과목은 마케팅 의사결정을 지원할 목적으로 개발된 여러 계량적 마케팅 모형을 검토하고, 이를 이용한 최적 마케팅의사결정을 위한 접근방법에 대하여 심층 학습을 하는 데 그 목적이 있다. 구체적으로 4P(상품, 가격, 커뮤니케이션, 유통)를 중심으로 전체시장, 세분시장 및 고객개인 수준의 다양한 마케팅 의사결정 문제를 검토한다.전선 / 대학원
기술경영경제정책 분야의 연구 및 실무에서 직면하게 되는 의사결정문제들을 분석하고, 최적의 해를 찾는데 사용되는 의사결정방법들을 소개한다. 확실성 및 불확실성 하에서의 의사결정방법론, 기술 및 프로젝트의 경제성분석과 의사결정방법론을 포함하며, 사례실습을 통해 의사결정문제에 대한 학생들의 이해도를 높인다. 먼저 의사결정분석에 사용되는 모형과 방법들을 배우게 되며, 여기에는 경제성분석; 자원배분; 의사결정분석을 위한 위험, 민감도, 정보의 가치, 베이스 이론, 주관적 확률, 의사결정에 있어서의 왜곡, 효용, 다목적 의사결정, 리얼옵션; 시뮬레이션을 위한 모형과 분석 소프트웨어; 최적화를 위한 선형계획, 비선형계획, 마아코프 과정모형 등이 포함된다. 이어서 배운 방법들을 이용한 사례실습을 하게 되며, 여기에서 기술과 기술개발 프로젝트의 경제성분석, 위험 및 불확실성 분석과 관리, 의사결정나무분석, 마아코프 체인과 마아코프 과정, 시뮬레이션, 리얼옵션 등을 사례를 통해 실습하게 된다.전선 / 대학원
본 과목은 기술 수요자의 선호를 정량적으로 분석하여 미래 유망기술을 예측하는 능력을 키우는 것을 목적으로 한다. 본 과목을 수강하는 학생들은 미래 기술에 대한 선호를 분석하기 위해서 필요한 통계 지식과 계량 방법론을 학습하고, 이를 특정 산업에 실제로 적용하여 미래 유망기술을 도출해 본다. 예를 들어, IT, 에너지, 환경 분야 등에 사용될 가능성이 높은 다양한 신기술에 대해서 각 기술의 특성 및 시장 환경, 목표 대상 소비자의 성향에 따라 기술 수요가 어떻게 달라지는지 계량 방법론(시계열모형, 조건부가치평가모형, 이산선택모형 등)을 이용하여 전망하는 방법을 배운다. 방법론을 습득한 후에는 각자가 관심있는 분야를 선정하여 출현 가능한 기술의 미래 수요를 직접 전망하는 프로젝트를 수행한다. 이를 통해 학생들은 어떤 기술이 미래에 가장 선호될 것인지 판단하고, 해당 변화에 선제적으로 대응하기 위해서는 어떤 노력이 필요한지를 고민해 보는 기회를 가지게 된다.전선 / 대학원
이 교과목은 노동시장 분석의 대표적인 이론과 방법론을 이해함으로써, 산업인력개발의 경제적 측면을 분석할 수 있는 능력을 배양하는데 목적이 있다. 주요내용은 직업교육의 편익분석, 과잉학력과 스킬불일치, 직업 및 산업전망 분석 등이다. 이 과목을 통해 학생들은 노동시장 변화 및 인력수급전망과 산업인력개발과의 관계를 이해하고, 산업인력개발 전문가로서 노동시장을 분석할 수 있는 실제적 능력을 기를 수 있다.