• 응용통계연구
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• 제34권1호
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• pp.39-56
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• 2021

Markowitz (1952)의 분산투자 모형 발표 이후 포트폴리오 최적화에 대한 많은 연구가 이루어졌다. 마코위츠의 평균-분산 포트폴리오 최적화 모형은 수익 분포가 정규분포를 따른다는 가정하에서 성립한다. 그러나 실생활에서는 수익 분포가 정규분포를 따르지 않는 경우가 존재한다. 또한 분산은 이상치의 영향을 많이 받는 민감한 지표이다. 이런 분산의 단점을 보완할 수 있는 하방위험인 숏폴(Shortfall)을 위험 지표로 적용함으로써 수익 분포에 대해 최적화가 가능한 평균-숏폴 포트폴리오 모형이 제안되었다. 또한 Jorion (2003)과 Park(2019)은 포트폴리오의 위험도를 최소화하는 동시에 적은 수의 자산으로 구성(sparse)되고 안정적(stable)인 포트폴리오를 얻는 퍼터베이션 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 평균-숏폴 포트폴리오 모형에 퍼터베이션 방법과 adaptive Lasso를 적용하여 사용되는 자산의 수가 적으면서 안정적이고 쉽게 적용 가능한 포트폴리오 모형을 제안한다. 그리고 실증 데이터 분석을 통하여 모형의 타당성을 입증한다.

• 응용통계연구
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• 제37권3호
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• pp.265-282
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• 2024

기대 수익률은 높이고, 재무적 위험은 낮추는 것을 목표로 하는 금융 포트폴리오 최적화 분야에서는 위험 측정 지표에 관한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 적은 자산으로 효율적인 포트폴리오를 구성하기 위해 다양한 페널티 항을 활용한 연구 또한 지속해서 진행되어 왔다. 본 논문에서는 평균-숏폴 포트폴리오와 SLOPE 페널티 항을 결합한 새로운 포트폴리오 최적화 식을 제안하였다. 이 과정에서 선형계획법으로 표현되지 않는 최적화식을 새로운 변수를 도입해 표현하고, 이를 ADMM 알고리즘을 사용해 해결하는 방식을 제안하였다. SLOPE 페널티 항이 갖는 그룹화 특징이 본 논문에서 제안하는 평균-숏폴 포트폴리오에서도 해당 특징이 유효함을 시뮬레이션 데이터를 바탕으로 확인하였다. 실증 데이터 분석을 통해서는 본 논문에서 제안한 모형을 기반으로 실제 투자 환경에서 고려할 수 있는 4가지 종류의 포트폴리오 구성 방식을 제안하고, 평가하였다.