• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권5호
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• pp.637-649
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• 2022

Investors aim to increase their profitability by investing in the stock market. An adroit strategy for minimizing related risk lies through diversifying portfolio operationalization. In this paper, we propose a six-step stocks portfolio selection model. This model is based on data mining clustering techniques that reflect the ensuing impact of the political, economic, legal, and corporate governance in Mongolia. As a dataset, we have selected stock exchange trading price, financial statements, and operational reports of top-20 highly capitalized stocks that were traded at the Mongolian Stock Exchange from 2013 to 2017. In order to cluster the stock returns and risks, we have used k-means clustering techniques. We have combined both k-means clustering with Markowitz's portfolio theory to create an optimal and efficient portfolio. We constructed an efficient frontier, creating 15 portfolios, and computed the weight of stocks in each portfolio. From these portfolio options, the investor is given a choice to choose any one option.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.691-702
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• 2022

본 연구는 투자 포트폴리오를 구성함에 있어 금융자산 뿐만 아니라 비금융자산 중 최근 대중 투자자들로부터 관심을 가지고 급부상하고 있는 음악저작권 조각 투자를 포함시켰을 때 얻을 수 있는 포트폴리오 분산 효과를 검증하였다. 국내 음악저작권 자산의 투자와 관련한 지수가 발표된 2019년 1월부터 2022년 6월까지 42개월간의 기간 동안의 데이터를 활용하여 전통적 글로벌 분산 투자 포트폴리오를 구성하고, 해당 포트폴리오에 음악저작권 투자 지수를 포함시킨 비금융자산 편입 포트폴리오를 추가로 구성하여 분석하였다. 분석 과정에서 포트폴리오 자체가 발생시키는 효과보다는 비금융자산인 음악저작권 자산의 포함 여부에 따른 개선 효과를 확인하기 위해 기본적으로 활용되는 포트폴리오 전략인 단순보유, 지속 재조정, 평균-분산 최적화, 리스크패러티 등 네 가지 포트폴리오 전략을 활용하였다. 분석 결과 음악저작권 자산을 포함한 포트폴리오는 네 가지 포트폴리오 전략 모두에서 위험은 감소하였지만, 수익률은 개선되는 효과를 보여주었다. 이는 위험 대비 수익을 고려하는 지표인 샤프지수가 크게 개선되는 결과를 가져오는 것으로, 음악저작권 자산을 투자 포트폴리오에 포함시키는 것은 의미 있는 포트폴리오 분산투자 효과가 존재함을 보여주었다. 본 연구를 통해 전통적 금융자산을 통한 글로벌 분산투자 포트폴리오에 음악저작권 투자를 포함함으로써 유의미한 포트폴리오 분산투자 효과가 있음을 동적 자산 배분 관점에서 처음으로 밝혔다는 점에서 본 연구의 학술적 의미를 찾을 수 있으며, 나아가 비금융자산을 포트폴리오에 편입함으로써 포트폴리오 성과를 개선할 수 있는 가능성을 보여주었다.

• 재무관리연구
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• 제24권3호
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• pp.133-152
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• 2007

손실기피(limited down side risk) 선호를 가진 투자자의 경우 통상적으로 사용하는 위험도의 척도인 분산 혹은 표준편차 대신에 하방 위험성에 더 관심을 가지게 되는데, 이러한 경우 평균-VaR 모형이 평균-분산 모형보다 더 적합한 모형일 수 있다. 이 논문에서는 두 모형을 이용하여 최적자산배분 문제를 실증분석하고 그 결과의 차이를 비교하였다. 수익률의 분포에 정규분포 가정이 아닌 두터운 꼬리(fat tail) 분포 가정을 도입하여 극단적인 위험을 고려한 최적자산배분 문제를 분석을 하였다. 각 이론이나 가정들의 강건성(robustness)을 살펴보기 위하여 역사적 분포를 이용한 분석을 비교 기준으로 하였다. 경험적 혹은 역사적 분포를 이용한 분석을 통해서, 극단적인 위험을 고려하는 손실기피적인 선호체계에서의 최적화 행위는 정규분포의 가정이나 평균-분산 모형이 적절하지 않은 것으로 확인되었다. 일상적인 수준을 능가하는 극단적인 손실 위험성을 고려하기에 적합한 모형은 수익률의 두터운 꼬리를 반영하는 분포 가정에 기초한 평균-VaR 모형인 것으로 나타났다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권11호
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• pp.1113-1122
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• 2020

