Metaheuristics' impact is profound across many fields, yet domestic financial portfolio optimization research falls short, particularly in asset allocation. This study delves into metaheuristics for portfolio optimization, examining theoretical and practical benefits. Findings indicate portfolios optimized via metaheuristics outperform the Dow Jones Index in Sharpe ratios, underscoring their potential to enhance risk-adjusted returns significantly. Tabu search, in comparison to Simulated Annealing, demonstrates superior performance by efficiently navigating the search space. Despite these advancements, practical application remains challenging due to the complexities in metaheuristic implementation. The study advocates for broader algorithmic exploration, including population-based metaheuristics, to refine asset allocation strategies further. This research marks a step towards optimizing portfolios from an extensive array of financial assets, aiming for maximum efficacy in investment outcomes.
When we analyze equipment replacement problem, we take the table of the duration period of tangible fixed asset on the corporation income tax law, and treat depreciation as simple allocation process for capital recovery. In this problem, there are some papers considering the concepts of economic depreciation. Those are not perfect model from a economical point of view. Therefore, we deal with equipment replacement problem considering the engineering valuation as well as the economic concept in the evaluation of asset.
The literature about intelligence assets allocation focused on mainly single or partial assets such as TOD and GSR. Thus, it is limited in application to the actual environment of operating various assets. In addition, field units have generally vulnerabilities because of depending on qualitative analysis. Therefore, we need a methodology to ensure the validity and reliability of intelligence asset allocation. In this study, detection probability was generated using digital geospatial data in MGIS (Military Geographic Information System) and simulation logic of BCTP (Battle Commander Training Programs) in the R.O.K army. Then, the optimal allocation mathematical model applied concept of simultaneous integrated management, which was developed based on the partial set covering model. Also, the proposed GA (Genetic Algorithm) provided superior results compared to the mathematical model. Consequently, this study will support effectively decision making by the commander by offering the best alternatives for optimal allocation within a reasonable time.
본 연구는 투자 포트폴리오를 구성함에 있어 금융자산 뿐만 아니라 비금융자산 중 최근 대중 투자자들로부터 관심을 가지고 급부상하고 있는 음악저작권 조각 투자를 포함시켰을 때 얻을 수 있는 포트폴리오 분산 효과를 검증하였다. 국내 음악저작권 자산의 투자와 관련한 지수가 발표된 2019년 1월부터 2022년 6월까지 42개월간의 기간 동안의 데이터를 활용하여 전통적 글로벌 분산 투자 포트폴리오를 구성하고, 해당 포트폴리오에 음악저작권 투자 지수를 포함시킨 비금융자산 편입 포트폴리오를 추가로 구성하여 분석하였다. 분석 과정에서 포트폴리오 자체가 발생시키는 효과보다는 비금융자산인 음악저작권 자산의 포함 여부에 따른 개선 효과를 확인하기 위해 기본적으로 활용되는 포트폴리오 전략인 단순보유, 지속 재조정, 평균-분산 최적화, 리스크패러티 등 네 가지 포트폴리오 전략을 활용하였다. 분석 결과 음악저작권 자산을 포함한 포트폴리오는 네 가지 포트폴리오 전략 모두에서 위험은 감소하였지만, 수익률은 개선되는 효과를 보여주었다. 이는 위험 대비 수익을 고려하는 지표인 샤프지수가 크게 개선되는 결과를 가져오는 것으로, 음악저작권 자산을 투자 포트폴리오에 포함시키는 것은 의미 있는 포트폴리오 분산투자 효과가 존재함을 보여주었다. 본 연구를 통해 전통적 금융자산을 통한 글로벌 분산투자 포트폴리오에 음악저작권 투자를 포함함으로써 유의미한 포트폴리오 분산투자 효과가 있음을 동적 자산 배분 관점에서 처음으로 밝혔다는 점에서 본 연구의 학술적 의미를 찾을 수 있으며, 나아가 비금융자산을 포트폴리오에 편입함으로써 포트폴리오 성과를 개선할 수 있는 가능성을 보여주었다.
