Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2023.11a
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  • Pages.8-10
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  • 2023
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Hierarchical Risk Parity Portfolio Optimization via Nonlinear Measures Considering Finite Size Effects

유한 크기 효과를 고려한 비선형 의존성 지표를 활용한 계층적 리스크 패리티 모형 기반 포트폴리오 최적화

  • Insu Choi (Dept. of Industrial and Systems Engineering, KAIST) ;
  • Woo Chang Kim (Dept. of Industrial and Systems Engineering, KAIST)
  • 최인수 (KAIST 산업및시스템공학과) ;
  • 김우창 (KAIST 산업및시스템공학과)
  • Published : 2023.11.02
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Abstract

본 연구는 계층적 리스크 패리티 (Hierarchical Risk Parity, HRP) 포트폴리오 방법론과 정규화된 상호 정보 거리의 결합을 연구하였다. 이때, 한정된 이동창에서 발생할 수 있는 유한 크기 효과(finite size effects) 문제를 극복하기 위해 무작위로 섞인 NID 값에 대한 평균치를 제공함에 따라 NID 를 활용한 새로운 포트폴리오 최적화 방법을 제안한다. 본 연구의 결과는 NID 를 통합한 HRP 포트폴리오가 기존 방법론에 비해 통계적 장점과 함께 더욱 효율적이며 안정적임을 보여준다.

Keywords