조기상환형 주가연계증권(ELS)가치평가에 대한 연구 - Two Stock Step Down ELS를 중심으로 -

윤만식 ( Yoon Man-sik ),김현진 ( Kim Hyun-jin ) 한국지역사회발전학회(구 한국지역사회개발학회) 2018 地域社會開發硏究 Vol.43 No.2

Traditionally, structured fixed income securities have been priced by separating them into the bond and stock option embedded components, and pricing them, and summing them into one. These periodic payments received at certain future times are being discounted at different rates. The inconsistency is occurred due to the interest rates assuming to be stochastic, constant discount factor in option components. Since complex structured notes got permission for being available in the market in 2002, the variety of investment vehicles has grown dramatically. One of the popular linked notes in the market is Equity Linked Securities. In the first stage, most of equity linked securities consist of principal guaranteed notes. But as interest rate remained historically low, the investment taste has changed such that they are interested in not-guaranteed principal notes in search of high returns. Early redemption ELS, Step-Down ELS, Cliquet Hi-Five ELS and Combination ELS of the existing ELS are sold like hot cakes in the over the counter market. The purpose of this thesis is to recognize the necessity of new financial instrument such equity linked securities exposing investors to high risk, and to represent the proper method of pricing them. In this paper, Cox ingersoll Ross model is used in terms of applying interest rate models that is assumed to be stochastic over times. The GARCH model is included into this model, which may better explain the stock volatility under the assumption that volatility will fall to a certain point. This paper assumes that the underlying asset stock price follows the Geometric Brownian Motion. Monte Carlo Simulation is used for considering early redemptions.

경계요소해석을 이용한 와전류 센서의 특성 해석

윤만식(Man-sik Yoon),최덕수(Duck-su Choi),양규창(Gyu-chang Yang),이향범(Hyang-beom Lee),박승한(Seung-han Park) 대한전기학회 2002 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2002 No.7

미국 리츠 수익률 변동성 결정 요인에 관한 연구 - Markov Switching AR모형을 중심으로-

윤만식 ( Man-sik Yoon ),원재웅 ( Jae-woong Won ) 한국부동산분석학회 2023 부동산분석학회 학술발표논문집 Vol.2023 No.0

본 연구의 목적은 미국내 거시경제변수와 미국 리츠의 변동성 사이의 관계를 파악하고, 리츠 시장 변동성 결정요인을 파악하는데 에 있다. 미국 리츠의 가격변동에서의 경기국면 특성을 2-상태 마코프 국면전환모형을 이용 미국리츠시장의 변동성을 실증분석 하고자 하였다. 3단계 분석과정으로 미국 리츠의 변동성과 결정 요인을 파악하고자 하였다. 첫째, 지분형 리츠 및 모기지형 리츠의 수익율 변동성을 추정하고자 조건부 변동성 모형 GARCH 모형을 사용하였고, 지분형 리츠 및 모기지형 리츠는 GARCH(1, 1) 모형으로 추정이 가장 적합한 것으로 나타났다. 둘째, GARCH 모형을 통해 지분형 리츠 및 모기지형 리츠 변동성 추정 시계열 자료를 생성하여 이를 종속 변수로 설정하였고, NDS(미국산업생 산지수), CPI(미국소비자물가지수), UNEMP(미국실업률), CREDITSP(신용스프레드)를 설명 변수로 설정하여 시차를 반영한 자기회귀시차모형(ARDL) OLS 추정을 실시하였다. 분석 결과 설명 변수들은 시차를 두고 가격 변동성에 영향을 주고 있음을 확인할 수 있었다. 셋째, 본 연구는 변동성의 높은 국면과 낮은 국면을 구분하고 설명 변수의 영향력을 보기 위하여 마코프 국면전환 AR(MSAR)모형으로 분석하였다. 모든 설명 변수는 OLS 추정시 사용한 것과 동일한 변수와 시차를 사용하였다. 분석 결과, 변동성의 크기에 따른 높은 국면과 낮은 국면에서의 변동성에 미치는 요인들은 서로 다른 요인이라는 것을 확인할 수 있었다.

