• 한국생활과학회지
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• 제16권1호
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• pp.75-87
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• 2007

The purpose of this study was to classify the financial strategies in elderly households. The data of 4,577 households with all ages and 1255 elderly households is from the Korean Labor and Income Panel Study(2000, 2003). The data were analyzed by various statistical methods such as frequency, mean-test, Duncan's multiple range test, k-mean cluster analysis and logistic regression. Findings were as follows; First, the classified household financial strategy types were Residual(44.3%), Financial Assets(24.0%), Informal Institutional(19.7%), Diversified Portfolio(7.6%), Real Estate(4.5%). Second, the criteria of classification of the financial strategies were relative, not absolute. Third, households(both elderly households and all households) that employed a diversified portfolio strategy had the greatest net wealth.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권40호
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• pp.287-314
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• 2015

이 연구는 2010-2014년 할리우드 극장용 애니메이션 영화의 제작비를 통해 포트폴리오 구성전략이 어떻게 운용되는 지를 분석하는 걸 목적으로 한다. 분석 결과 극장용 애니메이션 영화는 대규모 제작비를 투입하면서 수익을 극대화하는 방식을 택한 것으로 나타났다. 2010-2014년 극장용 애니메이션은 57편 개봉되었고, 평균 제작비는 1억 달러를 상회하였다. 1억 달러 이상의 평균 제작비를 투자하는 블록버스터 전략을 통해 극장용 애니메이션 영화는 실적 또한 기획한 방향과 부합하게 달성한 것으로 나타났다. 해당 기간 동안 평균 흥행실적은 3억 8천 달러로서 애니메이션 전체를 고려하면 모두 수익구간에 들어간 것으로 판단된다. 또한 애니메이션 영화 제작에 사용된 총 비용 중 72.2&는 1억 달러 이상의 제작비가 투자된 영화에 사용되었다. 이는 할리우드의 극장용 애니메이션 영화의 중심 영역이 1억 달러 이상의 구간에 집중되어 있으며, 해당 구간을 중심으로 흥행실적을 확보하려는 의지가 엿보이는 것으로 판단할 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권1호
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• pp.151-159
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• 2012

본 논문에서는 외환시장에서 주성분 분석과 로지스틱 회귀분석을 이용한 다국 통화 포트폴리오 전략을 개발하는 것을 제안한다. 과거 환율시장의 분석에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나 상대적으로 외환시장에서의 거래 전략을 개발하는 연구는 거의 없었다. 본 연구는 크게 두 가지 목적을 가지고 있다. 첫 번째 목적은 주성분 분석을 적용시켜 포트폴리오를 구성하는 다양한 나라의 환율에 가중치 할당 방법을 제안하는 것이다. 두 번째 목적은 로지스틱 회귀분석을 이용하여 구성된 포트폴리오의 적절한 매수시점과 매도시점을 정하는 것이다. 이 논문의 실험결과는 제안한 투자전략의 유용성을 증명할 수 있을 것이며, 또한 이를 통해 시장참여자들에게 투자 결정에 있어 도움을 줄 수 있을 것이다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제14권2호
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• pp.73-83
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• 2014

Many recent theoretical developments in the field of machine learning and control have rapidly expanded its relevance to a wide variety of applications. In particular, a variety of portfolio optimization problems have recently been considered as a promising application domain for machine learning and control methods. In highly uncertain and stochastic environments, portfolio optimization can be formulated as optimal decision-making problems, and for these types of problems, approaches based on probabilistic machine learning and control methods are particularly pertinent. In this paper, we consider probabilistic machine learning and control based solutions to a couple of portfolio optimization problems. Simulation results show that these solutions work well when applied to real financial market data.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제16권1호
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• pp.118-128
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• 2017

Uncertain factors in finical markets make the prediction of future returns and risk of asset much difficult. In this paper, a model,assuming the admissible errors on expected returns and risks of assets, assisted in the multiperiod mean variance portfolio selection problem is built. The model considers transaction costs, upper bound on borrowing risk-free asset constraints, cardinality constraints and threshold constraints. Cardinality constraints limit the number of assets to be held in an efficient portfolio. At the same time, threshold constraints limit the amount of capital to be invested in each stock and prevent very small investments in any stock. Because of these limitations, the proposed model is a mix integer dynamic optimization problem with path dependence. The forward dynamic programming method is designed to obtain the optimal portfolio strategy. Finally, to evaluate the model, our result of a meaning example is compared to the terminal wealth under different constraints.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제19권4호
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• pp.417-428
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• 2015

