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.
본 연구에서는 KOSPI와 KOSDAQ에 상장된 건설 기업을 대상으로 효율적인 포트폴리오를 구성방안을 제시한다. 이를 위해 한국거래소(KRX)에서 구분하는 건설 업종을 DEA(Data Envelopment Analysis) 기법을 이용하여 기업효율성 분석을 실시하고 효율성이 우수한 기업들을 대상으로 마코위츠 모형을 통해 포트폴리오를 구성한다. 본 연구에서 제안한 포트폴리오 구성 방안의 성능 실험을 위해 KOSPI와 KOSDAQ에 상장된 53개의 기업의 주식을 대상으로 5년 (2007~2011) 동안 매해 포트폴리오를 구성하였고 각각의 포트폴리오 수익률을 경영 효율성을 고려하지 않고 구성한 포트폴리오 및 벤치마크 수익률과 비교 분석을 통해 그 우수성을 입증하였다.
NAVAS, Jalaludeen;DHANAVANTHAN, Periyasamy;LAZAR, Daniel
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.
사물 인터넷, 빅데이터, 클라우드, 인공지능 등 다양한 정보통신기술이 발전하면서, 정보보호의 대상이 증가하고있다. 정보통신기술의 발전에 비례해서 정보보호의 필요성이 확대되고 있지만, 정보보호 투자에 대한 관심은 저조한 상황이다. 일반적으로 정보보호와 관련된 투자는 효과를 측정하기 어렵기 때문에 적절한 투자가 이루어지지 않고 있으며, 대부분의 조직은 투자 규모를 줄이고 있다. 또한 정보보호 대책의 종류와 특성이 다양하기 때문에 객관적인 비교와 평가가 힘들고, 객관적인 의사결정 방법이 부족한 실정이다. 하지만 조직의 발전을 위해서는 정보보호와 관련된 정책과 의사결정이 필수적이며 적정 수준의 투자와 이에 대한 투자 효과를 측정 할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 게임 이론을 이용하여 정보보호 대책 투자 포트폴리오를 구성하는 방법을 제안하고 선형계획법을 이용하여 최적 방어 확률을 도출한다. 2인 게임 모형을 이용하여 정보보호 담당자와 공격자를 게임의 경기자로 구성한 뒤, 정보보호 대책을 정보보호 담당자의 전략으로, 정보보호 위협을 공격자의 전략으로 각각 설정한다. 게임 모형은 경기자의 보수의 합이 0인 제로섬 게임을 가정하고, 여러개의 전략 사이에서 일정한 확률 분포에 따라 전략을 선택하는 혼합 전략 게임의 해를 도출한다. 여러 종류의 위협이 존재하는 현실에서는 한 개의 정보보호 대책만으로 일정 수준 이상의 방어가 힘들기 때문에, 다수의 정보보호 대책을 고려해야한다. 따라서 다수의 정보보호 위협에 따른 정보보호 대책이 배치된 환경에서 정보보호 대책의 방어 비율을 이용하여 정보보호 대책 투자 포트폴리오를 산출한다. 또한 최적화된 포트폴리오를 이용하여 방어 확률을 최대화하는 게임 값을 도출한다. 마지막으로 정보보호 대책의 실제 성능 데이터를 이용하여 수치 예제를 구성하고, 제안한 게임 모델을 적용하고 평가한다. 본 연구에서 제시한 최적화 모델을 이용하면 조직의 정보보호 담당자는 정보보호 대책의 방어 비율을 고려하여 정보보호 대책의 투자 가중치를 구할 수 있고, 효과적인 투자 포트폴리오를 구성하여 최적의 방어 확률을 도출 할 수 있을 것이다.
