• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권6호
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• pp.1479-1494
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• 2015

최적의 포트폴리오를 선택하기 위한 연구는 평균-분산모형을 시작으로 다양하게 진행되어 왔다. 과거에는 위험자산의 확률분포가 정규분포를 따른다고 가정하여, 투자자가 보유한 위험자산의 분산이 최소화되고 기대수익률이 최대가 되도록 포트폴리오를 구성하도록 하였다. 그러나 실제 위험자산의 분포에는 극단적인 사건들이 많이 발생하기 때문에 정규분포보다 훨씬 꼬리부분이 두꺼우며, 또한 왼쪽꼬리와 오른쪽꼬리가 대칭적이지도 않은 것으로 밝혀졌다. 이에 본 논문에서는 위험자산의 확률분포를 극단치 이론에서 널리 사용되는 일반화 파레토분포 (GPD)로 모형화하였고 체계적인 위험의 추정을 위하여 VaR를 이용하는 한편, 최적의 포트폴리오의 탐색을 위해서는 유전자 알고리즘을 사용하였다. 제안 방법의 적정성을 확인하기 위해 국내 증시에서 최적 포트폴리오를 탐색해 보았으며, 그 결과 GPD로 투자자산의 위험을 추정하였을 때 가장 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.386-393
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• 2012

최근에 금융공학 분야에 보고된 바 있는 확률적 구간이동 기반 포트폴리오 선정기법은, 최적 포트폴리오 선정을 수행하는 과정에서 부(wealth)의 변화에 대한 동적 특성 및 여러 제약조건(constraints)을 명시적으로 고려할 수 있는 방법이다. 확률적 구간이동 최적화 기반 포트폴리오 선정기법은, 그동안 구간이동 최적화 기법이 다수의 공학 문제에서 성취하였던 이론적 가치, 범용성 및 효용 등을 고려할 때 현대 포트폴리오 이론 분야에서 또 하나의 주요한 기술혁신이 될 가능성을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 이론적 고찰을 바탕으로 단순화된 SDP 기반 동적 포트폴리오 선정이 가능함을 관찰하고, 이를 한국 주식시장에 적용하는 시뮬레이션 연구를 수행하여 결과 수익률에 관한 의미 있는 성과를 거두었다.

• 재무관리연구
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• 제21권1호
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• pp.87-124
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• 2004

본 연구에서는 1990년 4월-2002년 3월의 기간에서 연구개발집중도에 근거한 포트폴리오의 구성전략이 의미 있는 투자전략인지, 어떠한 측정도구를 이용하여 연구개발집중도를 측정하는 것이 효과적인지 그리고 포트폴리오 구성전략에서 어떠한 기업특성요인을 고려해야 하는지를 확인하고자 하였다. 이를 위하여 R&D/S와 R&D/TA이외에 R&D/MV와 R&D/BV를 이용하여 연구 개발집중도를 측정하여 포트폴리오의 비정상수익률을 비교 분석한 다음 기업규모, BV/MV 및 과거수익률의 크기에 따라 포트폴리오를 세분류하는 방법과 Chan, Lakonishok and Sougiannis (2001)의 다수요인모형을 이용하여 투자성과에 영향을 미치는 요인을 확인하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 우리나라의 경우 연구개발투자가 배우 낮은 것으로 나타났으며, 산업에 따라 연구개발집중도에 차이가 있음을 발견하였다. 한편 연구개발집중도가 높은 기업은 시장가치의 평균값이 높고, BV/MV가 상대적으로 낮은 수준을 보이고 있으며, 통계적으로 유의적인 양(+)의 비정상수익률이 관찰되었다. 둘째, 연구개발집중도의 측정방법에 따라 포트폴리오의 성과가 달라지지 않았다. R&D/S, R&D/MV와 R&D/BV 이외에 R&D/TA로 측정할 때 연구개발집중도가 가장 높은 포트폴리오 (P1)와 가장 낮은 포트폴리오(P5)에서 각각 가장 큰 유의적인 양(+)의 비정상수익률과 가장 낮은 유의적인 음(-)의 비정상수익률을 관찰할 수 있었으나 연구개발집중도의 측정수단에 따라 포트폴리오의 비정상수익률이 의미 있는 차이를 보이지 않았다. 섯째, 연구개발집중도에 근거한 포트폴리오의 구성전략에서 기업규모, BV/MV와 장기적인 수익률의 시계열 특성이 중요한 의미를 가짐을 발견하였다. 이러한 결과는 가치가중지수 대신 기업규모와 BV/MV를 통제한 대응지수를 이용한 분석, 포트폴리오의 세분류 및 다중회귀분석에서 각각 일관되게 관찰할 수 있었다. 또한 이러한 결과는 IMF 이후에도 여전히 유지되는 것으로 나타났다.

