• 지식경영연구
• /
• 제19권1호
• /
• pp.79-95
• /
• 2018

The purpose of this case study is to analyze the B2C security information service model using the robo-advisor, to develop various service models and to urge new companies to enter. Overseas robo-advisor service market is growing rapidly with the launch of various B2C service models beyond B2B. On the other hand, as the domestic market is dominated by B2B services and serviced just index portfolio which is nascent, it lacks products which are used for active asset management. Recently as the government announced the approval of online investment advisory service, the B2C market of domestic asset management has entered a growth phase, centered on generations familiar with IT. We propose to extend the concept of Robo-Advisor service in accordance with the financial market change. By that model, we will study the case of the algorithm of the investment masters' philosophy and contribute to the expansion of the B2C service market.

• 지식경영연구
• /
• 제19권1호
• /
• pp.97-118
• /
• 2018

The finance-investment industry is currently focusing on research related to artificial intelligence and big data, moving beyond conventional theories of financial engineering. However, the case of equity optimization portfolio by using an artificial intelligence, big data, and its performance is rarely realized in practice. Thus, the purpose of this study is to propose process improvements in equity selection, information analysis, and portfolio composition, and lastly an improvement in portfolio returns, with the case of an equity optimization model based on quantitative research by an artificial intelligence. This paper is an empirical study of the portfolio based on an artificial intelligence technology of "D" asset management, which is the largest domestic active-quant-fiduciary management in accordance with the purpose of this paper. This study will apply artificial intelligence to finance, analyzing financial and demand-supply information and automating factor-selection and weight of equity through machine learning based on the artificial neural network. Also, the learning the process for the composition of portfolio optimization and its performance by applying genetic algorithms to models will be documented. This study posits a model that the asset management industry can achieve, with continuous and stable excess performance, low costs and high efficiency in the process of investment.

• East Asian Economic Review
• /
• 제22권3호
• /
• pp.371-400
• /
• 2018

Although asset price is an important factor in determining changes in external balances, no studies have investigated it from the Chinese perspective. In this study, I empirically examine the underlying driving forces of China's trade balances, particularly the role of asset price and the real exchange rate. To this end, I estimate a sign-restricted structural vector autoregressive model with quarterly time series data for China, using the Bayesian method. The results show that changes in asset price affect China's trade balances through private consumption and investment. Also, an appreciation of the real exchange rate tends to deteriorate trade balances in China. Furthermore, forecast error variance decomposition results indicate that changes in asset price (stock price and housing price) explain about 20% variability of trade balances, while changes in the real exchange rate can explain about 10%.

• 한국방재학회:학술대회논문집
• /
• 한국방재학회 2008년도 정기총회 및 학술발표대회
• /
• pp.325-328
• /
• 2008

After insufficient road facilities are expanded, it is more important to maintain performance of road facilities the time according to passing. When the road facilities are maintained optimally through proper maintenance, the total amount of investment can be minimized and national competitiveness is improved. Individual maintenance research of road facilities such as PMS or BMS was in progress until currently, but it is difficult to joint ownership and share information between systems, and it is impossible to use as the decision-making. Therefore, Asset Management System for road facilities is enforced to solve the inefficiency of existing systems, maintenance the road facilities systematically under the limited budget and get the maximum benefits against the cost from the view point of long-term. In this paper, the concept of Asset Management System explained, and research plan from KICT in order to introduce the Asset Management System of road facilities from 2008 hereafter for 5 years accounted.

• 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.

• 한국경영과학회지
• /
• 제38권4호
• /
• pp.11-33
• /
• 2013

We analyzed the structures and properties of the global financial market networks using social network analysis approach. The Minimum Spanning Tree (MST) lengths and networks of the global financial markets based on the correlation coefficients have been analyzed. Firstly, similar to the previous studies on the global stock indices using MST length, the diversification effects in the global multi-asset portfolio can disappear during the crisis as the correlations among the asset class and within the asset class increase due to the system risks. Second, through the network visualization, we found the clustering of the asset class in the global financial markets network, which confirms the possible diversification effect in the global multi-asset portfolio. Meanwhile, we found the changes in the structure of the network during the crisis. For the last one, in terms of the degree centrality, the stock indices were the most influential to other assets in the global financial markets network, while in terms of the betweenness centrality, Gold, Silver and AUD. In the practical perspective, we propose the methods such as MST length and network visualization to monitor the change of the correlation risk for the risk management of the multi-asset portfolio.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.117-128
• /
• 2017

비트코인의 국내 활용 증가와 함께 비트코인을 둘러싼 다양한 문제들이 발생하고 있다. 이에 따라 제도적 차원에서 비트코인을 어떻게 다루어야 하는지가 지속적으로 논의되고 있으며 비트코인의 자산 성격을 분류하는 것은 이러한 논의에 중요한 기준점이 될 것이다. 본 연구는 비트코인의 자산성격에 관한 선행연구들을 기초로 하여 기능적 측면에서 비트코인의 자산성격을 분류하였다. 회귀분석을 통해 금과 미소비자물가지수(CPI), 미달러화가치(DXY), 주가지수(S&P500) 등과의 상관관계를 분석하고, 비트코인과 동일지표들 간의 상관관계를 분석하여, 금과 비트코인이 지표들과의 관계에서 유사하게 반응하는지 검증하였다. 분석 결과 비트코인은 금과 유사한 방향성으로 보이며 인플레이션과 통화가치에 대해 위험회피기능과 수익률측면에서 투자가치를 지닌 투자자산기능을 확인할 수 있었다. 이러한 기능성과 더불어 투자자산기능의 주된 요인인 가격변동성을 고려하면, 비트코인은 화폐로 분류하기 보다는 고위험 금융투자자산으로 분류하여 제도권에 편입하는 것이 관리적 측면에서 효율적일 것이다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
• /
• 제7권8호
• /
• pp.33-40
• /
• 2020

