본 연구에서는 배당을 중심으로 한 기업의 성장가능성을 평가하여 효율적 포트폴리오를 선택하는 전략을 제시한다. 이를 위해 선행실험을 통해 양질의 성장주를 가려내기 위한 4 개의 범주(category)를 선정하고, 각 범주별 점수 산출식을 포함하는 스코어링 테이블을 개발하였다. 스코어링 테이블에 의해 구성된 포트폴리오의 효과를 보이기 위해 한국거래소에 상장된 KOSPI 및 KOSDAQ의 927개 주식을 대상으로 2007~2010년의 4년 동안 매해 3 그룹의 포트폴리오를 구성하였고, 각 포트폴리오의 수익률을 시장수익률과 비교 분석을 실시하여 그 성능을 입증하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제28권1호
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pp.59-79
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2021
Value at Risk (VaR) is one of the most common risk management tools in finance. Since a portfolio of several assets, rather than one asset portfolio, is advantageous in the risk diversification for investment, VaR for a portfolio of two or more assets is often used. In such cases, multivariate distributions of asset returns are considered to calculate VaR of the corresponding portfolio. Copulas are one way of generating a multivariate distribution by identifying the dependence structure of asset returns while allowing many different marginal distributions. However, they are used mainly for bivariate distributions and are not widely used in modeling joint distributions for many variables in finance. In this study, we would like to examine the performance of various copulas for high dimensional data and several different dependence structures. This paper compares copulas such as elliptical, vine, and hierarchical copulas in computing the VaR of portfolios to find appropriate copula functions in various dependence structures among asset return distributions. In the simulation studies under various dependence structures and real data analysis, the hierarchical Clayton copula shows the best performance in the VaR calculation using four assets. For marginal distributions of single asset returns, normal inverse Gaussian distribution was used to model asset return distributions, which are generally high-peaked and heavy-tailed.
The problem of selecting a portfolio is to find Un investment plan that achieves a desired return while minimizing the risk involved. One stream of algorithms are based upon mixed integer linear programming models and guarantee an integer optimal solution. But these algorithms require too much time to apply to real problems. Another stream of algorithms are fur a near optimal solution and are fast enough. But, these also have a weakness in that the solution generated can't be guaranteed to be integer values. Since it is not a trivial job to tansform the scullion into integer valued one simutaneously maintaining the quality of the solution, they are not easy to apply to real world portfolio selection. To tackle the problem more efficiently, we propose an algorithm which generates a very good integer solution in reasonable amount of time. The algorithm is tested using Korean stock market data to verify its accuracy and efficiency.
This paper develops a portfolio management game applicable to Korean Stock Market with an emphasis on teaching and training aid. It allows each participant to start out with a certain amount of money and pick his favorable stocks from a list of stocks chosen by instructor. Each participant must make a transaction at each time period and he gets a readout that states his individual performance, i.e., stock lists, cash on hand, net worth, transactions he has made and rank in accordance with his net worth. This game package consists of 10 subprograms and 7 files written with Fortran language for use on the Nova 840 computer and is divided into 3 main categories according to their functions, i.e., book-keeping function, data processing function and information searching function. This package may be used for training portfolio decison makings in the stock market and for comparing various investment methods through hypothetical investments.
In this paper we apply the martingale approach, which has been widely used in mathematical finance, to investigate the optimal investment problem for an insurer under the criterion of mean-variance. When the risk and security assets are described by the L$\acute{e}$vy processes, the closed form solutions to the maximization problem are obtained. The mean-variance efficient strategies and frontier are also given.
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.
We analyzed the structures and properties of the global financial market networks using social network analysis approach. The Minimum Spanning Tree (MST) lengths and networks of the global financial markets based on the correlation coefficients have been analyzed. Firstly, similar to the previous studies on the global stock indices using MST length, the diversification effects in the global multi-asset portfolio can disappear during the crisis as the correlations among the asset class and within the asset class increase due to the system risks. Second, through the network visualization, we found the clustering of the asset class in the global financial markets network, which confirms the possible diversification effect in the global multi-asset portfolio. Meanwhile, we found the changes in the structure of the network during the crisis. For the last one, in terms of the degree centrality, the stock indices were the most influential to other assets in the global financial markets network, while in terms of the betweenness centrality, Gold, Silver and AUD. In the practical perspective, we propose the methods such as MST length and network visualization to monitor the change of the correlation risk for the risk management of the multi-asset portfolio.
