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장용삼(Jang, Yong Sam) 한국지적학회 2008 한국지적학회지 Vol.24 No.2
본 연구에서는 서울, 동경, 뉴욕, 런던 4개 대도시의 주택시장에서의 위험 대비 수익률에 대한 성과측정 지표를 산출하고, 이를 통해 적정한 투자성과를 내고 있는 지 부동산투자 포트폴리오의 관점에서 검증하였다. 이를 위해 본 연구에서는 수익률과 표준편차를 이용해 전통적인 투자자산과의 상관분석을 실시하고, 위험성과 측정지표인 샤프지수모형, 총 위험알파지수모형, 젠센의 알파, 위험조정성과지수모형을 이용해 각 도시별 적정수익률의 성과여부를 분석하였다. 또한 시장 모형을 이용해 시장 효율성의 존재여부에 대해서도 분석하였다. 본 연구에서는 각 대도시간 비교를 위해 분석 대상 전 기간, 최근 10년간 그리고 최근 5년간으로 시간을 나누어 분석했다. 분석결과, 각기 다른 위험 성과 측정방법에 따른 분석결과가 도출되었음에도 불구하고 일반적으로 서울의 주택시장은 상대적으로 높은 수익률을 나타냈으며, 변동성 또한 제일 높은 것으로 나타났다. This study examines various indicators of real estate performance measure for 4 cities, Seoul, Tokyo, NewYork and London. This study uses several measures of the risk and return on investing in housing markets to estimate the effects in the investor portfolio. For that, we estimate the expected return and standard deviation of that return, as well as its correlation with other major investment classes. We adopt the method of Sharpe ratio, Total Risk Alpha(TRA), Jensen's Alpha, Risk-Adjusted Performance(RAP) using the housing market indies data. And then, we examine the issue of whether housing markets are efficient or inefficient in the real estate markets of 4 cities by using the market model. For the sake of convenience of comparing 4 cities, the analysis is based on 3 different period ; entire period, latest 10 years and latest 5 years. Each of these tests is based on different performance measure and therefore may yield differing results. In general, the results suggests high return and high volatility in Seoul real estate markets.
확장된 WARD기법을 사용한 웹 GIS 클러스터링 시스템
장용일(Yong-Il Jang),이충호(Chung-Ho Lee),이재동(Jae Dong Lee),배해영(Hae-Young Bae) 한국정보과학회 2001 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2Ⅰ
웹 클러스터링 시스템은 사용자의 집중에 의한 서버의 과부화에 효율적으로 대처할 수 있는 방법 중 하나이다. 공간 질의의 대부분은 인접 영역에 대한 경우가 매우 잦으며, 특정 영역에 집중되는 특성을 가진다. 타일 기반 웹 GIS 클러스터링 시스템은 이러한 공간 질의의 특성을 만족시키면서 클러스터에 포함되는 각 노드의 버퍼 재 사용률을 높이고 디스크 접근 빈도를 낮출 수 있는 기법을 사용한다. 그러나, 모든 질의가 디스패처를 거치기 때문에 병목현상이 나타날 수 있으며, 질의의 빈도가 낮은 지역의 경우 할당된 지역의 범위에 의해 버퍼 관리에 문제가 생긴다. 본 논문에서는 확장된 WARD기법을 사용한 웹 GIS 클러스터링 시스템을 제안한다. 제안되는 시스템은 타일 기반 웹 GIS 클러스터링 시스템을 기반으로 디스패처를 분산시켜 병목현상을 줄이고, 각 지역을 그룹으로 묶어 클러스터를 분배하여 대용량의 공간 데이터를 위해 적절한 버퍼 관리를 한다. 또한, 질의가 집중되는 영역에 대한 레이어를 모든 노드의 코어 영역에 중복 저장하여 로컬에서 지역적으로 처리하고 다른 노드로의 질의 처리 요구에 대한 포워딩(Forwarding) 오버헤드를 줄여 기존의 서버에 비해 안정성과 확장성, 그리고 처리 능력을 향상시킬 수 있다.
장용삼(Jang, Yong Sam) 한국지적학회 2010 한국지적학회지 Vol.26 No.1
본 연구에서는 세계에서 높은 주택가격수준을 유지하고 있는 서울, 동경, 런던, 뉴욕의 주택시장을 대상으로 각 주택시장 구조적 변화 여부를 통계적으로 검증하고 주택시장에서 발생하는 시장 초과수익률을 통해 각 주택시장의 특성을 파악하는 것을 연구목적으로 하였다. 분석결과를 살펴보면 CAPM모형을 이용한 분석결과, 서울은 다른 3개 도시에 비해 위험도가 큰 반면 런던은 낮은 위험도를 가지고 있는 것으로 나타났으며, 젠센의 알파에 의한 분석결과에서도 4개 도시 중 투자자산으로 부동산을 선택했을 경우 가장 좋은 성과를 나타낸 나라는 영국의 런던으로 나타났다. 또한, 4개 도시 주택수익률의 구조변화 시기를 통계적으로 검증해본 결과, 서울은 1998년, 동경은 2002년, 뉴욕은 1991년, 런던은 1993년에 자산가격하락의 충격으로 각 주택시장에 구조변화가 일어난 것으로 나타났다. This paper examines whether there was any structural change in the housing market of 4 cities; Seoul, Tokyo, London and NewYork which retain the highest housing price of the world. And we analyze the characteristics of each housing markets through the market excess returns. The results suggests the greater risk in Seoul Housing Markets compared with other 3 cities, but the least risk in London Housing Market by Capital Asset Pricing Model, and it also suggests the highest performance in London Housing Market of all 4 cities when applying Jensen Alpha method. And then, the results suggests that the structural changes occurred to housing market of London in 1993, of NewYork in 1991, of Tokyo in 2002, of Seoul in 1998 from the shock of dropping housing price
벡터오차수정모형을 이용한 REITs와 금융자산과의 실증연구
장용삼(Jang, Yong-Sam) 한국주거환경학회 2010 주거환경(한국주거환경학회논문집) Vol.8 No.2
The purpose of this paper is to estimate the volatility, the interactions of cause and the effects in major economic level variables through Granger Casualty Test and to grasp the casual relation by using Vector Error Correction Model in the sample period from January of 2004 to December of 2007. And we examine the dynamic movement between the return of Korea Real Estate Trusts and the return of other assets. Variables in the model are statistically significant Real Estate Investment Trusts returns, corporate bonds, and exchange rates in endogenous variables as results of Unit Root Test, Granger Casualty Test, using 9 variables. As the results of the study, Vector Error Correction Model was estimated by using the cointegration indicating long-run equilibrium relationship. It was confirmed that the cointegrated relation existed between the Real Estate Investment Trusts market and the financial asset variables through the Vector Error Correction Model analysis.