• 제목/요약/키워드: 상품지수

검색결과 158건 처리시간 0.026초

자산 포트폴리오 효율성 향상을 위한 상품선물의 공헌도에 대한 연구

  • 김태혁;박종해;공봉재;권일준
    • 재무관리논총
    • /
    • 제14권1호
    • /
    • pp.15-39
    • /
    • 2008
  • 본 연구에서는 미국, 영국, 한국 금융시장의 주식, 회사채, 국채, 부동산지수와 상품지수로 구성된 포트폴리오에서의 상품지수의 역할을 실증적으로 제시하고자 했다. 일반적인 금융상품으로만 구성된 포트폴리오와 상품지수가 포함된 포트폴리오의 수익률과 위험을 비교 분석하여 상품지수의 포트폴리오 구성요소로서의 타당성을 검증했다. 또한, 국가별 통화정책의 변화에 따라 분석기간을 긴축정책기와 확장정책기로 구분하여 그 성과를 비교함으로써 상품지수가 인플레이션 헤지수단이 될 수 있는지를 확인하고자 하였다. 미국과 영국의 경우 GSCI지수는 긴축기에 다른 금융자산에 비해 위험대비 수익률이 높아 포트폴리오 편입비중이 크며, 포트폴리오의 효율성을 높이는 것으로 분석되었다. 영국의 경우 환율을 적용하기 전과 후의 분석결과가 크게 상이하지 않으나, 한국의 경우 환율을 적용한 GSCI지수의 포트폴리오 편입비중은 미국, 영국시장과 유사한 결과를 보이나, 환율과 GSCI지수를 각각 독립적인 자산으로 편입하여 분석할 경우 그 효과는 미미한 것으로 나타났다. 즉, 환율을 적용하여 편입한 GSCI지수의 포트폴리오 수익률 상승효과 중 상당한 부분이 환율로 인한 것이며, 해외시장의 경우와 단순히 비교하기는 어렵다는 점이다. 따라서, 우리나라의 경우는 미국, 영국과 달리 환율을 적용한 상품지수가 인플레이션에 대한 헤지수단이 되나, 환율효과가 지배적이므로 상품지수 자체의 공헌도는 높지 않다고 평가된다.

  • PDF

물가지수의 가중치 추정모형: 물가지수체계의 연관분석적 평가법(속)

  • 김준보
    • Journal of the Korean Statistical Society
    • /
    • 제5권2호
    • /
    • pp.109-118
    • /
    • 1976
  • 현행 일반적으로 쓰여지고 있는 물가지수 산식은 기준시점의 거래량(또는 거래금액)을 상품별 가중치(weight)로 삼는 가중총합방식(weighted aggregate formula, 또는 가중산술평균산식)으로서의 Laspeyres식이라 함은 주지하는 바와 같다. 그것이 상품별로 유통면의 중요성을 분명히 감안하여 있고, 비교시점의 가격변동만이 계산에 반영된다는 점에 있어서 물가지수로서의 실용성이 널리 인정되어 있는 산식이다. 그러나 Lasperyres식의 난점을 또한 많은 것이니 그 가운데 특히 가중치의 고정성과 관련하여 기준시점의 이동에 따른 전후 물가지수의 비연결성은 결정적 결함이라 할 수 있다. 여기에 이 식의 지수적 허구성이 흔히 논의되고, 이른바 Paasche check라 하여 수시로 조사한 거래량(또는 거래금액)에 의하여 물가지수의 가중치로 삼아서 전자를 검정하는 방법도 쓰여지는 형편이다. 필지는 일찌기(1973년) Laspeyres식의 상품별 가중치에 관한 객관적 평가법의 하나로서 산업(따라서 상품)의 연관분석적 수단에 의한 약간의 시안을 발표한 바 없지 않았다. 그것은 요약컨대 산업연관분석에 쓰이는 투입계수표를 중심삼아 한 상품가격이 다른 상품가격에 미치는 파급효과, 따라서 물가에 미치는 파급력을 계산하고, 나아가서 각 상품의 수요 및 공급함수를 도입하여 그들 계수를 추정함으로써 가중치의 객관화를 꾀해 본 것이 전고의 골자이다.