아파트매매가격지수 예측에 관한 비교 연구 : 서울과 6대 광역도시를 중심으로

윤만식(Yoon, Man Sik),김현진(Kim, Hyun Jin),엄수원(Eum, Soo, Won) 대한부동산학회 2020 大韓不動産學會誌 Vol.38 No.2

부동산에 편중되어 있는 가계의 자산구조로 인해 부동산 가격 변동은 국가경제에 큰 영향을 미치게 된다. 주택가격에 대한 정확한 예측은 주택가격의 불확실성을 감소시킬 뿐만 아니라 관련 정책의사결정에 도움을 줄 수 있다. 본 연구의 목적은 2006년 1월부터 2019년 11월까지의 서울 및 6대 광역시 아파트 매매 실거래 가격지수를 대상으로 계량 시계열 모형과 인공신경망 모형을 활용하여 주택가격을 예측하고, 높은 예측력을 지닌 예측모형을 구축하는 데에 있다. 분석결과를 통해 정책적 시사점을 도출하고자 한다. 본 연구에서는 기존의 계량시계열 모형 및 표준 LSTM 모형이외 양방향(Bidirectional) LSTM 및 GRU모형을 추가하여 제시된 모형의 예측력을 비교분석하여 높은 예측력을 지닌 인공신경망 모형을 제시하였다. 실증분석결과 지역에 따라 높은 예측력을 보이는 인공신경망 모형이 다르다는 것을 확인하였다. 지역별로 예측력 높은 인공신경망 모형 구축 후 변수의 추가·삭제와 같은 자유로운 조작을 통해 지역에 적합한 거시경제변수가 주택가격지수에 미치는 효과를 파악하여 원하는 정책효과를 거두는 것이 가능할 것이다. Due to the household s asset structure concentrated on real estate, changes in real estate prices have a great influence on the national economy. Accurate forecasting of house prices not only reduces uncertainty in house prices, but can also help in making relevant policy decisions. The purpose of this study is to estimate housing prices using a time-series model and artificial neural network model for the actual transaction price index for apartment sales in Seoul and six metropolitan cities from January 2006 to November 2019, and forecast with high predictive power. It is in building a model. In this study, by adding bidirectional LSTM and GRU models in addition to the existing weighing time series model and Vanilla LSTM model, we compared the predictive power of the proposed model and presented an artificial neural network model with high predictive power. As a result of empirical analysis, it was confirmed that the artificial neural network model with high predictive power differs depending on the region. After constructing a highly predictive artificial neural network model for each region, it is possible to grasp the effects of macroeconomic variables suitable for the region on the housing price index through free manipulation such as adding and deleting variables to achieve desired policy effects.

계량시계열과 인공신경망모형을 이용한 아파트매매가격지수 예측 - 서울과 6대 광역도시를 중심으로 -

윤만식 ( Yoon Man-sik ),신성윤 ( Shin Seong-youn ) 한국지역사회발전학회(구 한국지역사회개발학회) 2020 地域社會開發硏究 Vol.45 No.2

Due to the household's asset structure concentrated on real estate, changes in real estate prices have a great influence on the national economy. Accurate forecasting of house prices not only reduces uncertainty in house prices, but can also help in making relevant policy decisions. The purpose of this study is to estimate housing prices using a time-series model and artificial neural network model for the actual transaction price index for apartment sales in Seoul and six metropolitan cities from January 2006 to November 2019, and forecast with high predictive power. It is in building a model. In this study, by adding bidirectional LSTM and GRU models in addition to the existing weighing time series model and Vanilla LSTM model, we compared the predictive power of the proposed model and presented an artificial neural network model with high predictive power. As a result of empirical analysis, it was confirmed that the artificial neural network model with high predictive power differs depending on the region. After constructing a highly predictive artificial neural network model for each region, it is possible to grasp the effects of macroeconomic variables suitable for the region on the housing price index through free manipulation such as adding and deleting variables to achieve desired policy effects.