• 재무관리연구
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• 제26권1호
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• pp.165-188
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• 2009

본 연구는 개별 자산의 수익률 분포에 대한 가정 없이 평균-VaR 기준에서의 프론티어 포트폴리오를 구하고, 수익률 분포의 고차 적률에 대한 투자자의 선호가 반영된 최적 포트폴리오를 선택하는 방법을 제시하였다. 프론티어 포트폴리오를 구하기 위해 수익률 분포에 대한 가정이 필요하지 않은 그리드와 랭크 방법을 제시하였고 최적 포트폴리오를 선택하기 위해 수익률 분포의 4차 적률까지 고려된 효용함수를 사용하였다. 제시한 방법론을 실제 자료에 적용해 보기위해 모건 스탠리에서 제공하는 선진국 지수, 개발도상국 지수, KOSPI 지수의 주별 수익률 자료를 사용하였다. 평균-VaR 기준과 평균-분산 기준에서의 프론티어 포트폴리오를 구하고 각 기준에서의 최적 포트폴리오를 선택해 서로 비교하였다. 표준편차의 차이뿐만 아니라 효용함수의 수준과 주별 기대수익률로 표현되는 확실성 등가의 차이를 살펴봄으로써 두 기준 간의 경제적 의미 차이에 대해서도 살펴보았다. 또한 부트스트래핑을 이용한 역사적 시뮬레이션의 방법을 사용해 두 기준 간 발생한 차이가 통계적으로 유의한 지를 본 연구에서 적용한 자료에서는 평균-VaR 기준의 투자자가 평균-분산 기준의 투자자에 비해 더 큰 표준편차를 지닌 최적 포트폴리오를 선택하고 위험 회피도가 큰 투자자일수록 평균-VaR 기준에서의 효용이 크고 확실성 등가도 더 크게 나타나는 경향이 나타났다. 그러나 두 기준 간 발생한 차이가 통계적으로 유의하지 않게 나타나 표준편차의 차이와 경제적인 의미 차이가 크지 않다는 사실을 확인하였다.

• 산업융합연구
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• 제20권11호
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• pp.75-83
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• 2022

본 연구는 투자자 심리와 유동성이 우리나라 주식시장에서 모멘텀현상을 설명하는지와 자산가격결정모형에 대한 위험 요소인지를 분석하는 것이다. 실증분석은 2000~2021년 기간 동안 유가증권시장에 상장된 비금융기업의 월별 수익률을 사용하였다. 분석 결과 첫째, 우리나라의 경우 모멘텀 효과가 존재하는 것으로 나타났다. 이는 기존 연구와 같은 결과로 2000년 이후 우리나라 주식시장에서 모멘텀효과가 일반적인 현상으로 받아들여지고 있다. 둘째, 투자자 심리를 기준으로 구성된 포트폴리오를 보면 투자자의 심리가 모멘텀에 영향을 미치고 있다. 특히 투자자 심리가 부정적일 때 승자포트폴리오의 수익률이 높게 나타나고 있다. 셋째, 유동성을 바탕으로 분석한 결과 모멘텀효과는 사라지고 반전효과가 나타난다. 넷째, 투자자 심리와 유동성이 모멘텀효과에 영향을 주는 것으로 나타났다. 투자자 심리가 부정적이고, 비유동적인 주식집단에서 모멘텀효과가 강하게 보이는 결과이다. 다섯째, 주식수익률에 각 요인이 주는 영향을 분석해 본 결과, 투자자의 심리와 유동성 요인 모두가 수익률에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 추정된 결과는 Carhart 4요인 모형에 이 두 요소를 포함하면 모형의 예측력이 상당히 증가한다는 증거를 제공한다. 따라서 투자자 심리요인과 유동성 요인이 주식수익률결정에 중요한 요인이라 할 수 있다.