  • PDF

기계학습을 활용한 상품자산 투자모델에 관한 연구 (A Study on Commodity Asset Investment Model Based on Machine Learning Technique)

  • 송진호;최흥식;김선웅
    • 지능정보연구
    • /
    • 제23권4호
    • /
    • pp.127-146
    • /
    • 2017
  • 상품자산(Commodity Asset)은 주식, 채권과 같은 전통자산의 포트폴리오의 안정성을 높이기 위한 대체투자자산으로 자산배분의 형태로 투자되고 있지만 주식이나 채권 자산에 비해 자산배분에 대한 모델이나 투자전략에 대한 연구가 부족한 실정이다. 최근 발전한 기계학습(Machine Learning) 연구는 증권시장의 투자부분에서 적극적으로 활용되고 있는데, 기존 투자모델의 한계점을 개선하는 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 연구는 이러한 기계학습의 한 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상품자산에 투자하는 모델을 제안하고자 한다. 기계학습을 활용한 상품자산에 관한 기존 연구는 주로 상품가격의 예측을 목적으로 수행되었고 상품을 투자자산으로 자산배분에 관한 연구는 찾기 힘들었다. SVM을 통한 예측대상은 투자 가능한 대표적인 4개의 상품지수(Commodity Index)인 골드만삭스 상품지수, 다우존스 UBS 상품지수, 톰슨로이터 CRB상품지수, 로저스 인터내셔날 상품지수와 대표적인 상품선물(Commodity Futures)로 구성된 포트폴리오 그리고 개별 상품선물이다. 개별상품은 에너지, 농산물, 금속 상품에서 대표적인 상품인 원유와 천연가스, 옥수수와 밀, 금과 은을 이용하였다. 상품자산은 전반적인 경제활동 영역에 영향을 받기 때문에 거시경제지표를 통하여 투자모델을 설정하였다. 주가지수, 무역지표, 고용지표, 경기선행지표 등 19가지의 경제지표를 이용하여 상품지수와 상품선물의 등락을 예측하여 투자성과를 예측하는 연구를 수행한 결과, 투자모델을 활용하여 상품선물을 리밸런싱(Rebalancing)하는 포트폴리오가 가장 우수한 성과를 나타냈다. 또한, 기존의 대표적인 상품지수에 투자하는 것 보다 상품선물로 구성된 포트폴리오에 투자하는 것이 우수한 성과를 얻었으며 상품선물 중에서도 에너지 섹터의 선물을 제외한 포트폴리오의 성과가 더 향상된 성과를 나타남을 증명하였다. 본 연구에서는 포트폴리오 성과 향상을 위해 기존에 널리 알려진 전통적 주식, 채권, 현금 포트폴리오에 상품자산을 배분하고자 할 때 투자대상은 상품지수에 투자하는 것이 아닌 개별 상품선물을 선정하여 자체적 상품선물 포트폴리오를 구성하고 그 방법으로는 기간마다 강세가 예측되는 개별 선물만을 골라서 포트폴리오를 재구성하는 것이 효과적인 투자모델이라는 것을 제안한다.

배리어 옵션이 내재된 지수연동형 보험상품의 가격결정 (Pricing an Outside Barrier Equity-Indexed Annuity with Flexible Monitoring Period)

