• 산업경영시스템학회지
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• 제38권3호
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• pp.95-99
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• 2015

The IRR(internal rate of return) is often used by investors for the evaluation of engineering projects. Unfortunately, it has serial flaws: (1) multiple real-valued IRRs may arise; (2) complex-valued IRRs may arise; (3) the IRR is, in special cases, incompatible with the net present value (NPV) in accept/reject decisions. The efforts of management scientists and economists in providing a reliable project rate of return have generated over the decades an immense amount of contributions aiming to solve these shortcomings. Especially, multiple internal rate of returns (IRRs) have a fatal flaw when we decide to accep it or not. To solve it, some researchers came up with external rate of returns (ERRs) such as ARR (Average Rate of Return) or MIRR (MIRR, Modified Internal Rate of Return). ARR or MIRR. will also always yield the same decision for a engineering project consistent with the NPV criterion. The ERRs are to modify the procedure for computing the rate of return by making explicit and consistent assumptions about the interest rate at which intermediate receipts from projects may be invested. This reinvestment could be either in other projects or in the outside market. However, when we use traditional ERRs, a volume of capital investment is still unclear. Alternatively, the productive rate of return (PRR) can settle these problems. Generally, a rate of return is a profit on an investment over a period of time, expressed as a proportion of the original investment. The time period is typically the life of a project. The PRR is based on the full life of the engineering project. but has been annualised to project one year. And the PRR uses the effective investment instead of the original investment. This method requires that the cash flow of an engineering project must be separated into 'investment' and 'loss' to calculate the PRR value. In this paper, we proposed a tabulated form for easy calculation of the PRR by modifing the profit and loss statement, and the cash flow statement.

• 한국경영과학회지
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• 제39권2호
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• pp.83-95
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• 2014

In this paper, we develop a portfolio selection model that can be used to invest in markets with margin requirements such as the foreign exchange market. An investment algorithm to implement the proposed portfolio selection model based on objective historical data is also presented. We further conduct empirical analysis on the performance of a hypothetical investment in the foreign exchange market, using the proposed portfolio selection model and investment algorithm. Using 7 currency pairs that recorded the highest trading volume in the foreign exchange market during the most recent 10 years, we compare the performance of 1) the Dollar Index, 2) a 1/N Portfolio which equally allocates capital to all N assets considered for investment, and 3) a hypothetical investment portfolio selected and managed according to the portfolio selection model and investment algorithm proposed in this paper. Performance is compared in terms of accumulated returns and Sharpe ratios for the 10-year period from January 2003 to December 2012. The results show that the hypothetical investment portfolio outperforms both benchmarks, with superior performance especially during the period following financial crisis. Overall, this paper suggests that a mathematical approach for selecting and managing an optimal investment portfolio based on objective data can achieve outstanding performance in the foreign exchange market.

• 품질경영학회지
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• 제51권4호
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• pp.573-588
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• 2023

Purpose: This study presents a research approach that utilizes deep reinforcement learning to construct optimal portfolios based on the business cycle for stocks and other assets. The objective is to develop effective investment strategies that adapt to the varying returns of assets in accordance with the business cycle. Methods: In this study, a diverse set of time series data, including stocks, is collected and utilized to train a deep reinforcement learning model. The proposed approach optimizes asset allocation based on the business cycle, particularly by gathering data for different states such as prosperity, recession, depression, and recovery and constructing portfolios optimized for each phase. Results: Experimental results confirm the effectiveness of the proposed deep reinforcement learning-based approach in constructing optimal portfolios tailored to the business cycle. The utility of optimizing portfolio investment strategies for each phase of the business cycle is demonstrated. Conclusion: This paper contributes to the construction of optimal portfolios based on the business cycle using a deep reinforcement learning approach, providing investors with effective investment strategies that simultaneously seek stability and profitability. As a result, investors can adopt stable and profitable investment strategies that adapt to business cycle volatility.

• 경영과정보연구
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• 제35권3호
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• pp.195-212
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• 2016

이 연구는 1분 단위의 거래량가중평균가격(VWAP)을 이용하여 한국 유가증권시장에 상장된 기업을 대상으로 특허권 취득 공시의 초과수익률 및 누적초과수익률 및 이벤트 차익거래 전략을 이용하였을 경우의 실현수익률을 분석하였다. 이상의 연구목표에 대한 결과는 다음과 같다. 첫째, 연구결과 특허권 취득공시 후 1분 뒤 평균 0.92%의 누적초과수익률이 유의하게 발생하여 한국유가증권시장이 실시간으로 효율적인 준강형 시장임을 확인하였다. 또한 기업규모(size)에 따라 3개 패널로 분류하여 연구한 결과, 소형주의 초과수익률이 중형주보다 적어 한국유가증권시장에서 규모효과가 더 이상 존재하지 않는다는 최근의 자산가격결정모형과 관련한 연구결과를 부분적으로 지지하였다. 둘째, 공시 시점에 매입하는 이벤트 차익거래 전략의 실현수익은 마켓 메이킹 전략이 가장 우수한 실현수익률을 보였으며 시장가로 매수 매도하는 전략은 음(-)의 수익률을 실현하였다. 이와 같은 결과는 즉각적으로 시장가 매수주문을 하는 전략보다 시장가주문과 지정가주문의 유입률, 주문의 취소율과 같은 주문흐름(order flow)과 체결확률을 고려한 마켓 메이킹 전략을 병행할 때 실현수익률이 향상될 수 있음을 시사한다.