• 한국전산응용수학회:학술대회논문집
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• 한국전산응용수학회 2003년도 KSCAM 학술발표회 프로그램 및 초록집
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• pp.10-10
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• 2003

Option pricing theory developed by Black and Sholes depends on an arbitrage opportunity argument. An investor can exactly replicate the returns to any option on that stock by continuously adjusting a portfolio consisting of a stock and a riskless bond. The value of the option equal the value of the replicating portfolio. However, transactions costs invalidate the Black-Sholes arbitrage argument for option pricing, since continuous revision implies infinite trading, Discrete revision using Black-Sholes deltas generates errors which are correlated with the market, and do not approach zero with more frequent revision when transactions costs are included. Stochastic calculus serves as a fundamental tool in the mathematical finance. We closely look at the utility maximization theory which is one of the main option valuation methods. We also see that how the stochastic optimal control problems and their solution methods are applied to the theory.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제27권2_2호
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• pp.467-473
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• 2024

Metaheuristics' impact is profound across many fields, yet domestic financial portfolio optimization research falls short, particularly in asset allocation. This study delves into metaheuristics for portfolio optimization, examining theoretical and practical benefits. Findings indicate portfolios optimized via metaheuristics outperform the Dow Jones Index in Sharpe ratios, underscoring their potential to enhance risk-adjusted returns significantly. Tabu search, in comparison to Simulated Annealing, demonstrates superior performance by efficiently navigating the search space. Despite these advancements, practical application remains challenging due to the complexities in metaheuristic implementation. The study advocates for broader algorithmic exploration, including population-based metaheuristics, to refine asset allocation strategies further. This research marks a step towards optimizing portfolios from an extensive array of financial assets, aiming for maximum efficacy in investment outcomes.

• 재무관리연구
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• 제24권1호
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• pp.1-27
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• 2007

본 연구에서는 1998년부터 2002년 동안 주식분할을 실시한 과거 거래소 상장기업을 대상으로 장기성과를 분석하였다. 장기성과는 Event-time 포트폴리오 접근방식으로 측정되어지는 BHAR과 CAAR을 이용하였고 또한 Calendar-time 포트폴리오 접근방식으로 1요인 CAPM 모형과 3요인 모형을 이용하였다. 분석결과 주식분할의 공시월 부근에서 유의적인 양(+)의 초과수익률을 발견할 수 있었다. 이러한 결과는 기존 국내 연구들에서 밝혀진 바와 같이 주식분할의 공시효과가 존재한다는 것을 재확인 한 것이다. 하지만 이후 기간별 BHAR과 CAAR 모두 유의적인 음(-)의 초과수익률이 나타났으며, 이러한 결과는 Calendar-time 포트폴리오 접근방식인 1요인 CAPM 모형과 3요인 모형에서도 재확인 할 수 있었다. 분할비율에 따른 BHAR과 CAAR을 분석한 결과 분할비율이 높은 기업군도 주식분할 이후 여전히 음(-)의 초과수익률이 나타났으며 주식분할 이전 보다 이후에 영업성과가 더 악화되는 것으로 나타났다. 따라서 주식분할이 기업의 수익성이 개선된다는 신호로 보기에는 무리가 있었다. 배당성향의 증감에 따라 표본을 분류하여 장기성과를 분석한 결과에서 두 표본 간에 뚜렷한 차이를 발견할 수 없었다. 본 연구의 결과를 통하여 볼 때 주식분할은 한국 주식시장에서 단기적으로는 주가에 양(+)의 영향을 미치고 있지만 장기적으로는 주식분할이 주가에 미치는 영향은 없는 것으로 판단된다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.55-58
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• 2005

This paper discusses the asymptotic efficiency of estimators for optimal portfolios when returns are vector-valued non-Gaussian stationary processes. We give the asymptotic distribution of portfolio estimators ${\hat{g}}$ for non-Gaussian dependent return processes. Next we address the problem of asymptotic efficiency for the class of estimators ${\hat{g}}$ First, it is shown that there are some cases when the asymptotic variance of ${\hat{g}}$ under non-Gaussianity can be smaller than that under Gaussianity. The result shows that non-Gaussianity of X(t) does not always affect worse. Second, we give a necessary and sufficient condition for ${\hat{g}}$ to be asymptotically efficient when the return process is Gaussian, which shows that ${\hat{g}}$ is not asymptotically efficient generally. From this point of view we propose to use maximum likelihood type estimators for g, which are asymptotically efficient. We examine our approach numerically.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.23-30
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• 2019

딥러닝 네트워크 기반의 알고리즘의 발전으로 인공지능은 전세계적으로 빠른 성장세를 보이고 있다. 그 중 금융은 인공지능이 가장 많이 활용될 분야로 예상되고 있으며 최근 많은 연구가 되고 있다. 기존의 딥러닝을 사용한 재무 전략은 단일 종목에 대한 주가 예측에만 치중되어 있어 변동성에 취약하다. 따라서 본 연구는 딥러닝을 이용하여 펀드 구성 종목을 산출하고 종목들을 분산투자하여 ETF 상품을 구성하는 모델을 제안한다. 실험 결과로 제안하는 모델을 통해 코스피 100 지수를 대상으로 하는 성능을 분석하며 수익률 또는 안정성 측면에서 향상된 결과를 확인하였다.