As the number of deteriorated infrastructures increases, research on decision-making methods for efficient budget allocation is required. Thus, this study considered the application of utility theory for asset management of deteriorated infrastructure. In decision-making, methods that enable quantitative measurement were proposed, attributing the aging, economic feasibility, and ripple effects. This study is meaningful as a basic study of decision-making methods, and we will conduct research applied to case studies in the future.
최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.
Hedge funds can be established in Korea after the deregulation about setting up private equity funds on September, 2011. Although the variety of asset allocation strategies is the strength of hedge funds, most of Korean hedge funds uses only the equity long/short strategy. Therefore, it is need to introduce other strategies into Korea hedge funds, however all strategies can not be adopted at once because of the infrastructure of Korea financial market. In this paper, we find the optimal introductive order of strategies for Korea hedge fund in view of individual or institutional investors. For this analysis, HFRI data are used for the historical return of each hedge fund strategy and three methods (network visualization, principle component analysis and efficient frontier optimization) are used for finding the optimal order.
The estimate on volatility of stock price is related with optimum of portfolio and Important for allocation of capital asset. If the volatility of stock price is varied according to macroeconomic variables on monetary policy and industrial production, it will assist capital asset to allocate. This paper is related with stock market volatilities on macroeconomic variables in U.S. and Europe, Korea. And, it Is pertain to vary in time of this variables. Thus, this paper is related with volatilities of monetary and physical macroeconomic variables on basis of statistics. And, it is ranged front capital investment to portfolio allocation. Also, this paper takes out of sample forecast and study more after this. In case Germany, France, Italy and the Netherlands, the relative importance of monetary policy and Industrial production Is different from these countries. In case Italy and the Netherlands, monetary policy is primary factor at stabilizing for volatility of stock price. In case Korea, increasing monetary policy and industrial production is positively affected stock market. It is that the positive effect of stock price is caused by mollifying monetary policy and economic growth. Specially, this conclusion is similar to US. In Korea, gradual increase in monetary and industrial production is necessary to stability of stock market. It is different to previous results on basis of increasing stock price of money in long period.
Granular Computing has emerged as a unified and coherent framework of designing, processing, and interpretation of information granules. Information granules are formalized within various frameworks such as sets (interval mathematics), fuzzy sets, rough sets, shadowed sets, probabilities (probability density functions), to name several the most visible approaches. In spite of the apparent diversity of the existing formalisms, there are some underlying commonalities articulated in terms of the fundamentals, algorithmic developments and ensuing application domains. In this study, we introduce two pivotal concepts: a principle of justifiable granularity and a method of an optimal information allocation where information granularity is regarded as an important design asset. We show that these two concepts are relevant to various formal setups of information granularity and offer constructs supporting the design of information granules and their processing. A suite of applied studies is focused on knowledge management in which case we identify several key categories of schemes present there.
효율적인 교량의 유지관리를 위해서는 우선순위를 고려한 유지보수비용 예측과 전략적인 예산배분이 가능한 자산관리시스템의 구축이 필요하다. 본 연구는 이를 돕기 위한 교량의 자산가치 평가방법 연구를 통해 국내 실정에 적합한 실효성 있는 자산가치 평가방법의 제안을 주목적으로 하였다. 우선 국내외 교량시설물의 자산가치 평가 적용사례를 조사하여 그 장단점을 파악하고 국내 실정에 적합한 교량자산가치 평가 방법을 고찰하였다. 이를 바탕으로 취득원가에 의한 자산가치 평가방법과 대체원가를 활용한 가치평가 방법을 제안하고 교량의 가치평가를 위한 모델을 정립하였다. 또한 제안된 두 가지 자산가치 평가방법을 활용하여 국내에서 공용중인 교량의 가치평가를 수행하였다. 회계적 목적의 자산가치 평가 지원을 위해서는 초기건설비용에 근거한 취득원가를 고려한 자산가치 평가방법이 바람직한 것으로 분석되었으며, 유지관리 의사결정의 목적을 위해서는 보다 다양한 의사결정 인자의 고려가 가능한 감가상각 후 대체원가방법을 활용하는 것이 적합한 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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