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.
We develop a probability model to evaluate information security investment portfolios. We assume that organizations install portfolios of information security countermeasures to mitigate the damage such as loss of the transaction being processed, damage of hardware and data, etc. A queueing model and Its expected value analysis are used to derive the lost cost of transactions being processed, the replacement cost of hardwares, and the recovery cost of data. The net present value for each portfolio is derived and organizations can select the optimal information security investment portfolio by comparing portfolios.
In this paper, we deal with a sector investment strategy by implementing the black-litterman model that incorporates expert evaluation and sector rotation momentum. Expert evaluation analyzes the relative performance of the industry sector compared with the market, while sector rotation momentum reflects the price impact of significant sector anomaly. In addition, we consider the portfolio impact of sector cardinality and weight constraints within the context of mean-variance portfolio optimization. Finally, we demonstrate the empirical viability of the proposed sector investment strategy with KOSPI 200 data.
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.
신성장동력으로 활용영역이 확대되고 있는 바이오분야에 대한 관심의 급증으로 최근 관련 투자 및 참여 부처가 확대되는 추세이다. 2008년 기준 국가연구개발사업에서 바이오분야 투자는 미래유망기술(6T) 중 IT에 버금가는 많은 투자가 이뤄졌으며 6개 부처 및 관련 청 출연기관 등에서 다양한 사업들을 수행하고 있다. 삶의 질, 고령화 및 환경 에너지 등 글로벌 이슈와 연관되는 바이오분야에 대한 국가연구개발사업의 포트폴리오 분석 및 포지셔닝 분석을 통해 바이오분야 투자현황을 검토 한 후 향후 바이오분야의 특성이 반영된 국가연구개발사업의 효율적 추진을 위한 투자 전략 및 방향을 제안하고자 한다.
본 논문은 마코위츠의 포트폴리오 선정 이론을 한국 주식 시장에 실제 적용할 경우 투자 성과를 평가해 본 실증적 연구이다. 이를 위해서 대중적으로 인기가 있었던 삼성그룹주펀드 5종 및 KOSPI지수 변화율을 마코위츠의 모형과 비교 분석하였다. 2007년 3월부터 2008년 9월까지 최근 1년 6개월의 기간에 대하여, KOSPI 지수는 0.1%로 거의 변화를 보이지 않은 반면, 삼성그룹주펀드 5종의 평균수익률은 20.54%였고, 삼성그룹주펀드를 구성하는 동일한 17개 종목으로 마코위츠의 모형에 따라 투자한 방식은 52%의 수익률을 올렸다. 수익률을 극대화하기 위하여 데이터 수집 기간 및 포트폴리오 교체 주기에 대하여 민감도 분석을 수행하였다. 결론적으로, 투자자 개인의 주관이나 감정에 의한 판단을 완전히 배제하고 객관적 데이터에 의하여 포트폴리오를 수리적으로 변경하는 마코위츠의 모형에 의한 투자 방식이, 상대적으로 우월한 시장 정보를 가지고 주관적 판단에 의해 능동적으로 포트폴리오를 변경하는 시중 펀드매니저의 운영 성과에 비해 월등하였음을 본 연구에서는 삼성그룹주펀드의 실증적 연구를 통하여 보이고 있다.
We investigate an optimal portfolio selection problem with transaction costs when an illiquid asset pays cash dividends and there are constraints on the illiquid asset holding. We provide closed form solutions for the problem, and by using these solutions we illustrate interesting features of optimal policies.
The prices of chemical products are fluctuated by several factors. The chemical companies can't predict and be ready to all of these changes, so they are exposed to the risk of a profit fluctuation. But they can reduce this risk by making a well-diversified product portfolio. This problem can be thought as the optimization of the product portfolio. We assume that the profits come from the 'spread' between a naphtha and a chemical product. We calculate a mean and a variation of each spread and develop an automatic module to calculate the optimal portion of each product. The theory is based on the Markowitz portfolio management. It maximizes the expected return while minimizing the volatility. At last we draw an investment selection curve to compare each alternative and to demonstrate the superiority. And we suggest that an investment selection curve can be a decision-making tool.
The traditional portfolio optimization problem is to find an investment plan for securities with reasonable trade-off between the rate of return and the risk. The seminal work in this field is the mean-variance model by Markowitz, which is a quadratic programming problem. Since it is now computationally practical to solve the model, a number of alternative models to overcome this complexity have been proposed. In this paper, among the alternatives, we focus on the Mean Absolute Deviation (MAD) model. More specifically, we developed an algorithm to obtain an optimal portfolio from the MAD model. We showed mathematically that the algorithm can solve the problem to optimality. We tested it using the real data from the Korean Stock Market. The results coincide with our expectation that the method can solve a variety of problems in a reasonable computational time.
In this paper, we propose a portfolio selection model utilizing a Markov chain for investing in the foreign exchange market based on market forecasts and exchange rate movement predictions. The proposed model is utilized to compute optimum investment portfolio weights for investing in margin-based markets such as the FX margin market. We further present an objective investment algorithm for applying the proposed model in real-life investments. Empirical performance of the proposed model and investment algorithm is evaluated by conducting an experiment in the FX market consisting of the 7 most traded currency pairs, for a period of 9 years, from the beginning of 2005 to the end of 2013. We compare performance with 1) the Dollar Index, 2) a 1/N Portfolio that invests the equal amount in the N target assets, and 3) the Barclay BTOP FX Index. Performance is compared in terms of cumulated returns and Sharpe ratios. The results suggest that the proposed model outperforms all benchmarks during the period of our experiment, for both performance measures. Even when compared in terms of pre- and post-financial crisis, the proposed model outperformed all other benchmarks, showing that the model based on objective data and mathematical optimization achieves superior performance empirically.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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