• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.522-523
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• 2024

상호의존성을 검증하기 위해 통계적 측정치를 사용한 심층 분석을 통해 섹터 기반 상장지수펀드를 중심으로 금융 네트워크의 불일치를 분석한다. 최소 스패닝 트리, p 값 기반 네트워크와 같은 방법론을 채택하여 가격 기반 불일치를 조사하여 금융 데이터 내의 기본 네트워크 구조를 파악합니다. 우리의 주요 기여는 다양한 측정치와 네트워크 분석을 사용하여 금융 시장에 대한 다양한 통찰력을 제공하는 방법을 보여주는 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제3권4호
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• pp.199-205
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• 2017

클라우드 컴퓨팅은 시스템 자원의 적절한 분배 활용이 가능한 만큼 금융회사의전산시스템에 클라우드를 적용할 경우 가용성 유지와 비용절감 측면의 큰 이점을 기대할 수 있다. 2016년 10월 금융감독규정의 일부조항 개정이 있었지만 이는 비중요 정보처리시스템에 국한된 내용으로 전자금융시스템을 포함한 금융회사 전체 전산시스템의 클라우드 적용을 제한하고 있다. 본 논문에서는 금융회사 전산시스템 클라우드 적용을 위한 전산인프라시스템 적용 모델과 클라우드 보안 위협 정의를 통해 클라우드 보안 요구사항을 연구 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.9-20
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• 2018

금융서비스산업 전반에 고객의 금융정보 및 금융서비스를 적절하게 보호하고 유지하기 위해, 조직은 정보보호 관리체계(ISMS), 개인정보보호 관리체계, 비즈니스연속성 관리체계와 같은 경영시스템을 도입하여 운영하기 시작하였다. 본 연구는 금융권이 ISMS를 고려하는 것이 바람직하며 정보보안 문화, 실무 및 가이드라인을 고려하는 다양한 조직 안에 각기 다른 형태를 가질 수 있다는데서 출발하였다. 금융서비스산업 내에서도 분야에 상관없이 적용 가능하고 보편적으로 널리 알려진 국제 정보보호 관리체계 ISO27001을 도입한 금융 관련 조직을 대상으로 인증 심사에 따른 부적합 추이 및 통제 요인의 분석을 통해 해당 ISMS의 주요 통제 영역을 도출하게 된다. 이에 따라 ISMS를 도입하여 운용하고 있는 금융 관련 5개 조직의 사례분석을 통해 정보보호 수준의 개선 효과를 분석해 보고자 했다. 금융 섹터에서 인증을 유지하고 있는 곳이 적어 실증 연구를 위한 자료 확보가 어려웠지만, 초기 연구 대상으로서의 의미가 있는 것으로 분석되었다. 분석을 통해, 대상 업체들에서 최초심사로부터 3년 주기가 지나는 동안 부적합 건수가 매년 감소하고 있음을 확인할 수 있었다. 부적합 빈도수가 가장 높았던 물리적 환경적 보안, 의사소통 및 운영관리, 접근통제 영역이 각 23%, 19%, 17%를 나타내 전체 부적합의 59% 정도를 차지하는 주요 통제영역으로 도출되었다. 이를 통해 금융권에서 중요하게 다루어지지 않았던 기술적, 관리적, 물리적 보안 이슈를 ISMS가 충족시키고, ISMS가 금융서비스산업에 적용 가능한 효과적인 관리체계가 될 수 있음을 발견하였다.

• 응용통계연구
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• 제28권5호
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• pp.1013-1024
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• 2015

본 논문에서는 다변량 DCC(dynamic conditional correlation) GARCH 모형에서 동태적 상관계수를 추정하기 위한 대표적 방법인 쌍별 추정법과 다차원 추정법의 효율성을 비교한다. 이를 위하여 금융 시장의 변동성을 반영하는 다변량 시계열을 생성하고 이에 대한 DCC GARCH 모형을 수립 및 추정하는 시뮬레이션을 실시하였다. 또한 KOSPI 200 섹터지수를 이용하여 포트폴리오를 구성하고 이의 변동성 추정 및 VaR 계산을 통하여 동태적 상관계수 추정에 대한 정확성을 평가하였다. 그 결과로서, 전반적으로 다차원 추정법이 쌍별 추정법보다 우수함을 발견하였다. 특히, 다차원 추정법에서 상대적으로 상관관계가 낮은 시계열을 추가할수록 쌍별 시계열에 대한 동태적 상관계수 추정의 정확성을 높여줌을 발견하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.39-55
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• 2019

최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.