This paper is concerned with developing a Multi-period Behavioral Model for the portfolio selection problem. The unique feature of the model is that it treats a number of factors and decision variables considered germane in decision making on an interrelated basis. The formulated problem has the structure of a Chance Constrained programming Model. Then empoloying arguments of Central Limit Theorem and normality assumption the stochastic model is reduced to that of a Non-Linear Programming Model. Finally, a number of interesting properties for the reduced model are established.
본 논문은 신재생에너지 보급 화대를 위한 정책수단으로 활용되고 있는 신재생에너지 의무할당제(RPS; Renewable Portfolio Standards)의 시행현황과 제도 동향을 미국 사례 중심으로 분석하였다. 신재생에너지 의무할당제의 전반적인 시행 사례 분석을 통하여 국내에 RPS 도입 시 고려할 다양한 제반사항을 식별하고 활용할 수 있는 기회를 제공하였다.
In this paper, we propose a portfolio selection model utilizing a Markov chain for investing in the foreign exchange market based on market forecasts and exchange rate movement predictions. The proposed model is utilized to compute optimum investment portfolio weights for investing in margin-based markets such as the FX margin market. We further present an objective investment algorithm for applying the proposed model in real-life investments. Empirical performance of the proposed model and investment algorithm is evaluated by conducting an experiment in the FX market consisting of the 7 most traded currency pairs, for a period of 9 years, from the beginning of 2005 to the end of 2013. We compare performance with 1) the Dollar Index, 2) a 1/N Portfolio that invests the equal amount in the N target assets, and 3) the Barclay BTOP FX Index. Performance is compared in terms of cumulated returns and Sharpe ratios. The results suggest that the proposed model outperforms all benchmarks during the period of our experiment, for both performance measures. Even when compared in terms of pre- and post-financial crisis, the proposed model outperformed all other benchmarks, showing that the model based on objective data and mathematical optimization achieves superior performance empirically.
과학교육자들은 지필 중심 평가에 대해서 많은 우려를 하여 왔다. 수행평가는 전통적인 평가의 훌륭한 대안으로 여겨지고 있다. 수행평가의 하나인 포트폴리오 평가는 학생들의 창의성 신장과 자기 학습에 대한 책임감을 높이는 바람직한 특성을 가지고 있다. 그러나 이에 대한 연구나 실제 적용 사례는 매우 드물다. 포트폴리오 평가의 특성과 구조를 문헌 조사를 통하여 탐색하였다. 적절한 포트폴리오 평가의 형태와 구성 요소를 설계하였다. 우리 나라 초등 과학 수업에는 포트폴리오 평가를 위한 학습 목표는 일반 목표와 구체 목표를 내용의 특성에 따라 사용할 필요가 있다. 포트폴리오 평가를 위한 학생들의 증거는 교실에 교재의 부족과 재생 시설의 미비 때문에 제한적인 형태률 가진다. 학생들의 증거는 상당 부분이 교실에서 수업 중에 작성하는 것이 학습 부담을 줄일 수 있어서 좋다. 평가 준거는 학급당 학생수가 많기 때문에 분석적인 것보다는 전체적인 것을 사용하는 것이 바람직하다. 포트폴리오 평가는 초등학교 과학 수업에 많은 변화를 일으킬 것이다. 학생들은 과학 학습에 보다 주도적인 자세를 갖게 되고 교사들은 주요 교수 목표에 집중하고, 학생들의 바람직한 학습에 더 많은 관심을 둘 것이다. 포트폴리오 평가가 학생과 교사에게 더 많은 업무 부담을 요구하지만, 학교 과학 시간에 적용이 가능할 것으로 보인다.
금융투자 관리 전략 중에서 여러 금융 상품을 선택하고 조합하여 분산 투자하는 것을 포트폴리오 관리 이론이라 부른다. 최근, 블록체인 기반 금융 자산, 즉 암호화폐들이 몇몇 유명 거래소에 상장되어 거래가 되고 있으며, 암호화폐 투자자들이 암호화폐에 대한 투자 수익을 안정적으로 올리기 위하여 효율적인 포트폴리오 관리 방안이 요구되고 있다. 한편 딥러닝이 여러 분야에서 괄목할만한 성과를 보이면서 심층 강화학습 알고리즘을 포트폴리오 관리에 적용하는 연구가 시작되었다. 본 논문은 기존에 발표된 심층강화학습 기반 금융 포트폴리오 투자 전략을 바탕으로 대표적인 비동기 심층 강화학습 알고리즘인 Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)를 적용한 효율적인 금융 포트폴리오 투자 관리 기법을 제안한다. 또한, A3C를 포트폴리오 투자 관리에 접목시키는 과정에서 기존의 Cross-Entropy 함수를 그대로 적용할 수 없기 때문에 포트폴리오 투자 방식에 적합하게 기존의 Cross-Entropy를 변형하여 그 해법을 제시한다. 마지막으로 기존에 발표된 강화학습 기반 암호화폐 포트폴리오 투자 알고리즘과의 비교평가를 수행하여, 본 논문에서 제시하는 Deterministic Policy Gradient based A3C 모델의 성능이 우수하다는 것을 입증하였다.
