• 품질경영학회지
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• 제51권2호
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• pp.171-184
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• 2023

Purpose: First, this paper suggests an alternative approach to find optimal portfolio (stocks, bonds and ESG stocks) under the maximizing utility of investors. Second, we include ESG stocks in our optimal portfolio, and compare improvement of welfares in the case with and without ESG stocks in portfolio. Methods: Our main method of analysis follows Brennan et al(2002), designed under the continuous time framework. We assume that the dynamics of stock price follow the Geometric Brownian Motion (GBM) while the short rate have the Vasicek model. For the utility function of investors, we use the Power Utility Function, which commonly used in financial studies. The optimal portfolio and welfares are derived in the partial equilibrium. The parameters are estimated by using Kalman filter and ordinary least square method. Results: During the overall analysis period, the portfolio including ESG, did not show clear welfare improvement. In 2017, it has slightly exceeded this benchmark 1, showing the possibility of improvement, but the ESG stocks we selected have not strongly shown statistically significant welfare improvement results. This paper showed that the factors affecting optimal asset allocation and welfare improvement were different each other. We also found that the proportion of optimal asset allocation was affected by factors such as asset return, volatility, and inverse correlation between stocks and bonds, similar to traditional financial theory. Conclusion: The portfolio with ESG investment did not show significant results in welfare improvement is due to that 1) the KRX ESG Leaders 150 selected in our study is an index based on ESG integrated scores, which are designed to affect stability rather than profitability. And 2) Korea has a short history of ESG investment. During the limited analysis period, the performance of stock-related assets was inferior to bond assets at the time of the interest rate drop.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권4호
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• pp.1027-1036
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• 2008

Value at Risk(VaR) is a fundamental tool for managing market risks. It measures the worst loss to be expected of a portfolio over a given time horizon under normal market conditions at a given confidence level. Calculation of VaR frequently involves estimating the volatility of return processes and quantiles of standardized returns. In this paper, we introduced and applied the CreditMetrics model to estimate the credit VaR of Korean Property and Casuality insurers.

• 응용통계연구
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• 제24권4호
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• pp.597-607
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• 2011

금융자산에의 투자에서 리스크 관리의 중요성이 부각되면서 리스크를 측정할 수 있는 도구로서 Value at Risk (VaR)가 널리 각광을 받고 있다. Value at Risk는 주어진 신뢰수준에서 목표기간 동안 발생 가능한 최대손실로 정의되는데 몇 가지 한계점이 있지만 비교적 간단하게 계산되고 이해될 수 있다는 장점이 있어 리스크 측정 및 관리의 기본적인 측도로 이용되고 있다. 그러나 포트폴리오에 포함되는 자산의 숫자가 많아지는 경우 VaR을 계산하는 데에 필수적인 변동성 추정이 매우 어려워지게 된다. 이때 차원축소의 방법을 생각할 수 있는데, 전통적인 인자분석은 시계열자료에 적합한 방법이 아니기 때문에 직접 적용할 수 없고 자료의 자기상관성을 제거하는 방법이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 인자분석의 확장 형태인 시계열인자분석을 활용하여 시계열자료의 차원축소과정을 간결하게 하는 방법을 제시하고, 시계열인자분석으로 차원을 축소할 때 기존의 방법을 사용하는 것과 어떠한 차이가 있는지를 실제 금융자료를 이용한 VaR의 사후검증을 통해 분석하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제2권2호
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• pp.115-124
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• 1979

The purpose of this study is theoretical research on risk. The research is focused on systematic risk. Chapter I is objective of this study, Chapter II includes definition and measurement of risk. Chapter III introduces attitudes toward risk and classification of risk. Chapter IV discusses Portfolio theory, Capital market line and Shape and Lintner model The objective of firm is assumed to maximize its value. In a world of uncertainty, value is not determined by earnings alone, the degree of risk involved with the streams of earnings. Financial manager has to consider the risk in order to maximize the value of firm. Total risk can be classifier into two parts : Systematicrisk and unststematic risk by Sharpe. Systematic risk is important because investors can't diversify it. Blume and Jensen measured f and they testified that the f is stationary over the time For further study, Korean stock mark has to take emperical study about $\beta$ and its stationarity.