The purpose of this study is to examine how the Indian banks have adjusted their risk-based capital ratios during 2009-2018 to meet the regulatory requirements. Banks can, in principle, increase their risk-based regulatory capital ratio, either by increasing their levels of regulatory capital or by shrinking their risk-weighted assets by adjusting asset growth or risk in the portfolio. We investigate banks' capital behavior by decomposing the change in the capital ratio into the contribution of its components and analyzing their variance across regulatory regimes and banks' ownerships. We further investigate how each component of the capital ratio is adjusted by the banks by breaking down them into balance sheet items. We find that the banks' capital behavior significantly differed between public and private sector banks and between the two regulatory regimes. During Basel II, banks, in general, followed a strategy of aggressive asset growth with increased risk-taking. The decline in the CRAR because of such an expansionary strategy was adjusted by augmenting additional capital. However, during Basel III, due to higher capital requirements, both in terms of quantity and quality, banks followed a strategy of cutting back their asset growth and reducing the risk in their portfolio to maintain their CRAR.

• 산업경영시스템학회지
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• 제22권49호
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• pp.43-57
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• 1999

The recent trend is that risk management has more and more its importance. Neverthless, Korea's risk management is not developed. Even most banks does gap, duration in ALM for risk management, development and operation of VaR stressed at BIS have elementary level. In the case of Fallon and Pritsker, Marshall, gamma model is superior to delta model and Monte Carlo Simulation is improved at its result, as sample number is increased. And, nonparametric model is superior to parametric model. In the case of Korea's stock portfolio, VaR of Monte Carlo Simulation and Full Variance Covariance Model is less than that of Diagonal Model. The reason is that VaR of Full Variance Covariance Model is more precise than that of Diagonal Model. By the way, in the case of interest rate, result of monte carlo simulation is less than that of delta-gamma analysis on 95% confidence level. But, result of 99% is reversed. Therefore, result of which method is not dominated. It means two fact at forecast on volatility of stock and interest rate portfolio. First, in Delta-gamma method and Monte Carlo Simulation, assumption of distribution affects Value at Risk. Second, Value at Risk depends on test method. And, if option price is included, test results will have difference between the two. Therefore, If interest rate futures and option market is open, Korea's findings is supposed to like results of other advanced countries. And, every banks try to develop its internal model.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제14권1호
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• pp.23-31
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• 2013

서브프라임 금융위기 이후 주택시장이 침체되면서 2000년대 초반과 같이 주택투자로 고수익을 올릴 수 있는 시기는 앞으로 찾아오지 않을 가능성이 이제 점차 높아지고 있다. 이에 따라 과거 고수익의 원천이 되었던 부동산 시장은 점차 수익형 부동산 등 안정적 수익을 획득할 수 있는 투자시장으로 변모하고 있다. 이에 따라 대표적인 간접투자상품인 리츠의 시장규모는 더욱 커질 것으로 판단된다. 그러나 아직까지 리츠시장은 일반적인 주택투자시장 및 금융시장보다 훨씬 더 그 성장이 미미한 실정이다. 하지만 포트폴리오 이론을 토대로 한 위험관리의 중요성이 투자의 매우 중요한 개념을 자리잡고 있는 바 리츠의 안정적인 수익 창출은 포트폴리오의 위험관리에 효과적일 것으로 판단된다. 이러한 관점에서 본 논문에서는 주식시장의 다양한 업종들 중 상대적으로 안정적인 수익을 확보할 수 있는 리츠가 포트폴리오에 편입되었을 때 위험 분산 효과를 실증분석하는 것을 목적으로 한다. 분석결과에서 확인할 수 있듯이 대표적인 경기방어주인 음식료업종과 마찬가지로 리츠업종 역시 전체 시장을 나타내는 코스피와 상관계수값이 상대적으로 낮은 것으로 나타났으며 최소분산포트폴리오로 구성했을 경우에도 표준편차가 매우 낮게 나오는 등 음식료업종과 같이 투자포트폴리오에 편입했을 경우 위험분산 효과를 기대할 수 있을 것으로 판단된다. 투자시장은 향후 미래의 불확실성에 따라 항상 위험을 감수해야 함에 따라 위험 대비 수익이 어느 정도인지가 매우 중요하다. 이러한 관점에서 리츠를 활용하여 포트폴리오를 구성할 경우 위험분산 효과를 획득할 수 있는 바 충분히 그 투자 효용성을 가지고 있을 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제35권2호
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• pp.229-250
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• 2022