• 동아시아경상학회지
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• 제3권1호
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• pp.8-16
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• 2015

In the later quarter of the twentieth century, the need for foreign capital is realized among the various countries of the world. Developing countries especially developed multi-pronged strategies to attract foreign capital into the country. One such strategy is the adoption of liberalization policy. Almost all the developing countries started opening their economy, out of the compulsion, to achieve faster rate of economic growth and development. Even a communist country like China adopted liberalization policy as a strategy for accelerated economic growth during 1979. India also joined the race by 1991, when the government announced the policy of liberalization. The importance of FDI extends beyond the financial capital that flows into the country. The huge size of the market in this sector and high returns on investment are two important factors in boosting FDI inflows to power sector. 100 percent FDI is allowed under automatic route in almost all the sub sectors of power sector except the atomic energy. Major foreign investment is made in this sector during 2000 to 2009 is Mauritius with an investment of US$ 4490.96 i.e., 4.24 percent of the total FDI inflows into the country during the period. The estimation of future FDI flow shows a marginal decline in the year 2010. Then from 2011 to 2015 onwards upward trend of FDI was observed.

• 지식경영연구
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• 제19권1호
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• pp.97-118
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• 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.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권4호
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• pp.63-73
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• 2023

This study explores modern portfolio theory by integrating the Black-Litterman portfolio with time-series clustering, specificially emphasizing K-shape clustering methodology. K-shape clustering enables grouping time-series data effectively, enhancing the ability to plan and manage investments in stock markets when combined with the Black-Litterman portfolio. Based on the patterns of stock markets, the objective is to understand the relationship between past market data and planning future investment strategies through backtesting. Additionally, by examining diverse learning and investment periods, it is identified optimal strategies to boost portfolio returns while efficiently managing associated risks. For comparative analysis, traditional Markowitz portfolio is also assessed in conjunction with clustering techniques utilizing K-Means and K-Means with Dynamic Time Warping. It is suggested that the combination of K-shape and the Black-Litterman model significantly enhances portfolio optimization in the stock market, providing valuable insights for making stable portfolio investment decisions. The achieved sharpe ratio of 0.722 indicates a significantly higher performance when compared to other benchmarks, underlining the effectiveness of the K-shape and Black-Litterman integration in portfolio optimization.

• 디지털융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.135-144
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• 2017

본 연구는 물류관련 기업들의 주가 상승률과 변동성을 파악하고자 한다. 이를 위해 종합주가지수와 운수창고업지수, 코스닥지수와 운송업지수를 선정하여 지난 2000년 6월부터 2016년 10월까지 총 197개 동안의 월별자료를 이용하였다. 본 연구의 목적은 운수창고와 운수업의 주가지수 수익률을 산출하여 종합주가지수 및 코스닥지수와 비교 분석하여 물류산업의 발전 가능성과 향후 관련기업들의 투자 가치가 높은지를 판단하는데 있다. 이를 위해 각 지수의 기초통계량과 상관관계, 상승률동향 등을 다양하게 실증분석하고 운수창고와 운수업을 각 시장수익률과 비교하였다. 분석결과 지난 197개월 동안 운수창고와 운송업이 각 시장수익률보다 높은 수준으로 나타났다. 상관관계는 종합주가지수 경우 운수업 및 운수창고와 매우 높은 관계를 보였으나 코스닥지수와는 무관한 관계를 보여 서로 영향을 주지 않는 것으로 판단되었다. 운송업은 고위험 고수익을 나타내고 코스닥지수는 고위험 저수익 시장을 나타내고 있어 운송업이 상대적으로 효율적인 투자로 판단되었다. 향후 물류관련 산업의 발전 가능성과 운수창고 및 운송업이 시장수익률 대비 높은 상승률을 보일 것으로 기대하고 있어 새로운 투자대상으로 부각되기를 기대하고 있다.

• 지식경영연구
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• 제22권4호
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• pp.87-101
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• 2021

ESG 투자가 금융시장의 대세이자 상식으로 부상하고 있다. ESG 투자는 기업의 재무실적 이외에 환경, 사회, 거버넌스 등 비재무적 요소를 투자의사결정에 반영하여 장기적 관점에서 사회의 지속가능성과 투자수익을 동시에 추구하는 투자방식이다. 본 연구는 일반적으로 알고 있던 ESG 투자의 특징이 코로나19를 계기로 어떻게 변화하고 있는지를 환경, 사회, 거버넌스 관점에서 살펴보았다. 이후 코로나19가 유가증권시장에 부정적 요인으로 작용하였는지 여부를 VAR 모델을 활용하여 규명하였다. 동시에 미국과 한국의 ESG 인덱스와 벤치마크를 수익성과 변동성 관점에서 분석하여 ESG 투자가 팬데믹 국면에서도 유효한 전략임을 확인하였다. 본 연구 결과는 팬데믹 이후에도 ESG 투자의 중요성이 변함없을 것이라는 점을 시사한다. 동시에 경영자들이 수동적 ESG 경영을 지양하고 지식경영을 토대로 한 전략적 ESG 경영에 나서야함을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.65-82
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• 2021

주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.