• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권2호
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• pp.725-735
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• 2021

This study investigates whether the Islamic Exchange-Traded Funds (ETFs) provide significant benefit to investors relative to conventional ETFs. Six pairs of Islamic and conventional ETFs with 10-year daily price data from 2010 to 2019 have been selected from major market indices like MSCI World Index, MSCI Emerging Markets, MyETF Dow Jones Islamic Market Malaysia, MSCI South East Asia and Wahed FTSE Shariah USA Index for this study. For ETFs that are launched after 2010, the price data from launch date to 2019 are used. Our results show: First, Islamic ETFs are more likely to trade at a premium rather than at a discount, implying the investors are willing to pay a premium. Second, it is also found that Islamic ETFs have a relatively shorter period of price deviation from the benchmark, implying more price stability. Third, conventional ETFs have higher return and lower tracking errors relative to Islamic ETFs. These new findings add to the stylized facts of Islamic ETFs in the extant literature for investors, plan sponsors and regulators as to the differences between the ETFs. As policy suggestion, asset management companies can design new investment products to bridge the gap between conventional and Islamic finance.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.5-7
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• 2023

본 논문에서는 정보 이론 기반 지표의 힘을 활용하여 전체 그래프 임베딩 방법론의 한 가지인 GL2vec 을 사용하여 임베딩을 생성하고, 이를 바탕으로 상장지수펀드 (ETF, Exchange Traded Fund) 수익률을 예측하는 모형을 생성하고자 하였다. 본 연구는 그래프 구조에 금융 데이터를 내장하고 고급 신경망 기술을 적용하여 예측 정확도를 향상시키는 데에 기여할 수 있음을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.1-6
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• 2019

신경회로망은 과거 데이터로부터 유용한 정보를 추출해서 주가지수의 이동 방향을 예측하는데 사용되어 왔다. 주가 지수의 상승 또는 하락 방향을 예측하는 기존 연구는 지수의 작은 변화에도 상승이나 하락을 예측하므로 이를 기반으로 지수 연동 ETF를 매매 하면 손실이 발생할 가능성이 높다. 본 논문에서는 ETF 매매 손실을 줄이고 매매 당 일정 이상의 수익을 내기 위한 일별 KOrea composite S0tock Price Index (KOSPI)의 이동 방향을 예측하는 신경회로망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 이동 방향 예측을 위해 전일 대비 지수 변동률이 상승(변동률${\geq}{\alpha}$), 하락(변동률${\leq}-{\alpha}$)과 중립($-{\alpha}$<변동률<${\alpha}$)을 표시하는 출력을 갖는다. 예측이 상승이면 레버리지 Exchange Traded Fund (ETF)를, 하락이면 인버스 ETF를 매수한다. 본 논문에서 구현된 신경회로망 모델 중 PNN1의 Hit ratio (HR)은 학습에서 0.720, 평가에서 0.616이다. 평가용 데이터로 ETF 매매를 시뮬레이션하면 수익률은 8.39 ~ 16.32 %를 보인다. 또한 제안된 이동 방향 예측 신경회로망 모델이 주가지수 예측 신경회로망 모델 보다 ETF 매매 성공률과 수익률에서 더 우수하다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권4호
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• pp.843-851
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• 2017

로보어드바이저 서비스 제공업체가 금융시장에서 거래되는 ETF를 주력 투자대상으로 집중하고 있다. 이처럼 ETF가 활성화되고 있지만 ETF 위험관리에 관한 연구들은 이뤄지지 않고 있는 상태이다. 본 연구는 변동성의 구조적 변화를 반영한 ETF 손실추정과 ETF 위험관리모형을 평가하였다. 결합 검증통계량 분석결과, GARCH와 마르코프 국면전환 GARCH모형이 시장위험을 적절하게 나타내 주었다. 특히 마르코프 국면전환 GARCH모형이 GARCH모형에 비해 낮은 위반율을 보일뿐 아니라 초과발생들이 독립적이기 때문에 마르코프 국면전환 GARCH모형이 GARCH모형에 비해 좀 더 ETF VaR에 권고될 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권5호
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• pp.185-197
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• 2018

종목 수가 급증하고 있는 한국 ETF 시장을 분석하여 투자효율성이 어느 정도 인가를 규명하여 ETF 투자자들에게 투자방향을 제시하는 것이 연구목적이다. 연구절차와 방법은 2010년~2018년에 거래된 ETF를 대상으로 국내ETF 및 해외 ETF, 기초자산, 추적배수의 종류별로 수익률 결과 및 변화추이, 상관관계, 회귀분석을 하였다. 연구결과, 국내 ETF의 전체 수익률은 3.51%로서 코스피 상승률 보다 낮았으며, 주식 ETF 수익률도 4.03%로서 코스피 상승률 보다 낮았다. 레버리지 ETF 수익률도 3%이하여서 투자자들이 기대했던 수익률 보다 낮았으며, 채권 ETF와 통화 ETF의 수익률은 1%이하였고, 인버스 ETF 수익률은 마이너스를 보였다. 가장 수익률이 높은 것은 인덱스 ETF였고, 다음은 국내주식 ETF, 레버리지 ETF, 해외 ETF 순이다. 연구기여도는 투자자 입장에서 실제로 달성 가능한 투자효과를 분석하여 ETF를 매입할 때 고려사항을 정립한 데 기여하였고, 향후연구방향은 ETF 자료를 많이 축적해서 ETF 투자방향을 더 정밀하게 제시하고자 한다.