The purpose of this study was to analyze the financial portfolios of single-person households. For the analysis, data from the Korean Labor Panel Survey (2021) was utilized, comprising 2,905 single-person households. The major findings are as follows: First, the proportion of households with monthly savings was 32.0%, while the proportion of households holding financial assets was 72.1%. Second, regarding the composition of monthly savings, single-person households predominantly held savings accounts (93.3%), followed by insurance (4.7%), with cumulative funds at a mere 0.8%. The composition of financial assets showed that the majority were in bank deposits (78.5%), followed by risk management assets (18.0%), and investment assets (2.4%). Third, multivariate analysis results revealed that younger age, higher education level, and better financial factors were associated with a higher probability of having monthly savings. The results for financial assets were largely similar, with females showing a higher likelihood of asset possession compared to males. Fourth, the proportions of both bank savings in total savings and insurance generally had opposing effects. Fifth, age group had the greatest influence on the proportions of safety and insurance assets, followed by income group. Middle-aged households had lower proportions of safety assets but higher proportions of insurance assets compared to young households, while the opposite trend was observed for elderly households. Middle-income households had higher proportions of insurance assets compared to low-income households, whereas high-income households had higher proportions of investment assets. Lastly, cluster analysis categorized single-person households' financial portfolios into five groups: Group 1 (32.2%): "Old-Sustain" characterized by insufficient current income but economically stable retirement. Group 2 (29.4%): "Financially Active" engaging in various financial activities due to relatively high education and employment rates. Group 3 (28.0%): "Financially Inactive" classified as elderly groups with minimal financial activities. Group 4 (9.1%): "Risk Financial Structure" consisting of relatively young individuals focused on risk management assets but facing issues in financial asset management due to high-risk assets and financial loans. Group 5 (1.3%): "Stable-Insurance Oriented" with high financial assets and income concentrated in insurance for both savings and financial assets.
금융자산은 다양한 속성을 갖고 있으며 여기서 비롯되는 편익이 금융자산의 수요를 창출하게 된다. 본 연구는 이러한 금융자산의 수요를 중심으로 우리나라 가계의 금융자산 포트폴리오 선택에 영향을 미치는 요인들을 분석해 보고자 한다. 금융자산의 수익성과 안전성이 일정하다면 개인이 금융자산을 선택할 때 가장 우선적으로 고려하는 기준이 금융자산 포트폴리오에 유의한 영향력을 갖는 것으로 나타났으며, 주요 인구통계학적 특성과 재무상태가 금융자산 선택에 미치는 영향도 금융자산별로 특징적으로 나타나고 있음을 보여주고 있다. 아울러 이러한 영향요인의 변동으로 인한 금융자산 간 대체관계를 추가로 분석해 본다면 향후 새로운 금융상품 개발에도 유용한 시사점을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
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.
Purpose - This study compares the performances of dynamic asset allocation strategies using Korean stocks and U.S. dollar, which have been negatively correlated for a long time, to examine the diversification effects in the portfolios of them. Design/methodology/approach - In the current study, we use KOSPI200 index, as a proxy of the aggregated portfolio of Korean stocks, and USDKRW foreign exchange rate to implement various portfolio management strategies. We consider the equally-weighted, risk-parity, minimum variance, most diversified, and growth optimal portfolios for comparison. Findings - We first find the enhancement of risk adjusted returns due to risk reduction rather than return increasement for all the portfolios of consideration. Second, the enhancement is more pronounced for the trading strategies using correlations as well as volatilities compared to those using volatilities only. Third, the diversification effect has become stronger after the global financial crisis in 2008. Lastly, we find that the performance of the growth optimal portfolio can be improved by utilizing the well-known momentum phenomenon in stock markets to select the length of the sample period to estimate the expected return. Research implications or Originality - This study shows the potential benefits of adding the U.S. dollar to the portfolios of Korean stocks. The current study is the first to investigate the portfolio of Korean stocks and U.S. dollar from investment perspective.