정부는 과학기술이 실현할 긍정적 미래사회의 모습을 보여주고 장기적인 과학 기술 발전의 가이드라인을 제시하기 위하여 "2040 과학기술 미래비전"을 수립하였다. 과학 기술 미래비전은 글로벌 메가트렌드와 한국사회의 변화를 전망하고 이를 바탕으로 과학기술적 비전을 수립하였으며 비전달성을 위한 25대 미래핵심기술분야를 도출하였다. 이에 대한 후속작업으로, 과학기술 미래비전 구현을 위한 연구개발 전략이 수립되었다. 연구개발 전략은, 25대 미래핵심기술분야별로 특히 미래과학기술발전을 주도해나갈 미래주도기술을 선정하고 그에 대한 정부R&D 투자현황 분석과 향후 투자방향성으로 구성된다. 미래사회를 주도할 기술의 선제적 발굴과 그에 대한 정부의 전략적 정책설정은 기술선도국으로 도약하기 위한 필수조건이라고 할 수 있고, 이에 따라 미래기술 발굴 노력이 확대되고 있다. 기존의 미래 기술 발굴에는 전문가들의 패널토론이나 전문가평가를 통한 포트폴리오분석 등 정성적 방법론을 활용하였다. 그러나 일부 전문가에게 의존해야 하는 정성적 방법론은 객관성의 부족 등 한계가 존재한다. 따라서 이러한 한계점을 보완하기 위한 정량적 방법론이 시도되고 있는데, 본 연구에서는 논문서지자료를 분석하여 과학지도를 작성하는 방법을 활용한 미래기술 발굴 방법을 제안한다. 또한 미래기술에 대한 정부R&D 정책은 일반적으로 기술이 실현될 때까지 정부지원방향을 단일하게 제시하는 경우가 대부분이다. 본 연구에서는 이를 중간시점과 기술실현시점 등 2단계로 구분하여 구간별로 정부R&D에 대한 투자포트포리오를 제시함으로써 전략적 측면을 강화할 수 있는 방안을 제안한다. 본 연구를 통해 다음과 같은 정책적 시사점을 확인할 수 있다. 첫째, 미래기술 발굴에 대한 정량적 방법론과 정성적 방법론의 결합 가능성을 통해 기존의 한계점을 보완할 수 있다. 둘째, 정부R&D의 투자방향성을 동적으로 제시하여 전략성을 제고하고 부처간 또는 연구수행 주체간 연계를 강화할 수 있다. 향후 본 연구의 결과가 "2040 과학기술 미래비전"의 구현을 위한 실천적 전략으로서 유용하게 적용되는 한편, 미래기술 발굴 및 정책설정의 방법론으로서 널리 활용되기를 기대한다.
Coping with the rapid change of competition in retail industry, retail firms have dreamed various differentiation strategy to obtain their added value and their life. And they have considered CRM strategy that can differentiate with other retail firms in order to develop some new differentiation factors. So we searched new factors that is best for "T store" and found CRM strategy such as the optimization for product portfolio considering private-brand products and the optimization for product display for customer demands. This study is meaningful in that it has suggested a new CRM strategy model, which can manage new various differentiation factors of a retail firms considering its core competence. We verified and altered retail firm's business model using system dynamics. By simulation results, CRM strategy need long time to obtain visible and satisfactory performance of "T store".
지수 상향 추종은 시장수익률을 좇는 지수 추종에 기반을 두고 지수 이상의 수익을 내기 위한 목적함수를 최적화시키는 문제이다. 큰 거래비용과 비유동성 등의 문제를 피하기 위하여 지수 편입종목들 중 일부만을 선택하여 포트폴리오를 구성하는 방법을 사용하였다. 기존의 지수 상향 추종 방법들은 테스트하는 모든 구간에서 하나의 목적함수만을 가지고 최적의 포트폴리오를 찾고자 하였으나 변동성이 큰 금융시장에서 항상 잘 통하는 궁극의 전략을 찾고자 하는 것은 불가능에 가깝다. 또한, 시간에 따라 통계적 특성이 크게 변하는 금융시장의 특성 상 학습 데이터에 대한 목적함수를 최적화시키는 것 이상으로 일반화 성능을 향상시키는 것이 중요하지만 기존의 방법들은 이를 위한 직접적인 논의가 부족하다는 한계점을 가지고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문은 여러 목적함수들을 조합하여 포트폴리오를 구성하는 앙상블 학습과 학습 데이터에 대한 목적함수 이외의 다른 기준을 적용하여 포트폴리오를 선택할 수 있는 3단계 포트폴리오 선택 알고리즘을 제안한다. S&P500 지수를 사용한 실험에서 제안한 방법은 지수와 기존 방법들보다 27% 이상 높은 Sharpe ratio를 보이며 3단계 포트폴리오 선택 알고리즘과 앙상블 학습이 지수 상향 포트폴리오를 선택하는데 효과가 있음을 보여준다.
