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유재필,신현준 대한산업공학회 2011 대한산업공학회 추계학술대회논문집 Vol.2011 No.11
This paper proposes an efficient portfolio management methodology named sSPPM with consideration of risk and required return. sSPPM employs Markowitz"s portfolio model to select securities and adopts (s , S) policy that is a well-known technique in the inventory control area to revise the current portfolio. Computational experiments using virtual stock prices generated by monte carlo simulation method as well as real stock ones of KOSPI for recent 4 years are conducted to show the excellence of the portfolio management under (s , S) policy framework. The result shows that sSPPM is remarkably superior to both 6 or 12 months based periodic portfolio revision method and market (KOSPI index).
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반도체 및 디스플레이 기업의 경영 효율성과 성장 가능성을 고려한 포트폴리오 구성 전략
유재필,신현준 전북대학교 산업경제연구소 2012 아태경상저널 Vol.4 No.2
본 연구에서는 반도체 업종에 포함된 기업들을 중심으로 경영 효율성과 배당 성향을 중심으로 한 효율적 투자 전략을 제시한다. 기업의 경영 효율성을 투자종목 선택에 반영하는 방안으로 DEA(Data Envelopment Analysis) 기법을 사용하였고 성장 가능성은 기업의 배당 성향을 판단하여 포트폴리오를 구성하였다. 이를 위해 선행실험을 통한 양질의 성장주를 가려내기 위해 4개의 범주를 선정하고, 각 범주별 점수 산출식을 포함하는 스코어링 테이블을 개발하였다. 본 연구에서 제안한 투자종목 선택전략의 성능 실험을 위해 KOSPI에 상장된 89개의 반도체 산업 관련 기업의 주식을 대상으로 2007~2010년의 4년 동안 매해 3 그룹의 포트폴리오를 구성하였고 각각의 그룹에 대한 수익률을 벤치마크 수익률과 비교·분석하였다. 또한 각 각의 포트폴리오 구성 전략에 대한 성과를 측정하기 위해 Sharpe Ratio, 젠센의 알파, IR 분석을 수행하였다. 연구결과 DEA 기법과 스코어링 테이블을 이용하여 구성한 포트폴리오의 수익률이 시장 수익률과 비교했을 때 매우 우수한 수익률을 보이고 있고 각각의 포트폴리오 구성 전략에 대한 성과 측정에서도 높은 성능을 갖고 있는 것으로 나왔다. This study presents a portfolio selection strategy focusing on semiconductor and display corporations by taking into accounts managerial efficiency and growth potential of a company. Most of the advanced equity markets regard potential and dividend as important investing indicators, however, domestic market pays low attention to company potential dividend because potential and dividend investment is considered as the year-end capital gains. Data envelopment analysis(DEA) methodology and dividend scoring table are adopted for evaluating the managerial efficiency and growth potential of a company respectively. In order to show the effectiveness of the portfolios selected by the strategies proposed in this study, we constructed 3 portfolios for every 4 years (2007-2010) out of 89 listed semiconductor and display corporations in KOSPI and KOSDAQ, and proved that our portfolios are superior to benchmark portfolios in terms of portfolio evaluation measures.
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MPLS망을 적용한 IMT2000 시스템에서의 패킷 데이터 처리 절차
유재필,김기천,이윤주,Yu, Jae-Pil,Kim, Gi-Cheon,Lee, Yun-Ju 한국정보처리학회 1999 정보처리학회논문지 Vol.6 No.11
Because of the rapid growth of the mobile communication, the need for the mobile internet access has grown up as well. since the current mobile communication network, however, is optimized for a voice communication system, which exclusively occupies a channel for a given time, it is not suitable for variable rate packet data. In order to support the mobile internet access, it is essential do design a reasonable packet switching network which supports the mobility. Since mobile packet network has longer latency, high speed switching and QoS are required to meet the user's requirements. In this paper, we suggest an resonable way to construct a network and its operation procedures utilizing GPRS(General Packet Radio Service) network and MPLS(Multi Protocol Label Switching) to provide a high speed switching and QoS mobile internet access. GPRS is used as a network which supports the mobility and MPLS guarantees the QoS and high speed IP protocol transmission based on the ATM switching technology.