포트폴리오 최적화 이론의 초석인 Markowitz의 평균-분산 포트폴리오 모형 (1952)이 발표된 이후로 많은 분야에서 포트폴리오 최적화에 대한 다양한 연구가 진행되었다. 기존의 평균-분산 포트폴리오 모형은 주로 목적함수나 제약식에 비선형 볼록 형태를 포함한다. 이를 Dantzig의 선형계획법을 적용하여 선형으로 변환시켜 알고리즘 계산 시간을 효율적으로 감소시켰다. 또한 시계열 데이터 특성을 반영하여 시간에 따른 가중치를 고려하는 가우시안 커널 가중치 공분산을 제안하였다. 여기에 일정 부분은 벤치마크에 투자하고 나머지는 포트폴리오 최적화 모형으로 제안된 자산들에 투자하는 퍼터베이션 방법을 적용하여 평균 수익률과 위험도를 목적에 맞게 조절하도록 하였다. 또한, 본 논문에서는 안정적이면서도 적은 자산을 보유하게 포트폴리오를 구성하여 관리비용(management costs)과 거래비용(transaction costs)를 낮출 수 있는 Dantzig-type 퍼터베이션 포트폴리오 모형을 제안하였다. 제안된 모형의 성능은 5개의 실제 데이터 세트로 벤치마크 포트폴리오와 비교 분석하여 평가하였다. 최종적으로 제안한 최적화 모형은 벤치마크보다 높은 기대수익률이나 낮은 위험도를 갖는 포트폴리오를 구성하여 퍼터베이션 목적을 만족하며, 투자한 자산의 수와 시간에 따른 자산 구성 변화를 일정 수준 이하로 조절하는 희소하며 안정적인 결과를 얻었다.
본 연구에서는 서울시 지하철 분담률의 지역적 차이에 대한 원인분석을 통하여 올바른 정책적 수단을 찾기 위한 모형을 개발하고자 한다. 이를 통해 가장 영향력 있는 두 개의 변수를 찾아내어 Portfolio 분석을 실시하였다. 분석결과, 첫째, 지하철 분담률에 영향을 미치는 요인은 크게 역세권 요인과 마을버스 요인으로 나타났다. 이는 줄어들고 있는 지하철 분담률을 개선하기 위해서 역세권지역의 확장, 역사수 증설, 마을버스 노선수의 증대가 요구됨을 의미한다. 둘째, Portfolio 분석결과 지하철 연계 강화를 위한 개선유형은 역세권 중심 개선과 마을버스 중심 개선지역으로 구분되었다. 역세권 중심 개선지역은 강북구, 서대문구, 금천구, 관악구로 나타났고, 송파구와 중구는 마을버스 중심 개선지역으로 나타났다. 따라서 향후 지하철 분담률 향상을 위해서는 두 가지 측면의 주요 요인을 유형별(지역)로 적절히 고려하는 대중교통 관련 정책을 제시하는 것이 필요할 것으로 판단된다.
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.
교사에게 요구되는 역량 중에서 수업능력은 가장 핵심이며, 예비교사 시기에서부터 관련된 교육 경험이 매우 중요하다. 예비교사의 수업능력 개발 및 강화를 위해서는 학교현장에서 스스로 계획하고 체계적으로 반성하고 그것을 개선해 나가는 실천능력을 길러야 한다. 교육실습은 예비교사에게 필수적인 과정으로 수업능력 향상을 경험할 수 있는 중요한 기회이다. 이에 따라 본 연구에서는 교육실습에서 중등 예비수학교사에게 요구되는 수업능력 향상을 위한 포트폴리오의 활용방안, 구성요소와 적용절차를 제시하였다. 그리고 교육실습에서 중등예비수학교사의 수업능력 향상을 위한 포트폴리오의 적용의 시사점에 대해 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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