  • 신승희;이항석
    • Communications for Statistical Applications and Methods
    • /
    • 제16권2호
    • /
    • pp.249-264
    • /
    • 2009
  • 지수연동형 보험상품(EIA: Equity-indexed annuities)은 주식시장의 수익률과 연계하여 보험상품의 수익률이 결정되며 주식시장의 수익률이 낮은 경우에도 최소보장 수익률이 제공되는 상품이다 EIA의 수익률은 주가 수익률에 일정 비율을 곱하고 이 값과 최소보장수익률과 비교하여 높은 값을 수익률로 정의한다. 여기서 주가수익률에 곱하는 일정비율을 참여율(Participation rate)이라고 부른다. 본 논문에서는 수익률을 결정하는 주가지수와 일정수준을 넘는 여부를 결정하는 주가지수를 다른 지수로 사용하는 Outside Barrier가 내재된 보험 상품을 제안하고자 한다. 특히 Outside Barrier조건의 결정을 계약기간 전체가 아닌 계약기간의 일부분으로 선정한 것이 특징이다. 이러한 수익률 구조를 반영하는 가격 공식을 기댓값 계산을 통하여 유도하고 수치해석 기법을 이용하여 최소보장이율, Rebate, barrier 수준, 주가 변동성, 상관계수 및 관측기간 등의 변수가 참여율의 결정 에 어떤 영향을 미치는지를 알아보고자 한다.

시간 의존적인 상품 추천을 위한 지수 평활 시간 연관 규칙 (Exponential Smoothing Temporal Association Rules for Recommendation of Temperal Products)

  • 정경자
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
    • /
    • 제10권1호
    • /
    • pp.45-52
    • /
    • 2005
  • 본 연구에서는 시간 연관 규칙에 지수 평활법을 적용한 상품 추천 알고리즘을 제안한다. 시간 연관 규칙은 기존의 연관 규칙에 시간 개념을 적용한 연관 규칙이다. 본 연구에서는 과거 데이터 보다 최신의 데이터에 가중치를 더 부여한 지수 평활 시간 연관 규칙을 제안한다. 제안한 알고리즘은 시간 의존적인 데이터에 적용하여 시뮬레이션을 한 결과 지수 평활법을 적용한 시간 연관 규칙이 기존의 시간 연관 규칙보다 실행시간 면에서 다소 오래 걸리지만 상품 추천 측면에서 더 효과적이다.

  • PDF

엔트로피 기반 인과관계 네트워크의 모듈성을 활용한 상품 선물 시장의 EDaR 변동 예측 모형 개발 (Developing an Entropic Drawdown-at-Risk (EDaR) Fluctuation Forecasting Model for Commodity Futures Market Using Entropy-Based Dependency and Causality Network Modularity)

  • 최인수;김우창
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
    • /
    • pp.370-373
    • /
    • 2022
  • 본 연구에서는 전이 엔트로피 개념을 활용하여 주요 상품 선물의 하방 리스크 지수의 정보 흐름을 바탕으로 한 인과관계 네트워크를 구성하였다. 그리고 구성된 네트워크를 활용하여 금융 시장을 분석하였으며, 또한 정보 흐름의 존재 여부를 바탕으로 상품 선물의 하방 리스크 지수의 예측력이 개선될 수 있는지 확인하고자 하였다. 이를 위하여 정보 불확실성의 감소량을 측정하는 전이 엔트로피를 인과관계의 측정 지표로 상정하였으며, 전이 엔트로피 측정 시 발생할 수 있는 유한크기효과(finite size effect)를 조정하는 데 있어서 효과적인 지표인 효율적 전이 엔트로피를 활용하여 정보 흐름 네트워크를 구성하였으며 이를 이용하여 금융 지수 간의 인과관계를 분석하고 EDaR 의 등락 예측에 활용하였다. 그 결과, 금융 시장 지수를 효율적 전이 엔트로피를 이용한 인과관계 네트워크를 활용하여 금융 시장의 복잡계 네트워크 분석이 가능함을 확인하였고, 구성된 네트워크를 활용하여 국내 금융 시장 등락 예측에 있어 더 적은 데이터 열을 활용하여 거의 유사한 예측 결과를 냄으로써 상품 선물 시장 관련 예측의 데이터 열 선택에 활용할 수 있음을 확인하였다.