금융투자 관리 전략 중에서 여러 금융 상품을 선택하고 조합하여 분산 투자하는 것을 포트폴리오 관리 이론이라 부른다. 최근, 블록체인 기반 금융 자산, 즉 암호화폐들이 몇몇 유명 거래소에 상장되어 거래가 되고 있으며, 암호화폐 투자자들이 암호화폐에 대한 투자 수익을 안정적으로 올리기 위하여 효율적인 포트폴리오 관리 방안이 요구되고 있다. 한편 딥러닝이 여러 분야에서 괄목할만한 성과를 보이면서 심층 강화학습 알고리즘을 포트폴리오 관리에 적용하는 연구가 시작되었다. 본 논문은 기존에 발표된 심층강화학습 기반 금융 포트폴리오 투자 전략을 바탕으로 대표적인 비동기 심층 강화학습 알고리즘인 Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)를 적용한 효율적인 금융 포트폴리오 투자 관리 기법을 제안한다. 또한, A3C를 포트폴리오 투자 관리에 접목시키는 과정에서 기존의 Cross-Entropy 함수를 그대로 적용할 수 없기 때문에 포트폴리오 투자 방식에 적합하게 기존의 Cross-Entropy를 변형하여 그 해법을 제시한다. 마지막으로 기존에 발표된 강화학습 기반 암호화폐 포트폴리오 투자 알고리즘과의 비교평가를 수행하여, 본 논문에서 제시하는 Deterministic Policy Gradient based A3C 모델의 성능이 우수하다는 것을 입증하였다.
우수한 초등교사의 양성은 우수한 예비교사 교육을 통하여 성취될 수 있다. 양질의 교육은 교수자와 학습자의 다양한 상호작용과 학습자의 적극적인 참여를 통하여 실현 가능하다. 본 연구는 사회적 개인적 요구를 반영하고, 대학 강의의 질을 개선하기 위하여 컴퓨터 교과교육에서 웹기반 문제중심학습과 e-포트폴리오를 통합 적용하고 그 효과를 확인하고자 하였다. 학습자들(N = 105)은 6회에 걸쳐 문제중심학습을 수행하고, 동시에 그 학습과정을 블로그를 이용하여 e-포트폴리오를 작성하며, 학습 과정과 결과에 관한 경험 및 반성을 반성저널에 작성하였다. 학습자들의 반성저널은 질적 분석 방법을 통하여 분석하였으며 그 결과는 다음과 같다. 학습자들은 웹기반 문제중심학습과 e-포트폴리오의 적용을 통하여 컴퓨터교과교육에 대한 이해의 증진, 잠재적으로 ICT 활용 능력의 향상, ICT를 기반으로 한 학습자 중심의 교수-학습 전략의 습득, 그리고 수행평가로써의 e-포트폴리오 경험을 통해 미래의 교사에게 필요한 역량을 향상시킬 수 있었다.
건설 관련 기술 및 시장은 최근 시간과 장소를 떠나 글로벌 시장이라는 하나의 울타리 내에서 이루어지고 있다. 또한, 대기업 중심이었던 해외건설시장에서 중소기업의 비중이 확대되고 있는 시점에서 이들 건설기업의 이윤확대를 위해서는 더욱 효율적이고 생산적인 사업구조 전략이 절실히 요구된다. 이러한 기업의 전략을 위해 건설기업들은 일반적으로 타 기업과의 비교분석을 통해 부족한 점을 인식하고 발전시키기 위한 벤치마킹을 실시하고 있다. 이에 본 논문은 세계 건설업체의 다양한 사업구조전략 및 변화모습을 분석하여 선진 건설업체를 선정하는 한편 이들 기업의 전략 특성을 살펴보고자 한다. 또, 벤치마킹을 위한 선진기업의 선정 방법을 소개하는 또다른 목적을 가질 수 있겠다. 선진 건설업체를 선정하기 위해 시장점유율(매출)변화 분석, 건설 상품별 전문성 분석, 그리고 사업 포트폴리오전략 분석을 방법론으로 이용하였으며 자료는 ENR지에서 발표되는 세계 건설기업의 매출과 상품별 비중을 참고하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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