This paper deals with two problems of optimal portfolio strategies in continuous time. The first one studies the optimal behavior of a firm who is forced to withdraw funds continuously at a fixed rate per unit time. The second one considers a firm that is faced with an uncontrollable stochastic cash flow, or random risk process. We assume the firm's income can be obtained only from the investment in two assets: a risky asset (e.g., stock) and a riskless asset (e.g., bond). Therefore, the firm's wealth follows a stochastic process. When the wealth is lower than certain legal level, the firm goes bankrupt. Thus how to invest is the fundamental problem of the firm in order to avoid bankruptcy. Under the case of different lending and borrowing rates, we obtain the optimal portfolio strategies for some reasonable objective functions that are the piecewise linear functions of the firm's current wealth and present some interesting proofs for the conclusions. The optimal policies are easy to be operated for any relevant investor.
대체 불가능 토큰 (NFT: non-fungible Token)은 분할할 수 없다는 고유한 특징을 가지고 있다. 현재 NFT는 디지털 콘텐츠에 대한 소유권 증명 이상의 용도가 명확하지 않고, 토큰의 유동성이 거의 없으며, 이로 인한 가격의 예측이 어렵다. 현실에서의 부동산은 대개 가격이 매우 높은 특징으로 인해 투자 진입장벽이 매우 높다. 현물 부동산을 NFT 화하고, FT (fungible token)으로 분할하면 유동성의 증가, 접근성의 증가에 따른 투자자 커뮤니티 볼륨의 증가를 기대할 수 있다. 본 논문은 일반 투자자들이 개별적으로 구매하기 어려운 현물 부동산을 대량의 FT로 분할하고 이를 Black Litterman 모델 기반의 Portfolio 투자 인터페이스를 통해 투자할 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다. 이를 위해, 현물 부동산을 담보로 페깅하고, 보안적으로 안전한 블록체인인 NFT로 발행한다. 상시 변경되는 부동산 가격을 모니터링하기 위한 오라클을 사용하여, 외부 부동산 정보를 블록체인에 반영할 수 있도록 하였다. 현물 부동산 가격을 그대로 유지하고 있는 NFT를 낮은 가격의 대량 FT로 분할함으로써, 큰 유동성을 제공하고 가격 변동성 제한을 두었다. 이를 통해, 높은 가격으로 인해 투자하기 어려웠던 일반 소액 투자자들이 쉽게 투자할 수 있도록 하였다. 또한 소액 투자로 여러 개의 복수 현물 부동산에 투자하기 위한 효과적인 포트폴리오 구성을 위한 자산 포트폴리오 인터페이스를 구현하였다. 이는 Black Litterman 모델을 활용하여, 다수의 현물 부동산 NFT에 대한 투자 비율을 최적화할 수 있는 목적을 가진다. 전체 시스템은 Solidity 언어로 작성한 smart contract, Flask 웹 프레임워크, 공공데이터포털의 "국토교통부_아파트매매 실거래자료 Open API"를 활용하였다.
This study recognizes that there is a correlation between the movement of the financial market and the sentimental changes of the public participating directly or indirectly in the market, and applies the relationship to investment strategies for stock market. The concerns that market participants have about the economy can be transformed to the search terms that internet users query on search engines, and search volume of a specific term over time can be understood as the economic trend of big data. Under the hypothesis that the time when the economic concerns start increasing precedes the decline in the stock market price and vice versa, this study proposes three investment strategies using casuality between price of domestic stock market and search volume from Naver trends, and verifies the hypothesis. The computational results illustrate the potential that combining extensive behavioral data sets offers for a better understanding of collective human behavior in domestic stock market.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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