Although, in general, the random fluctuation of interest rates gives a limited impact on portfolio optimization, their stochastic nature may exert a significant influence on the process of selecting the proportions of various assets to be held in a given portfolio when the stochastic volatility of risky assets is considered. The stochastic volatility covers a variety of known models to fit in with diverse economic environments. In this paper, an optimal strategy for portfolio selection as well as the smoothness properties of the relevant value function are studied with the dynamic programming method under a market model of both stochastic volatility and stochastic interest rates.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.878-884
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• 2012

본 연구에서는 건설 기업을 중심으로 기업의 경영 효율성과 배당성향을 중심으로 한 효율적 포트폴리오를 선택하는 전략을 제시한다. 기업의 경영 효율성을 포트폴리오 선택에 반영하는 방안으로 DEA(Data Envelopment Analysis) 기법을 사용하였고 성장가능성은 기업의 배당 성향을 판단하는 배당 스코어링 테이블을 이용하여 평가하였다. 본 연구에서 제안한 포트폴리오 선택전략의 성능 실험을 위해 KOSPI와 KOSDAQ에 상장된 56개의 건설 산업 관련 기업의 주식을 대상으로 2007~2010년의 4년 동안 매해 3그룹의 포트폴리오를 구성하였고 각각의 포트폴리오 수익률을 벤치마크 수익률과 비교 분석하여 그 성능을 입증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.204-213
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• 2019

본 연구는 디자인전공 학생들이 취업을 위한 포트폴리오를 만들 때 더 효과적으로 포트폴리오 구성을 할 수 있도록 IT 기업 인턴들의 e-포트폴리오를 대상으로 e-포트폴리오가 기존 포트폴리오와 다른 구성적 특징은 무엇인지, IT 기업별로 포트폴리오 구성에 있어 어떤 차이가 있는지를 살펴보았다. 이를 위해 첫 번째로 e-포트폴리오의 공통적인 구성 항목을 조사하였고, 그 결과 e-포트폴리오는 프로젝트 개요, 디자인 프로세스, 더보기의 세 가지 항목으로 구성되었음을 알 수 있었다. 그리고 이 세 가지 항목 중 두 번째 항목인 디자인 프로세스는 1단계 조사와 분석, 2단계 전략 수립, 3단계 프로토타이핑과 최종디자인, 4단계 발표, 평가, 개선의 4단계로 정리할 수 있었다. 두 번째로 e-포트폴리오에 소개된 모든 디자인 방법들을 키워드로 요약하고 그 키워드들을 앞서 3개의 구성 항목과 4단계의 디자인 프로세스를 기준으로 분류하였다. 마지막으로 e-포트폴리오에 소개된 각 항목과 단계에 해당하는 키워드들의 개수를 세어 포트폴리오 전체에서 차지하는 비중을 파악하였다. 이를 통해 IT 기업에 따라 그리고 인턴들의 전공에 따라 e-포트폴리오의 구성 항목과 디자인 단계를 다루는 비중이 다르다는 것을 확인하였는데, 특히 IT 기업 인턴들의 포트폴리오에는 전략수립 단계가 가장 많이 다루어졌고, 관련 링크를 연결하는 '연결성' 특성이 적극적으로 활용되었음을 알 수 있었다.

• 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.

• 산경연구논집
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• 제13권1호
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• pp.23-32
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• 2022

Purpose: This study used ESG grade, but defined AESG, adjusted to the size of a company and examines whether it can be used as an investment strategy. Research design, data and methodology: The analysis sample in this study is a company that has given an ESG rating among companies listed on the Korea Stock Exchange. We examine the results through portfolio analysis and Fama-macbeth regression analysis. Results: As result of examining the long-only performance and the long-short performance by constructing quintile portfolios, it was observed that a significant positive return was shown. It was observed that there was an alpha that could not be explained in asset pricing models. Also, AESG had a return prediction effect in the result of a Fama-Macbeth regression that controlled corporate characteristic variables in individual stocks. Next, we confirmed AESG's usage through various portfolio composition. In the portfolio optimization, the Risk Efficient method was the most superior in terms of sharpe ratio and the construct multi-factor model with Value, Momentum and Low Vol showed statistically significant performance improvement. Conclusions: The results of this study suggest that it can be helpful in ESG investment to reflect the ESG rating of relatively small companies more through the scale adjustment of the ESG rating (i.e.AESG).