최근 기업에서는 제품의 Life Cycle 단축과 다품종소량 생산으로 인하여 수많은 종류의 제품을 동시에 개발하고 생산하지 않으면 안 될 환경에 직면해 있다. 이러한 환경에 대응하기 위해, 좋은 제품을 개발하는 것도 중요하지만, 제품을 어떠한 방향을 연구하고 개발할 것인가는 기술혁신의 핵심과제로 인식되고 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 제품의 개발 방법과 투자 방향을 결정하기 위하여 PPM (Product Portfolio Management) 알고리즘을 제안하였다. 제안된 PPM 알고리즘 분석으로 제품을 표준화형, 차별화형, 재료비검토형, 가공비검토형, 판매촉진형, 폐지형의 6가지 그룹으로 나누어 연구 개발 방향을 제시하였다. 연구 방법은 기존 연구의 포트폴리오 고찰과 R&D분야의 컨설팅 경험을 바탕으로, 알고리즘의 분석 모형을 제시하고, 적용 사례로 구성하였다.
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.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제20권2호
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pp.115-127
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2013
This paper provides an effective stock portfolio screening tool for socially responsible investment (SRI) based upon corporate social responsibility (CSR) and financial performance. The proposed approach utilizes nonparametric frontier models. Data envelopment analysis (DEA) has been used to build SRI portfolios in a few previous works; however, we show that free disposal hull (FDH), a similar model that does not assume the convexity of the technology, yields superior results when applied to a stock universe of 253 Korean companies. Over a four-year time span (from 2006 to 2009) the portfolios selected by the proposed method consistently outperform those selected by DEA as well as the benchmark.
In this study we suggested two optimization models to answer a question from an investor standpoint : how many convertible bonds should one convert, and how many keep? One model minimizes certain risk to the minimum required expected return, the other maximizes the expected return subject to the maximum acceptable risk. In comparison with Markowitz portfolio models, which use the variance of return, our models used Conditional Value-at-Risk(CVaR) for risk measurement. As a coherent measurement, CVaR overcomes the shortcomings of Value-at-Risk(VaR). But there are still difficulties in solving CVaR including optimization models. For this reason, we adopted Rockafellar and Uryasev's[18, 19] approach. Then we could approximate the models as linear programming problems with scenarios. We also suggested to extend the models with credit risk, and applied examples of our models to Hynix 207CB, a convertible bond issued by the global semiconductor company Hynix.
In this paper, we propose a technology mining framework for mobile communication industry. We develop a two phase approach of new technology identification and service enhancement. The new technology identification process consists of R&D issues analysis, technology theme design, and emerging technology sampling. On the other hand, existing service enhancement process has technology landscaping, keyword based search, and technological growth analysis. By implementing these two phase frameworks, we develop a technology portfolio for mobile communication industry.
This paper analyzes the environmental impact and economic effect of introducing the Renewable Portfolio Standard (RPS) into Korean electricity market using the DECADES (Database and Methodologies for Comparative Assessment of Different Energy Source for Electricity Generation) model, a comparative assessment tool developed by IAEA. A bottom up approach is adopted for the evaluation of air pollutant emission and its impact of several RPS scenarios. The environmental damage costs of RPS scenarios are evaluated based on the Extern-E results and Thailand externality study carried by EGA T. The results of this study can be applied in determining or analyzing the national electricity policy and energy policy.
In this paper, we investigate the portfolio optimization problem under the SVCEV model, which is a hybrid model of constant elasticity of variance (CEV) and stochastic volatility, by taking into account of minimum-entropy robustness. The Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) equation is derived and the first two orders of optimal strategies are obtained by utilizing an asymptotic approximation approach. We also derive the first two orders of practical optimal strategies by knowing that the underlying Ornstein-Uhlenbeck process is not observable. Finally, we conduct numerical experiments and sensitivity analysis on the leading optimal strategy and the first correction term with respect to various values of the model parameters.
차세대 전산환경은 사용자들이 필요한 전산자원을 네트워크를 통해 공급받는 그리드 컴퓨팅 기반의 개방형 전산환경으로 진화할 것으로 예상된다. 개방형 전산환경의 도입은 전산자원 활용의 효율성을 높이고 협업을 증진시키며 공급의 유연성과 비용 절감 등의 효과를 가져올 수 있다. 그러나 네트워크를 통해 공급되는 특성으로 인해 개방형 전산 자원의 성능에는 변동성이 수반된다. 전산자원의 성능에 변동성이 있는 경우, 주어진 예산과 시간만 고려하여 전산자원 서비스를 구성하는 단순 최적화 방법을 사용했을 때는 서비스의 최종 성능과 실행 시간 등을 규정한 서비스 수준계약(Service Level Agreement, SLA)을 만족시키지 못할 위험이 높다. 따라서 개방형 전산환경의 서비스 브로커는 전산자원 공급의 안정성을 높이기 위해서 서비스를 구성하는 개별 전산자원의 성능 변동성을 고려하여 위험을 최소화 하는전산자원포트폴리오를구성할것이요구된다. 본연구에서는평균절대편차(Mean-Absolute Deviation, MAD) 포트폴리오 최적화 기법을 이용하여 서비스 브로커의 공급 안정성을 향상시키는 방법을 제시하였다. 제시된 최적화 기법의 효과를 알아보기 위한 방법으로 가상의 개방형 전산환경을 모델링하고, 고객의 제약 조건과 개방형 전산환경의 변동성 정도에 따라 전산자원 공급 서비스의 성공률을 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과로서, 첫째, 단순 최적화방법보다 변동성을 감안한 MAD 포트폴리오 최적화 기법을 이용했을 때 공급의 안정성이 뛰어난 것을 확인할 수 있었다. 둘째로는 특히 개별 전산자원의 변동성 예측의 정확성이 높아질수록 성능도 더욱 향상되는 결과를 가져왔다. 셋째, 측정된 변동성을 이용하여 개방형 전산자원의 가격을 할인하는 정책을 추진할 경우 서비스 공급 범위의 확대에도 효과가 클 것으로 예상되었다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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