지식산업센터 개발사업에 내재된 리스크 요인의 중요도에 관한 실증분석 : 하남시 및 미사지구를 중심으로

이원석(Lee, Won-Seok),윤만식(Yoon, Man-Sik),엄수원(Eum, Soo-Won) 한국부동산정책학회 2020 不動産政策硏究 Vol.21 No.3

This study aims to explore the risk factors for each development stage and to analyze the importance of the risk factors as risk management of the Knowledge Industrial Center development project. The AHP analysis methodology was implemented as a part of increasing the objectivity and reliability of the survey. According to the empirical analysis of relative importance, the pre-evaluation stage of the project is the most important. According to Fuzzy-AHP result, the most important factor was the low sales rate due to marketing planning failure. Next, the number of floors, and floor area ratio were achieved due to the lack of suitability of the financing plan. It was found in the order of incompleteness and construction interruption according to the failure of the contractor.

경계요소법을 이용한 축대칭 결함을 갖는 도체관에 대한 와전류탐상 수치해석

서장원(Jang-Won Seo),이향범(Hyang-Beom Lee),윤만식(Man-Sik Yoon),임의수(Eui-Soo Lim),정태언(Tae-Eon Chung) 대한전기학회 2001 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2001 No.7

주택금융규제정책이 공동주택가격에 미치는 영향 연구 : 서울 및 수도권을 중심으로

김상엽(Kim, Sang Yup),엄수원(Eum, Soo Won),윤만식(Yoon, Man Sik) 한국부동산학회 2020 不動産學報 Vol.81 No.-

1. CONTENTS (1) RESEARCH OBJECTIVES This study aims to provide a direction on the policy measures based on the result of empirical analysis on effectiveness of housing financial regulation policy to suppress mortgage loan and relation between mortgage loan and housing price. (2) RESEARCH METHOD ARIMA-Intervention analysis and VEC model analysis. (3) RESEARCH FINDINGS The intervention effect only occurred when the LTV, DTI, and DSR regulations, which are the means of housing finance regulation, were used simultaneously in the direction of strengthening. Among the major macroeconomic variables, the variables influencing the price of housing were the consumer price index(CPI), the composite stock price index(KOSPI), and the monetary volume(M2) in order, while the amount of housing mortgage loans’ explanatory power increased over the period, but it is relatively very low. 2. RESULTS Therefore, for the purpose of adjusting housing prices in the short term, the limitations of the housing finance regulation policy should be clearly recognized, and caution should be exercised in using it as a means to control housing prices. 정부는 가계부채 문제해결과 더불어 주택가격안정을 목적으로 다양한 주택금융규제로 주택시장에 개입하고 있으나, 주택금융규제의 정책효과는 가계부채증가 억제나 주택가격안정과 같은 정책 목표를 달성하지 못하는 경우가 많다. 본 연구는 주택금융규제와 주택담보대출의 관계, 그리고 주택담보대출과 주택가격의 관계의 분석에 목적을 두었다. 즉, 주택금융규제 수단인 LTV, DTI, DSR의 주택담보대출 조절 효과를 개입ARIMA모형으로 분석하고, 주택담보대출이 주택가격에 미치는 영향을 VEC모형으로 분석함으로써, 규제정책의 유효성을 평가해보고, 가계부채 억제와 주택가격 안정화에 효과적인 주택금융규제 정책에 대한 시사점을 제시하고자 하였다. 분석 결과, 주택금융규제 수단인 LTV, DTI, DSR 규제가 동시에 강화의 방향으로 사용되었을 때에만 개입 효과가 발생하였으며, 주요거시경제변수 중 공동주택가격에 미치는 영향은 소비자물가지수(CPI), 종합주가지수(KOSPI), 광의통화량(M2) 순이었고, 주택담보대출의 설명력은 기간이 경과 할수록 설명력이 증가하였으나 상대적으로 매우 낮은 수준이었다. 그러므로 단기적인 주택가격 조정 목적으로서 주택금융규제 정책의 한계는 명확히 인식되어야 하며, 주택가격을 안정시키거나 부양하기 위한 수단으로 주택금융규제를 이용하는데에는 신중을 기해야 한다.