본 논문은 단일 종목에 투자금을 전액 투자하는 것에 비해 다수의 종목에 분산투자하는 것이 투자 위험을 보다 감소시킬 수 있다는 포트폴리오 최적화 문제를 다룬다. 널리 알려진 Markowitz의 수익률에 대한 평균-분산 기법(MV)은 위험요인인 분산(또는 표준편차)을 감소시키기 위해 지배원리를 적용하여 효율적 투자선에 있는 종목들을 대상으로 분산투자하는 포트폴리오를 구성하였다. 반면에, 본 논문에서는 최소표준편차를 가진 종목을 필수 투자종목으로 선정하고, 필수 투자종목과 비양(음의, 무)의 상관관계를 갖는 종목들을 대상으로 포트폴리오를 형성하였다. 제안된 방법을 실험한 결과 MV에 비해 보다 적은 위험(표준편차)을 보였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1481-1500
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2017
본 연구는 우리나라 주식시장을 대상으로 회계 정보 기반 포트폴리오 투자전략의 안정성과 우수성을 확인하였다. 포트폴리오를 구성 하는 과정에서 재무비율의 다양한 조합을 활용하여 기대수익률이 높고, 투자 위험이 낮은 종목군을 선정하고 그 성과를 측정하였다. 또한 회계 정보 기반 유전자 알고리즘 최적화 아이디어를 제시하여 투자성과를 높이고자 했다. 본 연구의 결과로 회계 정보를 활용한 포트폴리오 구성 전략이 투자 의사결정에 유효하며, 이를 통하여 높은 투자성과를 얻을 수 있음을 확인했다. 또한 유전자 알고리즘을 활용한 포트폴리오 투자전략이 실무적으로 투자 의사결정에 유용하게 활용될 수 있음을 검증하였다.
정보보호는 기업의 운영과 고객의 신뢰를 보장하는 필수요소이며 침해사고 예방을 통해 불확실한 피해를 완화시킬 수 있기 때문에 적절한 정보보호 대책의 선택과 적정투자 수준을 결정하는 것이 중요하다. 본 연구는 다양한 산업군에 속해있는 기업에서 정보보호 대책 투자에 활용할 수 있는 예산 범위에서 구성할 수 있는 최적의 정보보호 대책 포트폴리오 구성뿐만 아니라, 각 대책의 적절한 투자 수준에 대한 의사결정 지원 모델을 제시한다. 이를 위하여 산업군별 침해사고 유형 통계를 분석하고 유전자 알고리즘을 활용하여 최적 정보보호 대책 투자 포트폴리오를 도출한다. 도출된 모델을 기존 유전자 알고리즘을 이용한 정보보호 대책 투자 최적화 모델과 비교하고 기업 대상 설문 조사를 통하여 실제 사례를 분석한다.
민간투자사업의 자본구조는 사업시행자가 출자한 자기자본과 대출금융기관으로부터 조달한 타인자본으로 구성된다. 민간투자사업 기본계획에서는 사업시행자의 최소 자기자본비율을 25%로 규정하고 있으며, 일반적으로 정부와 사업시행자 간의 실시협약을 통하여 자본구조를 결정하게 된다. 그러나 민간투자사업의 자본구조는 사업의 수익률과 재무적 안정성을 결정하는 중요한 기준이기 때문에 자금조달계획 수립 시 자본구조에 따른 수익률의 변동성을 파악하고 적정 수익률과 재무적 안정성을 고려하여 자본구조를 최적화할 필요가 있다. 본 연구는 민간투자사업의 수익률과 재무적 안정성을 동시에 극대화할 수 있도록 자본구조를 최적화하기 위한 방법론을 제시하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 기존 민간투자사업들의 자본구조를 고찰하고 민간투자사업 재무모델을 분석하였다. 재무분석을 바탕으로 최적 자본구조를 결정하기 위해 효용함수 개념과 다목적 유전자 알고리즘을 이용한 자본구조 최적화모델을 제시하였다. 제시된 최적화 모델을 인천공항철도 민간투자사업에 적용하여 최적 자본구조를 도출하였고 민감도 분석과 시나리오 분석을 통해 그 활용성을 검증하였다. 사례분석 결과, 최적 자기자본비율은 실시협약에서 결정된 30%보다 낮은 22.3%에서 결정되었으며 이는 자기자본비율을 더 낮추어도 수익률과 재무적 안정성을 유지할 수 있다는 것을 시사한다. 본 연구는 수익률과 재무적 안정성을 동시에 고려하여 최적 자본구조를 결정함으로써 민간투자사업의 사업시행자에 적합한 자본구성과 자금조달을 위한 합리적인 의사판단 기준을 제시하였으며 사업시행자의 수익률 향상에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 한국 주식 시장인 KRX 데이터에 중점을 둔 투자 전략의 최적화를 목표로 하였다. 전통적인 기술 분석 방법은 투자자들의 경험에 의존하여 파라미터를 선택하였다. 하지만 이 연구에서는 기존의 경험에 기반한 파라미터 선택 대신 유전 알고리즘을 사용하여 파라미터를 최적화했다. 결과적으로, 이 전략은 상승장과 하락장 모두에서 buy-and-hold 전략보다 더 나은 성과를 보였다. 이는 기술 분석의 파라미터 최적화의 중요성을 강조하며, 더 효과적인 투자 전략 개발의 가능성을 보여준다.