지수적 가중치를 적용한 협력적 상품추천시스템 (A Recommendation System of Exponentially Weighted Collaborative Filtering for Products in Electronic Commerce)

  • 이경희;한정혜;임춘성
    • 정보처리학회논문지B
    • /
    • 제8B권6호
    • /
    • pp.625-632
    • /
    • 2001
  • 전자상점에서 이루어지는 고객의 구매패턴이 온라인 상에서 데이터베이스화되어, 이를 통하여 고객의 취향에 맞는 상품을 제공할 수 있는 많은 알고리즘이 연구되고 있다. 이러한 알고리즘은 전자상점에서 고객의 개별특성을 고려한 상품을 제공하기 위하여, 고객정보 데이터베이스와 거래정보 데이터베이스로부터 연관규칙 등을 추출하여 사용한다. 그러나 시간의 흐름에 민감한 계절상품이나 특선상품과 같이 전자상점의 거래량에 크게 직결될 수 있는 상품에도 기존의 시간을 고려하지 않은 알고리즘을 적용한다면 추천성공률이 떨어질 것이다. 따라서 본 논문에서는 시간의 영향을 많이 받는 상품추천을 위하여, 최근 전자상점 추천시스템으로 효과적인 아이템 기반 협력알고리즘에 지수적 가중치를 적용한 협력적 여과추천(EWCFR) 알고리즘을 제안한다. 또한 이러한 추천시스템이 대용량의 고객데이터와 상품데이터에 대한 연산을 수행하고 다수의 고객에게 실시간으로 서비스를 제공하여야 하므로, XML기반의 MMDB를 활용한 전자상거래 시스템과 알고리즘을 제안한다.

  • PDF

물가와 생활(중)

  • 정찬길
    • 월간양계
    • /
    • 제20권9호통권227호
    • /
    • pp.54-56
    • /
    • 1988
  • 도매물가지수는 국민경제 전반에 걸쳐 광범위한 상품을 대상으로 작성하는데 대하여 소비자물가지수는 일반가계가 소비생활을 영위할 목적으로 구입하는 재화 및 서비스를 대상으로 작성한다.

  • PDF

물가지수체계의 연관분석적 평가법 (An Interindustry Approach to Formulations of Price Indexes)

  • 김준보
    • Journal of the Korean Statistical Society
    • /
    • 제1권1호
    • /
    • pp.3-10
    • /
    • 1973
  • 오늘날 각국에 널리 통용되고 있는 물가지수의 작성법은 반드시 개관적 지표성을 뚜렷이 인정할만한 정립된 이론의 토대 위에 서있는 것같지 않다. 지금 우리에게 보편적 산식이 되어있는 Laspeyres식을 본다 할 때 대상상품의 종목이나 가중치의 결정방법도 문제려니와 기준시점(연도)의 이동에 따른 전후 지수체계의 불가피한 비연결성은 치명적 결함의 조건이다.

  • PDF

MMDB를 이용한 전자상거래 상품추천 시스템 (Recommendation System for E-Commerce using MMDB)

  • 김용기;이경희;한정혜;이충세
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (3)
    • /
    • pp.466-468
    • /
    • 2001
  • 전자상점에서 이루어지는 고객의 구매패턴이 온라인 상에서 데이터베이스화되어, 이를 통하여 고객의 취향에 맞는 상품을 제공할 수 있는 많은 알고리즘이 연구되고 있다. 이러한 알고리즘은 전자상점에서 고객의 개별특성을 고려한 상품을 제공하기 위하여, 고객정보 데이터베이스와 거래정의 데이터베이스로부터 연관규칙 등을 추출하여 사용한다. 그러나 시간의 흐름에 민감한 계절상품이나 특선상품과 같이 전자상점의 거래량에 크게 직결될 수 있는 것 등에도 같은 알고리즘을 적용한다면 추천성공률이 떨어질 것이다. 따라서 본 논문에서는 시간의 영향을 많이 받는 상품추천을 위하여, 최근 전자상점 추천시스템으로 효과적인 아이템 기반 협력알고리즘에 지수적 가중치를 적용하여 추천하는 알고리즘을 제안한다. 또한 이러한 추천시스템이 대용량의 고객데이터와 상품데이터에 대한 연산을 수행하고 다수의 고객에게 실시간으로 서비스를 제공하여야 하므로 MMDB를 활용한다.

  • PDF