포트폴리오 최적화 이론의 초석인 Markowitz의 평균-분산 포트폴리오 모형 (1952)이 발표된 이후로 많은 분야에서 포트폴리오 최적화에 대한 다양한 연구가 진행되었다. 기존의 평균-분산 포트폴리오 모형은 주로 목적함수나 제약식에 비선형 볼록 형태를 포함한다. 이를 Dantzig의 선형계획법을 적용하여 선형으로 변환시켜 알고리즘 계산 시간을 효율적으로 감소시켰다. 또한 시계열 데이터 특성을 반영하여 시간에 따른 가중치를 고려하는 가우시안 커널 가중치 공분산을 제안하였다. 여기에 일정 부분은 벤치마크에 투자하고 나머지는 포트폴리오 최적화 모형으로 제안된 자산들에 투자하는 퍼터베이션 방법을 적용하여 평균 수익률과 위험도를 목적에 맞게 조절하도록 하였다. 또한, 본 논문에서는 안정적이면서도 적은 자산을 보유하게 포트폴리오를 구성하여 관리비용(management costs)과 거래비용(transaction costs)를 낮출 수 있는 Dantzig-type 퍼터베이션 포트폴리오 모형을 제안하였다. 제안된 모형의 성능은 5개의 실제 데이터 세트로 벤치마크 포트폴리오와 비교 분석하여 평가하였다. 최종적으로 제안한 최적화 모형은 벤치마크보다 높은 기대수익률이나 낮은 위험도를 갖는 포트폴리오를 구성하여 퍼터베이션 목적을 만족하며, 투자한 자산의 수와 시간에 따른 자산 구성 변화를 일정 수준 이하로 조절하는 희소하며 안정적인 결과를 얻었다.

• 경영과학
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• 제30권3호
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• pp.1-16
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• 2013

In this paper, we deal with an enhanced index fund strategy by implementing the exchange trade funds (ETFs) within the context of the Black-Litterman approach. The KOSPI200 index ETF is used to build risk-controlled portfolio that tracks the benchmark index, while the proposed Black-Litterman model mitigates estimation errors in incorporating both active investment views and equilibrium views. First, we construct a Black-Litterman model portfolio with the active market perspective based on the momentum strategy. Then, we update the portfolio with the KOSPI200 index ETF by using the equilibrium return ratio and weighted averages, while devising optimization modeling for improving the information ratio (IR) of the portfolio. Finally, we demonstrate the empirical viability of the proposed enhanced index strategies with KOSPI 200 data.

• 한국경영과학회지
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• 제39권4호
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• pp.137-152
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• 2014

In this paper, I suggest several techniques to estimate covariance matrix and compare the performance of the global minimum variance portfolio (GMVP) in terms of out of sample mean standard deviation and return. As a result, the return differences among the GMVPs are insignificant. The mean standard deviation of the GMVP using historical covariance is sensitive to the estimation window and the number of assets in the portfolio. Among the model covariance, the GMVP using constant systematic risk ratio model or using short sale restriction shows the best performance. The performance difference between the GMVPs using historical covariance and model covariance becomes insignificant as the historical covariance is estimated with longer estimation window. Lastly, the implied volatilities from ELW prices do not lead to superior performance to the historical variance.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제27권3호
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• pp.327-347
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• 2020

We consider a credit portfolio with highly skewed exposures. In the portfolio, small number of obligors have very high exposures compared to the others. For the Bernoulli mixture model with highly skewed exposures, we propose a new importance sampling scheme to estimate the tail loss probability over a threshold and the corresponding expected shortfall. We stratify the sample space of the default events into two subsets. One consists of the events that the obligors with heavy exposures default simultaneously. We expect that typical tail loss events belong to the set. In our proposed scheme, the tail loss probability and the expected shortfall corresponding to this type of events are estimated by a conditional Monte Carlo, which results in variance reduction. We analyze the properties of the proposed scheme mathematically. In numerical study, the performance of the proposed scheme is compared with an existing importance sampling method.