The main aim of the study is to test a house pricing model by combining hedonic and asset-based pricing models. An understanding of the relationship between house pricing and its return (the rental income) helps to establish houses as a significant asset class. The model tested the relationship between house pricing (dependent variable) and the house attributes (independent variables) derived from Freeman's framework of housing attributes. This study uses a large data-set of 1,899 sample of new, high-end houses purchased between 2016 and 2019 collected from the national capital region of India (Delhi-NCR). The algorithm was built in R-Script, and stepwise multiple linear regression was used to analyze the model. The analysis of the model proves that the three significant variables, namely, carpet area, pay-off, and annual maintenance charges explain the price function. Further, the model is statistically fit. The major contribution of the study is to understand the key factors and their influence on the house pricing. The model will be helpful in risk assessment in the housing investment and enhance the chances of investment. Policy-makers can use information about the underlying valuation drivers of the house prices to stabilize the market and also in framing the tax policies.

• 한국항만경제학회지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.297-311
• /
• 2011

본 논문은 투자수익성을 극대화 할 수 있는 건화물선 운항기업의 해운투자 의사결정 모델을 제시하는 것이 핵심 내용이다. 얼마전 우리나라 4위 해운기업인 대한 해운(주)가 법정 관리를 신청해 큰 충격을 주었는데, 그 이유를 살펴보면 전적으로 투자 의사결정이 잘못된 데 기인한다. 즉 대한해운(주)는 해운 경기가 피크에 이른 2007, 8년도에 집중적으로 산물선을 장기용선 방식의 투자확충 의사결정을 내렸으나, 2009, 10년도에 부정기선 운임지수가 거의 1/10 수준으로 폭락하여 막대한 손실을 보아 결국 자금압박으로 회사가 부도 상태에 이르게 되었다. 이러한 문제는 지난 1980년대 초에도 발생된 바 있으나 여전히 반복되고 있다는 사실이 안타깝다. 따라서 본 논문은 해운 경기가 호황에 있을 때 오히려 일정 선박을 매각하고 필요한 선복량은 단기 용선하여 향후의 경기변동 상황에 대처하도록 하는 의사결정을 말한다. 즉, 해운 경기가 불황국면에 있을 때는 조선경기도 하락 하는 만큼 저가로 선박을 매수 또는 발주하고 서서히 해운 경기가 회복되고 본격적인 상승기에 역시 선가도 급격히 상승하는 시점에 일정 비율의 보유선박을 매각 처분하여 선박 매매차익을 실현하고 다시 경기가 하강한 시점에서 선박을 재매입하는 순환적인 투자 의사결정 모델이 건화물선 해운기업의 수익성 제고에 크게 기여할 수 있다고 본다. 이때 고객서비스 유지를 위해 필요한 선복량은 단기 용선으로 대체하여 가급적 선박 보유 비중을 낮추는 의사결정이 매우 중요한데, 이러한 전략적 투자의사결정 모델은 자본집약적 산업인 해운기업의 재무위험과 영업위험을 모두 낮출 수 있게 된다는 것이 논문의 핵심이다.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제16권6호
• /
• pp.144-155
• /
• 2015

본 연구는 서울에 위치한 오피스 빌딩 및 소매용 부동산 자산 간 권역별 포트폴리오의 구성을 통해 서로 다른 용도의 상업용 부동산 간의 분산 투자 시, 포트폴리오의 위험-수익률 관계를 파악함으로써 투자의 효율성과 성과를 알아보는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 Markowitz의 평균-분산모델을 토대로 서울지역의 오피스 빌딩 자산과 소매용 부동산 자산을 권역별로 분류하여 이들 간의 포트폴리오를 구성한 후, 포트폴리오의 투자성과, 효율성, 그리고 Sharpe 지수에 기반한 최적의 포트폴리오를 확인하였다. 구체적으로, 서울의 3대 오피스 빌딩 시장인 강남권, 여의도 마포권, 그리고 도심권과 소매용 부동산의 3대 시장인 강남권, 신촌 마포권, 그리고 도심권에 대하여, 부동산 자산의 용도와 권역에 따라 투자비율을 달리해가며 포트폴리오를 구성하였다. 분석결과, 도심권 오피스 권역의 자산비중 10~30%와 도심권 소매용 부동산 권역의 자산 비중 70~90%로 구성한 포트폴리오가 가장 높은 분기별 Sharpe 지수인 2.7118~2.7776을 제시해 최적의 자산구성임을 알 수 있었으며 이때의 분기별 수익률은 1.826%~1.838% 그리고 분기별 위험은 0.573~0.589였다. 또한 부동산 자산 간 권역별 포트폴리오의 구성 시, 서로 다른 용도를 지닌 자산간의 포트폴리오 구성에 의한 분산투자가 동일한 투자자산의 권역별 분산투자 보다 더 좋은 투자성과를 보여주는 것을 알 수 있었다. 마지막으로, 본 연구의 결과를 바탕으로 부동산간접투자시장에서도 지역 및 용도별 분산투자에 대한 이해의 폭을 넓혀 부동산 및 건설경기의 활성화에 도움이 되기를 기대한다.