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기계학습 모형을 이용한 전환사채 행사 시점에 관한 연구
유재필,Ryu, Jae Pil 한국융합학회 2021 한국융합학회논문지 Vol.12 No.10
전환사채는 채권과 주식의 성격을 모두 내포하고 있는 금융 상품인데 일반적으로 신용등급이 낮은 기업이 유동성을 확대하기 위해서 발행한다. 전환사채의 투자자와 발행 기업은 투자자의 전환권 행사 여부와 시점에 대한 의사결정 문제가 가장 중요한데 투자 판단 지표가 미약하기 때문에 정성적 판단에 의존한다. 따라서 본 논문은 과학적으로 전환권 행사 결정 문제에 인공신경망 기법을 적용하는 방안을 제안한다. 과거에 발행한 총 1,800개의 학습 데이터와 200개의 예측 실험 데이터로 구분을 하고 인공신경망 학습 모형을 구축한다. 그 결과 대부분의 그룹에서 패리티 성과가 우수하였고 평균 약 10% 이상의 초과 수익을 달성하였다. 특히 3~6 그룹에서는 평균 약 20% 이상의 초과 수익을 보였으며 그룹 6의 경우에는 약 37%의 초과 수익을 기록했다. 본 논문은 금융 분야에 4차 산업의 대표적 기술인 기계학습 기법을 융합·적용하여 의사결정 문제 해결에 집중했다는 것에서 의의가 있으며 데이터 접근에 한계가 많은 전환사채 상품을 대상으로 실험을 했다는 점에서 향후 다양한 연구에서 참고 문헌이 되기를 기대한다. Convertible bonds are financial products that contain the nature of both bonds and shares, which are generally issued by companies with lower credit ratings to increase liquidity. Conversion bonds rely on qualitative judgment in the past, although decision-making on whether and when to exercise the right to convert is the most important issue. Therefore, this paper proposes to apply artificial neural network techniques to scientifically determine the exercise of conversion rights. We distinguish between a total of 1,800 learning data published in the past and 200 predictive experimental data and build an artificial neural network learning model. As a result, the parity performance in most groups was excellent, achieving an average excess of about 10% or more. In particular, groups 3-6 recorded an average excess of about 20% and group 6 recorded an average excess of about 37%. This paper is meaningful in that it focused on solving decision problems by converging and applying machine learning techniques, a representative technology of the fourth industry, to the financial sector.
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유재필,한창훈,신현준 한국엔터프라이즈아키텍처학회 2016 정보기술아키텍처연구 Vol.13 No.1
Recently, researches on applying big data trends to financial market have been activelyconducted, while a lot of attempts using big data for various industries are increasing. In addition,researches show that there is a correlation between the movement of the financial market and thesentimental changes of the public participating directly or indirectly in the market and applies therelationship to investment strategies for stock market. Unlike previous studies, this study breaksdown the stock market into 11 sectors in order to closely capture the trends from each markets. Keywords for each sector are selected by text mining and brainstorming methods, and trends dataof these keywords are collected for recent five years. The computational results illustrate that theinvest strategy based on text mining shows better performance than one based on brain stormingin terms of accumulated rate of returns. 빅데이터를 다양한 산업분야에 적용하려는 시도가 증가하고 있는 가운데 빅데이터 트렌드를금융시장에 활용하려는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 더불어 금융시장 관련 빅데이터 트렌드가주식시장의 움직임을 선 반영할 수 있다는 사실이 최근 연구들에 의해 입증되고 있다. 기존 연구와달리 본 연구에서는 주식 시장의 트렌드를 보다 세분화하여 포착하기 위해 주식 시장을 11개의 섹터로 세분화한다. 각 섹터의 트렌드를 대표하는 키워드들을 텍스트마이닝과 브레인스토밍 기법을 통해 각각 선정하고 5년간의 트렌드 데이터를 수집함으로써 섹터별 상장지수펀드(ETF) 투자 포트폴리오 전략을 수립한다. 섹터별 투자성과를 누적수익률 및 연도별 수익률 관점에서 비교한 결과 텍스트마이닝 기법에 기반을 둔 섹터 트렌드 전략이 보다 우수한 성과를 보이는 것으로 나타났다.
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