본 연구는 B/M, E/P, C/P, S/P 등이 높은 주식(가치주)을 매입하는 전락, 즉 역행투자전략 또는 가치전략의 투자성과가 B/M, E/P, C/P, S/P 등이 낮은 주식(성장주)을 매입하는 전략, 즉 성장전략의 투자성과보다 높게 나타나는지를 확인하고 그 원인을 살펴보았다. 실증분석결과에 의하면 가치주에 투자하는 역행투자전략의 투자성과는 지속적으로 크게 나타나며, 통계적으로도 유의한 것으로 나타났다. 한편, 가치주의 위험도는 성장주에 비해 상대적으로 높게 나타나고 있으나, 그 위험차이에 의해 높은 수익률차이를 설명할 수 없는 것으로 보인다. 결론적으로 가치주를 매입하는 전략, 즉 역행투자전략에 의해서 높은 투자성과를 얻을 수 있으며, 이는 위험보다는 투자자들의 비합리적인 부분최적화 행동(suboptimal behavior)에 기인한 것으로 판단된다.
본 연구는 대공위협에 대한 생존성 향상을 위한 다층 대공방어 체계의 최적 투자 계획 모델을 고려한다. 최적화 모델 수립을 위해 다층 대공방어 체계를 네트워크 모델로 표현하고, 가용 예산이 제한되어 있는 상황 하에서 대응실패 확률을 최소화하기 위해 각 방어무기에 대하여 투자여부를 결정하는 모델과 연속적인 투자가 가능한 모델을 각각 제시한다. 비선형 형태의 목적함수를 로그함수를 통해 선형화하였으며, 제시된 최종 모델의 해법으로서 동적계획법 알고리즘과 선형계획법을 제안한다. 가상의 다층 대공 방어 상황을 설정한 후, 두 가지의 최적화 모델에 대한 최적해를 도출하고 그 결과를 분석하였다. 이는 다층 대공방어 체계의 신뢰도 향상을 위한 효과적인 투자 계획 수립의 필요성 및 접근방법을 제시한다.
본 논문은 다기간 대리모형에서 나타날 수 있는 대리비용 중에서 대리인과 위임자의 의사 결정고려기간(decision-making horizon)의 차이로 인해서 발생할 수 있는 과소투자유인을 연구 대상으로 하고 있다. 대리인인 경영자는 자신의 명성을 고려해서 투자효과가 자신의 임기내에 나타나는 투자안에 높은 관심을 가질 것이다. 그런데 계속기업을 전제로 하면 대리인인 경영자는 위임자인 주주보다 투자의사결정시 고려하는 기간이 짧아서 과소투자의 가능성이 존재한다. 동적최적화 기법을 이용한 이론적 모형의 결과도 대리계약기간이 짧을수록 투자수준이 낮을 것으로 나타났다. 이러한 내용을 한국상장기업들을 대상으로 임원근속기간과 설비투자수준의 관계에 대해서 실증분석한 결과, 이론적 기대와 일치하지만 통계적 유의성은 낮은 편이었다. 이같은 결과는 전문경영체제가 확립되어 있지 않은 한국기업환경의 특성에 기인한다고 생각된다.
정보통신기술의 발달로 정보보호의 중요성이 커졌지만, 기업은 제한된 예산 내에서 적절한 대책을 선택하는 데 어려움을 겪고 있다. Sönmez and Kılıç(2021)는 정보 보안 침해를 완화하기 위한 최적의 투자 조합을 결정하기 위해 AHP 및 혼합 정수 계획을 사용하는 모델을 제안했다. 그러나 1) 보안 위협에 대한 보안 대책의 효과를 객관적으로 측정하지 못하고, 2) 투자로 인한 위험 감소가 투자 이전에 측정한 위험 수준을 초과하는 비현실적인 현상이 발생하고, 3) 여러 위협에 대해 단일 대응책을 사용할 때 중복된 투자가 이루어진다는 한계가 있었다. 본 연구에서는 베타 확률 분포를 사용하여 대책의 효과를 객관적으로 정량화하고, 위험 감소 수준이 투자 이전에 측정된 위험 수준을 초과하지 않고 보안 대책이 중복 투자되지 않도록 최적화 모델을 개선했다. 개선된 모델을 국내 중소기업을 대상으로 실증분석한 결과, Sönmez and Kılıç(2021)의 최적화 모델보다 더 나은 결과를 도출했다. 개선된 최적화 모델을 사용하면 정보보호 비용, 수량, 대책 효율성을 고려하여 고정된 예산 내에서 최적의 대책별 투자 포트폴리오를 도출할 수 있고, 정보 보안 예산을 확보하고 정보 보안 위협을 효과적으로 해결하는데 도움이 될 것이다.
본 연구는 전력사업에서 공급설비가 다양할 때 계절 시간대별 요금에서 최적투자 및 가격정책을 도출하기 위한 동태적 분석방법을 제공하는 데 있다. 이를 위하여 수요의 교차 가격탄력성을 고려한 동태적 모형을 설정하여 최대원리법(Maximum Principle)을 적용하였으며, 최적해 도출시 해석적 방법을 이용하여 모형의 수리적 해석에 대한 방법론을 제시하였다. 특히 순 사회편익을 목적함수로하고 이를 최대화하는 제어변수를 설비투자로하여 각 시간경로 (Time Path)에 따른 최적 가격이 단기 및 장기 한계비용과 어떻게 연관되는지를 보여주었다. 또한 제어변수인 설비투자가 계속적인 수요증가가 발생하는 시간경로에 따라 최적값이 어떻게 변하는지도 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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