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10원
F - 100원 120원
EX 4) 복수기간
t = 0 t = 1 t = 2
F - 100원 120원 -
G - 100원 - 120원
EX 5) 투자원리의 전개 : 순현가법과 내부수익률법
* 가격과 가치
* 요구수익률과 내부수익률
t = 0 t = 1 t = 2
F - 100원 120원 -
t = 0 t = 1 t = 2
H - 100원 - 150원
< 투자자의
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투자수익률과 위험(3)
2. 위험(1):
○위험이란; → 투자의 가치가 일정하지 않고 변할 수 있는 가능성
즉 , 투자의 기대수익률에 대한, “불확실성”이라고 정의된다.
- 일반적으로 위험을 “위태하고 험함, 안전하
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수익률의 계절특성 그리고 이상수익률 현상
2. 기업특성과 계절특성에 따른 이상수익률 현상의 상호관련성
3. 주식시장의 과잉반응과 모멘텀효과
4. 주식시장의 과잉변동성
제5절 시장심리와 행동재무
1. 시장심리와 거품이론
2. 투자자의
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기초개념 및 재무분석과 재무계획
I. 재무관리의 기초개념
1. 재무관리의 개념과 기능
(1) 기업의 목적
(2) 재무관리의 목표
2. 화폐의 시간가치
(1) 화폐의 시간가치와 이자율
II. 재무분석과 재무계획
1. 재무분석
(1) 재무분석의 의의
(2)
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투자전략. 채권의 가치평가
Ⅰ 채권평가의 기초개념
1. 채권의 이론가격
2. 채권의 종류
3. 채권가격과 시장이자율과의 관계(Malkiel의 채권가격정리)
4. 채권수익률의 종류
Ⅱ 채권수익률의 위험구조
1. 의 의
2. 요 소
3. 채무불이행
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투자의 결정
1. 부동산투자 결정시 고려사항
2. 투자결정의 주요변수
3. 부동산투자의 결정 과정
[3] 부동산투자의 위험과 수익분석
1. 부동산투자와 위험
2. 부동산 투자위험의 유형
3. 부동산투자와 수익률
4. 투자가치와 시
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개념 ---------------------------------------47
2. VaR의 특징 ---------------------------------------54
3. VaR의 응용 ---------------------------------------58
제3절 VaR를 활용한 상품개발리스크 측정 및 한계점 -------65
1. VaR를 활용한 상품개발리스크 측정 ------------------65
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투자(투자대상의 다양화, Diversification)
포트폴리오 투자전략에 의한 투자방안으로 투자자금을 한 가지 투자대안에만 집중하지 않고 여러 자산에 분산투자를 함으로써 기대수익률은 감소시키지 않으면서 위험을 감소시키는 분산효과를 추구
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투자사업의 발전 방안에 대한 연구”
건국대 대학원, 석사학위논문, 2006 제 1 장 서 론
1.1 연구의 배경 및 목적
1.2 연구의 범위
1.3 연구의 방법
제 2 장 민간 투자 사업의 이론적 고찰
2.1 민자 유치의 개념
2.2 민자 유치의 특징
2.3 민
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기초
1노인복지의 개념
2 노인복지의 특성
3 노인복지의 목표
제 3절 노인복지에 관한 국제기준
제 4 절 노인복지의 목표와 원칙
1노인복지의 목표
2 노인복지정책의 기본원칙
제 5절 노인복지의 재정정책
1 조세방식
2 사회보험 방
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투자하여 기초 개념을 복습하고, 이해가 안 가는 부분은 뒤로 넘기지 않고 반드시 풀기 위해 많은 노력을 기울였습니다. 그리고 어려운 문제에 대한 접근 방법을 스스로 고민하면서 차근차근 해결해 나갔습니다. 또한, 저는 학습 일지를 작성
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상의 수익률을 올리고 있습니다. 이것은 그리 크지 않은 금액이지만 증권회사에서 제가 고객 밸류 중심 영업을 위해서 무엇을 어떻게 추진해야 할 것인가를 느끼게 해주고 있습니다. 그리고 단기간의 투자라는 개념이 아니라 지속적인 수익
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개념에 BSC를 도입함으로써 익히 알려진 기업이다. 이 회사는 성과지표라는 용어가 과거지향적이라고 판단하고 '관리 프로세스'에 대한 초점을 부각시키기 위하여 그들의 모형을 '네비게이터(Navigator)'로 명명하였다.
스칸디아 네비게이터의
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. 또한 데이터 기반의 소규모 리서치도 수행할 수 있으며, 팀 내 단기 전략 수립을 위한 기초 조사나 백테스트 작업도 적극적으로 맡아 성과에 기여할 수 있습니다. 2025 한국투자신탁운용 운용(인턴) 자기소개서 지원서와 면접자료
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기초 이론과 개념: 82
자. 회귀 분석 및 모델링: 83
차. 가설 검정과 추론: 83
카. 데이터 분석 및 시각화: 84
타. 빅데이터와 기계 학습: 84
파. 실험 계획법 85
하. 비모수 통계 85
거. 빅데이터와 머신러닝 86
너. 데이터 분석 도구와 소프트웨어
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