• International Journal of Human Ecology
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• 제5권1호
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• pp.35-43
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• 2004

The purposes of this study are to examine effects of household characteristics and risk tolerance attitude on risk tolerance behavior and to investigate the effect of risk tolerance attitude and behavior on financial satisfaction. For this study, data were collected during October of 2001 through a popular Web site for women in South Korea (www.azoomma.com). The participants in this study were 609 housewives, resulting in 607 with usable data. Multiple regression and path analysis were conducted using the SPSS for Windows. Findings suggest that the greater is risk tolerance attitude, the greater is risk tolerance behavior and those who exhibit more risk tolerance behavior tend to be more satisfied with their personal financial situation. It implies that risk tolerance behavior playa positive role in predicting financial satisfaction. The results have implication for family economists and educators in developing educational program and presenting strategic to increases financial well-being, and also for financial counselors and planners in suggesting portfolio advice to their client

• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.481-504
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• 2006

금융위험의 측정 및 관리를 위한 도구로서 분포의 꼬리 부분과 관련한 위험척도로 VaR가 현재 널리 활용되고 있다. 특히 VaR의 정확한 추정을 위해 정규분포를 가정한 기존의 방법보다는 극단치이론을 이용한 방법이 최근 관심을 끌고 있다. 지금까지 극단치이론을 이용한VaR의 추정에 관한 연구는 대부분 단변량의 경우에 대해 이루어졌다. 본 논문에서는 코퓰러를 극단치이론에 결부시켜 다변량 극단치분포를 모형화하여 포트폴리오 위험측정을 다루고 있다. 특히 본 연구에서는 포트폴리오 위험 척도로 VaR와 더불어 ES에 대한 추정 방법도 함께 논의하였다. 포트폴리오 위험측정을 위한 방법으로 본 논문에서 논의한 코퓰러-극단치이론에 의한 접근방법이 기존의 분산-공분산 방법보다 상대적으로 우수한지를 실증자료에 대한 사후검증을 통해 살펴보았다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1201-1212
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• 2016

시장위험 관리를 위한 Value at Risk(VaR)는 금융기관들이 선호하는 기법이지만, 투자가 실패한 경우에 손실금액에 대하여는 설명할 수 없다는 문제점이 있다. VaR의 한계를 보완하는 대안적인 위험측정도구인 Conditional Tail Expectation(CTE)는 VaR를 초과하는 조건부 기대값으로 정의된다. 포트폴리오에 대한 CTE를 추정하는 실제금융시장에서는. 일반적으로는 다변량 손실률을 일변량 분포로 변환하여 VaR을 추정하고 CTE를 구하지만, 본 연구에서는 다차원 분위벡터를 이용하여 다변량 CTE들을 제안한다. 그리고 일변량 CTE들의 관계를 확장하여 다변량 CTE들의 관계식을 유도하였다. 다양한 분산-공분산행렬을 갖는 이변량과 삼변량의 정규분포로부터 다변량 CTE들을 구하고 CTE들의 관계식을 구현하면서 고차원 분포로의 확장 가능성을 설명하였다. 이변량과 삼변량의 실증 예제를 통해 제안한 이론을 탐색하고, 기존의 CTE와 비교하였다. 다변량 변수들의 분산-공분산행렬과 다변량 분위벡터를 사용한 다변량 CTE가 일변량으로 변환하여 구한 CTE보다 작은 값을 갖는 것을 발견하였다. 그러므로 본 연구에서 제안한 다변량 CTE는 보다 적은 위험성을 나타내는 추정량이며, 포트폴리오를 구성하는 여러 기업을 동시에 고려하는 분산 투자 전략을 세우는 경우에 이런 다변량 CTE를 사용하는 적극적인 투자가 가능하다는 장점이 있다.

