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Real Estate Asset NFT Tokenization and FT Asset Portfolio Management

부동산 유동화 NFT와 FT 분할 거래 시스템 설계 및 구현

  • 김영근 (서울시립대학교 컴퓨터과학과) ;
  • 김성환 (서울시립대학교 컴퓨터과학부)
  • Received : 2023.01.10
  • Accepted : 2023.06.24
  • Published : 2023.09.30

Abstract

Currently, NFTs have no dominant application except for the proof of ownership for digital content, and it also have small liquidity problem, which makes their price difficult to predict. Real estate usually has very high barriers to investment due to its high pricing. Real estate can be converted into NFTs and also divided into small value fungible tokens (FTs), and it can increase the the volume of the investor community due to more liquidity and better accessibility. In this document, we implement and design a system that allows ordinary users can invest on high priced real estate utilizing Black Litterman (BL) model-based Portfolio investment interface. To this end, we target a set of real estates pegged as collateral and issue NFT for the collateral using blockchain. We use oracle to get the current real estate information and to monitor varying real estate prices. After tokenizing real estate into NFTs, we divide the NFTs into easily accessible price FTs, thereby, we can lower prices and provide large liquidity with price volatility limited. In addition, we also implemented BL based asset portfolio interface for effective portfolio composition for investing in multiple of real estates with small investments. Using BL model, investors can fix the asset portfolio. We implemented the whole system using Solidity smart contracts on Flask web framework with public data portals as oracle interfaces.

대체 불가능 토큰 (NFT: non-fungible Token)은 분할할 수 없다는 고유한 특징을 가지고 있다. 현재 NFT는 디지털 콘텐츠에 대한 소유권 증명 이상의 용도가 명확하지 않고, 토큰의 유동성이 거의 없으며, 이로 인한 가격의 예측이 어렵다. 현실에서의 부동산은 대개 가격이 매우 높은 특징으로 인해 투자 진입장벽이 매우 높다. 현물 부동산을 NFT 화하고, FT (fungible token)으로 분할하면 유동성의 증가, 접근성의 증가에 따른 투자자 커뮤니티 볼륨의 증가를 기대할 수 있다. 본 논문은 일반 투자자들이 개별적으로 구매하기 어려운 현물 부동산을 대량의 FT로 분할하고 이를 Black Litterman 모델 기반의 Portfolio 투자 인터페이스를 통해 투자할 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다. 이를 위해, 현물 부동산을 담보로 페깅하고, 보안적으로 안전한 블록체인인 NFT로 발행한다. 상시 변경되는 부동산 가격을 모니터링하기 위한 오라클을 사용하여, 외부 부동산 정보를 블록체인에 반영할 수 있도록 하였다. 현물 부동산 가격을 그대로 유지하고 있는 NFT를 낮은 가격의 대량 FT로 분할함으로써, 큰 유동성을 제공하고 가격 변동성 제한을 두었다. 이를 통해, 높은 가격으로 인해 투자하기 어려웠던 일반 소액 투자자들이 쉽게 투자할 수 있도록 하였다. 또한 소액 투자로 여러 개의 복수 현물 부동산에 투자하기 위한 효과적인 포트폴리오 구성을 위한 자산 포트폴리오 인터페이스를 구현하였다. 이는 Black Litterman 모델을 활용하여, 다수의 현물 부동산 NFT에 대한 투자 비율을 최적화할 수 있는 목적을 가진다. 전체 시스템은 Solidity 언어로 작성한 smart contract, Flask 웹 프레임워크, 공공데이터포털의 "국토교통부_아파트매매 실거래자료 Open API"를 활용하였다.

Keywords

References

  1. S. Nakamoto, "Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System," Whitepaper, 2008.
  2. H. Kim, H.-J. Kwon, M.-S. Lim, "A study on the tradability and scalability of NFT -Focusing on linking with alternative exchanges-," Journal of Payment and Settlement, Vol.13, No.1, pp.257-272, 2021. https://doi.org/10.22898/KPSAKR.2021.13.1.257
  3. K. J. Jang, "A study on innovative financial services of business models using blockchain technology," The eBusiness Studies, Vol.18, No.6, pp.113-130, 2017. https://doi.org/10.20462/TeBS.2017.12.18.6.113
  4. J. Lee and G.-S. Jo, "Understanding and utilizing the latest NFT technology," Korea Institute of Information Technology Magazine, Vol.19, No.1, pp.7-11, 2021. https://doi.org/10.14801/jkiit.2021.19.5.7
  5. M. Rubinstein, "Markowitz's" portfolio selection": A fiftyyear retrospective," The Journal of Finance, Vol.57, No.3, pp.1041-1045, 2002. https://doi.org/10.1111/1540-6261.00453
  6. G. D. Koo, C. G. Lee, and G. H. Seo, "A study of uses and operation performance of asset allocation system," The Review of Business History (KABH), Vol.57, pp.247-270, 2011. https://doi.org/10.22629/kabh.2011.26.1.009
  7. W. F. Sharpe, "Capital asset prices: A theory of market equilibrium under conditions of risk," The Journal of Finance, Vol.19, No.3, pp.425-442, 1964. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1964.tb02865.x
  8. F. Black and R. Litterman, "Global asset allocation with equities, bonds, and currencies," Fixed Income Research, Vol.2, No.(15-28), pp.1-44, 1991. https://doi.org/10.3905/jfi.1991.408013
  9. T. Idzorek, "A step-by-step guide to the Black-Litterman model: Incorporating user-specified confidence levels," In Forecasting Expected Returns in the Financial Markets, Academic Press, pp.17-38, 2007.
  10. I.-Y. Kim, J.-S. Park, and C.-H. Lee, "New consensus algorithm against 51% attack," Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference, Korea Information Processing Society, 2018.
  11. D.-R. Kong and T.-C. Lin, "Alternative investments in the Fintech era: The risk and return of Non-Fungible Token (NFT)," Available at SSRN 3914085, 2021.
  12. H. Al-Breiki, M. H. U. Rehman, K. Salah, and D. Svetinovic, "Trustworthy blockchain oracles: review, comparison, and open research challenges," IEEE Access, Vol.8, No.2020, pp.85675-85685, 2020. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2992698
  13. A. Popescu, "Non-Fungible Tokens (NFT)-Innovation Beyond the Craze," 5th International Conference on Innovation in Business, Economics and Marketing Research, 2021.
  14. L. van Haaften-Schick and A. Whitaker, "From the artist's contract to the blockchain ledger: New forms of artists' funding using NFTs, fractional equity, and resale royalties," Journal of Cultural Economics, Vol.46, No.2, pp. 287-315,
  15. S. M. H. Bamakan, , N. Nezhadsistani, O. Bodaghi, and Q. Qu, "A decentralized framework for patents and intellectual property as nft in blockchain networks," 2021.
  16. Y.-G. Kim and S.-H. Kim, "NFT tokenization of real estate and divisible FT trading with asset portfolio management," Korean Information Processing Society Conference Proceedings, Vol.29, No.2, pp.258-260, 2022.