과거 국내금융기관의 신용공여는 소수 대기업과 그들의 계열사 및 일부 업종에 집중되었기 때문에 국내금융기관은 위험이 분산된 대출포트폴리오를 소유하지 못했었다. 이번 IMF 금융위기는 다수의 부실채권을 발생시킴으로써 개별 대출에 대한 위험관리뿐만 아니라 대출들로 구성되어진 포트폴리오에 대한 위험관리가 필수적이라는 것을 보여주었다. 본 논문의 목표는 국내금융기관들이 신용위험을 분산시켜 위험-수익 측면에서 효율적인 대출포트폴리오의 관리 방안을 제시하고자 하는 것이다. 본 논문에서는 대출포트폴리오의 효율적 관리를 위하여 선진 금융기관에서 많이 사용하는 계량적 신용위험관리 기법인 KMV Model과 CreditMetrics를 소개하였다. KMV Model은 옵션가격결정모형에 근거하여 기업의 주가수준 및 변동성으로 부터 대출기업의 부도확률을 도출하고, 주가의 상관관계를 토대로 개별 대출들간에 기대수익의 상관관계를 추정한다. 따라서 금융기관은 이 모형을 이용하여 위험이 잘 분산된 효율적인 대출포트폴리오를 구할 수 있다. CreditMetrics는 대출포트폴리오의 위험노출을 계량적으로 평가하는 VaR(Value at Risk)를 구하는 것으로 신용위험으로 인한 대출포트폴리오의 가치변동에 따른 잠재적 손실을 측정하는 기법이다. 이 기법에 따르면 금융기관은 과거 경험에 근거하여 신용등급별로 신용등급의 변동확률을 파악하고, 신용등급의 변동에 따른 대출포트폴리오 가치 변동과 손실가능성을 측정할 수 있다. 이와 같이 국내금융기관은 보다 과학적이고 계량화된 위험관리 기법을 적용하여 개별 대출의 한계위험공헌도 및 대출들 상호간에 위험의 상관관계를 고려하여 신용위험을 분산시키는 대출포트폴리오 관리를 실시해야 할 것이다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권6호
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pp.825-835
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2008
계량경제학 분야에서 널리 쓰이는 MGARCH(multivariate GARCH)모형은 여러개의 시계열자료들의 변동성을 함께 모형화한다. 그러나 변수가 많아질수록 추정해야 할 모수의 수가 급격하게 늘어나는 문제점이 있다. 본 연구에서는 인자 모형을 통해 자료의 차원을 축소시킴로써 이러한 문제를 해결하고자 하였다. 국내의 주가수익률 자료에 통계적 인자 모형과 fundamental factor model을 적용하여 각각의 의미 있는 인자들을 얻은 후 이를 MGARCH모형에 적합시켰다. 또한 두 인자모형을 바탕으로 얻어진 최종 모형들의 MSE, MAD와 VaR(Value at Risk)를 계산하여 예측력을 비교하고자 한다.
Since the late 1980s, an Increasing number of neural network models have been studied in the areas of financial prediction and analysis. The purpose of this study is to Investigate the possibility of building a neural network model that is able to construct a profitable trading strategy in the Korean Stock Market. This study classifies stocks into the future market winners and losers from the publicly available accounting information and builds portfolios based on this information. The performances of the winner portfolios and the loser portfolios are compared with each other and against the market index. The empirical result of this research is consistent with the traditional fundamental analysis where it is claimed that the financial statements contain firm values that may not be fully reflected In stock prices without delay. Despite the supporting empirical evidence. It is somewhat Inconclusive as to whether or not the abnormal return in excess of market return is the result of the extra knowledge obtained in the neural network models derived from the historical accounting data. This research attempts to open another avenue using neural network models for searching for evidence against market efficiency where statistics and intuition have played a major role.
This paper is about the investment strategy in stocks on Fundamental analysis. Financial data of stocks from January 2. 2001 through October 30. 2009 were utilized in order to suggest the investment strategies. Fundamental analysis was used in stocks-related strategy. The portfolios are composed of 3 criteria such as the buying criteria score, exchange cycle and selling conditions. The buying criteria score is determined assigned to each stock index according to the satisfaction condition of 15 parameters selected considering the grue's criteria. The stock buying alternatives has two options with buying stocks over 13 points and over 14 points of buying criteria score. The seven exchange cycles and three selling methods are considered. So total number of portfolios is 42($2{\times}7{\times}3=42$). The simulation has been executed about each 42 portfolios and we figured out with the simulation result that 83.33% of 35 portfolios are more profitable than average stock market profit(203.43%). The outcome of this research is summarized in two parts. First, it's the exchange strategy of portfolio. The result shows that value-oriented investment (long-term investment) strategy yields much higher than short-term investment strategies of stocks. Second, it's about the exchange cycle forming the portfolios. The result shows that the rate of return for the portfolio is the best when exchange cycle is 18 months.
This paper tests the weak-form efficient market hypothesis for Korean industry-sorted portfolios. Based on a panel variance ratio approach, we find significant mean reversion of stock returns over long horizons in the pre Asian currency crisis period but little evidence in the post-crisis period. Our empirical findings are consistent with the fact that Korea accelerated its integration with international financial market by implementing extensive capital liberalization since the crisis.
The purpose of this research is to compare housing wealth effects of home-owning single income couples (SIC) and dual income couples (DIC) on their non-durable consumption and to assess the effects by location, age groups, housing structure type, debt-to-asset ratio and employment status. Using the Korean Labor and Income Panel Study (KLIPS) of 2014, this empirical study identified 1,198 SIC households and 1,044 DIC households, and employed multiple regression analysis. The main results reveal that the difference of financial portfolios between SIC and DIC households was little but housing wealth effects were stronger among SIC households than DIC counterpart. It's evident that housing wealth effects were conspicuous for SIC and DIC households who were headed by wage earners aged over 40s, and resided in apartment outside the Seoul Metropolitan Area. However, household debt became a determinant in contradicting housing wealth effects of SIC and DIC households. While the household financial dimension was in proportion to income, DIC households didn't gain much financial security due to increasing expenditure. Further, this research imply that liquidity constraints explicitly posed a more serious threat to SIC households whose dependence on housing asset is larger than their counterpart.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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