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Knowledge sharing in ISD projects: role of task interdependence and social capital Hyejung Lee, Jun-Gi Park, Jungwoo Lee International Journal of Managing Projects in Business ISSN: 1753-8378 Article publication date: 14 September 2020 Issue publication date: 6 April 2021 DOWNLOADS 296 Abstract Purpose Extant literature on design theory has little empirical evidence about how work characteristic..

가장 최근에 연구를 진행하고 있는 투자전략의 한 부문입니다. 네이버 키워드, 구글 키워드가 실제로 투자전략으로 활용될수 있을까? 실제로 많은 투자전략에서 텍스트마이닝 전략을 사용하고 있습니다. 그 과정에서 어떤 데이터를 어떻게 분석해서 제공하는가에 따라서 투자전략은 바뀔수 있습니다. 왜 하필 네이버/구글의 키워드를 활용할까요? 그것은 시장에 참여하는 투자자들이 집단의 심리에 따라 움직일수 있다는 가설에서 시작합니다. 시장 참여자들의 심리가 어떤 방향으로 흘러간다면 특정 단어나 텍스트가 그걸 반영할수 있을것이고, 시장에 참여자는 빠르게 혹은 합리적으로 알아낼수 있다면, 투자전략에 반영할 수 있지 않을까 하는겁니다. 재미있죠? 결과는 그때 그때 달라요 입니다. ㅠ.ㅠ 일부는 맞는 말이고, 실제로 모델링하고 ..

비트코인과 이더리움은 이제 포기할수 없는 자산이 되었습니다. 그리고 금은 전통적인 안전자산이라 불리죠? 두개의 자산이 전혀 다른 방식으로 움직이는것 같은데, 실제로 주식시장에 어떤 영향을 줄까요? 전혀 영향관계가 없다고 볼수는 없는데.. 도대체 어떤 방식으로 움직이는지 궁금하죠. 만약 영향을 주는 매커니즘을 이해하면, 투자해서 더 높은 수익을 얻을수 있지 않을까? 하는 단순한 생각으로 연구가 시작되었습니다. 재미있는 사실은 비트코인은 금리와 주식 매수량등에 영향을 받는다는 것입니다. 금은 주식시장에 직접영향을 받는데 반해서요. 다양한 시나리오를 기반으로 전략을 수립하면, 자산 투자전략을 성공적으로 해 볼수 있겠죠? 참고해 보세요. 비트코인과 금은 코스피에 어떻게 영향을 주는가? – 베이지안 네트워크모형 ..

AI전략을 활용하면 주식과 같은 투자자산에 대한 매매 수익율을 높일수 있을 것이라 예상하게 됩니다. 실제로 어떤 전략이 시장인덱스(KOSPI, S&P500)보다 높은 수익율을 올릴수 있을지에 대해서 많은 연구가 이루어집니다. 하지만, 현실에서는 시장인덱스를 이기는 AI기반 투자나 개인 펀드매니저도 많지 않습니다. 그이유는 몇가지가 있지만, 대부분 시장에 노출되는 정보를 전부이용할수록 시장과 같아지거나, 시장에서 노출되지 않은 정보를 활용할 경우는 정보 취득이 어렵다는점, 마지막으로 시장이 인지못하는 정보를 활용한 전략은 그 효과가 나타나기까지 너무 많은 시간이 소요되기 때문이죠. 그래서, AI전략은 현실적으로 그 목표를 무엇으로 하기에 따라서 투자전략이 전혀 달라져야 합니다. 우리는 그 중심에 포트폴리오..

2021년에 수행했던, 자산 투자 2차 연구결과입니다. 그 대상은 부동산!! 주요 광역시에 따라서 지역별 GDP와 소비자 물가지수가 차이가 난다는 점을 알고 계시나요? 수도권과 그외 지역간의 지역별 소득차이와 마찬가지로 물가지수도 당연히 차이가 납니다. 그렇다면 당연히 물가차이가 아파트와 같은 주택가격 상승과 하락에 영향을 주겠죠? 결과는 지역별로 유사한 패턴이 존재한다는 점입니다. 비슷한 유형의 지역 구조와 경제구조를 가진 곳과 그렇지 않은 곳에서 물가는 아파트 가격에 영향을 다르게 준다는 것이죠. 투자관점에서 힌트가 될것 같습니다. 지역 소비자물가지수의 주택가격 영향 연구: 서울과 6대 광역시 중심 [KCI/인문사회과학연구, 2021] · 연구 주제: 서울과 6개 광역시에서 거시경제 변수와 지역 변수..

본 연구는 암호화폐를 대표하는 비트코인과 주요 자산인 금, 은, 주식 자산들간의 선후행관계와 장기적인 영향의 정도에 대해 실증적으로 분석하고, 장기 균형관계를 추정하고자 하였다. 비트코인의 매매가격과 금, 은 가격, S&P500 지수를 주간 단위로 2010년 7월부터2020년 3월까지 약 10년간의 시계열 데이터를 수집하여 부석하였다. 그랜저 인과관계 검정, VECM 추정, 충격반응분석과 분산분해분석을 통해 시사점을 도출하였다. 분석결과에 따르면, 원자재 자산인 금과 은의 가격, 주식 자산인 S&P500은 비트코인의 가격에 대한 선행 지표로 볼 수 있었다. 특히 VECM과 분산분해분석 결과에서 S&P500과 은의 가격은 비트코인에 대해 정의 관계로 높은 영향력을 가지는 선행 변수로 분석되었다. 금의 가격..