• 통상정보연구
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• 제3권2호
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• pp.1-16
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• 2001

본 연구는 국제 간의 무역거래에 있어 전자상거래 방식이 거래의 주체들이 선택하는 거래방식 포트폴리오 내에서 어떻게 조화되고 결정되는지, 그리고 이를 전략적으로 운용하기 위한 일반화 가능한 논리는 무엇인지를 다음과 같이 분석하고 있다. 첫째, 기대효용극대화 모형에 입각한 비교정태 분석을 통해 위험회피자로서의 효용을 갖는 거래 주체들은 총 거래 자산에 대한 한계기대효용이 영(零)이 될 때까지의 금액을 전자상거래 방식에 배분하는 거래 포트폴리오를 구성한다. 둘째, 거래 주체의 기대 효용을 극대화할 수 있는 최적 거래 포트폴리오는 본 연구가 준용하고 있는 평균-분산 모형에 의한 효율적 거래선과 자신의 위험 회피도를 반영하는 평균-분산 무차별 곡선이 접하는 점에서 결정된다. 셋째, 국제간 전자 상거래 방식의 가치는 Rf거래방식의 수익률과 리스크 프레미엄의 두 요소에 의해서 결정되어 질 수 있는 바, 거래하고자 하는 총 부와 전자상거래 방식의 수익률이 정(正)의 상관관계가 있을 때에는 전자상거래 방식이 선택되기 위해서는 자신의 리스크를 상쇄하고도 남을 만큼의 매력도, 즉 Rf거래방식보다 더 높은 기대 수익률이 보장되어야한다. 넷째, 반면에 거래하고자 하는 총 부와 부(負)의 상관관계가 있을 때에는 수익률의 포기가 전제가 되므로 전자상거래 방식이 국제 무역거래방식에서 주된 거래조건으로 자리매김하기 위해서는 필연적으로 안정적 거래보증의 기능이 거래 주체들에게 수긍되어야 한다. 끝으로, 국제간 전자상거래 방식의 리스크 분석과 그 규모 결정 여부에 대한 궁극적 해답은 선택된 거래 포트폴리오내에서 거래되는 총 부의 수익률에 전자상거래 방식이 어느 정도 영향을 주느냐는 척도, 즉 공분산 리스크로 평가되어야 한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권4호
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• pp.299-308
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• 2011

최근 오픈마켓 시장은 선후발 업체간의 경쟁력 강화를 목적으로 다양한 프로젝트가 진행되면서, 프로젝트 포트폴리오 관리의 중요성도 함께 높아지고 있다. 프로젝트 포트폴리오 관리는 자원 제약환경에서 대기된 다수의 프로젝트 중 전략적 목적에 부합되는 프로젝트를 선택하여 이익을 최대화하는 중요한 의사결정 활동이다. 본 논문에서는 프로젝트 포트폴리오 관리의 연구 동향을 소개하고 프로젝트들의 가치, 성공가능성, 프로젝트 유사도를 고려한 포트폴리오 선정방법과 자원 제약조건에서 포트폴리오 평가점수의 최대화를 목적으로 한 포트폴리오 우선순위결정문제를 모형화하고 유전자 알고리즘을 이용하여 이를 해결하는 시스템으로 제시하고 있다. 구현된 포트폴리오 시스템을 검증하기 위하여 위해 한국의 E-기업 오픈마켓의 기존 우선순위, 개발인력 할당 등과 비교분석하고 있다. 제시된 시스템을 사용함으로 가치있는 프로젝트와 성공 가능성이 높은 프로젝트를 우선적으로 수행하게 하게 하고, 유사한 프로젝트들을 연속하여 개발하게 하여 개발업무에 연속성을 부여하는 결과를 얻을 수 있다. 이는 궁극적으로 인력활용도를 높이고 개발업무를 효율화하여 프로젝트들의 위험(risk)을 줄이고, 성공 가능성을 높이는데 기여하고 있다.