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저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제26권 제6호
발행연도
2015.12
수록면
1,479 - 1,494 (16page)

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최적의 포트폴리오를 선택하기 위한 연구는 평균-분산모형을 시작으로 다양하게 진행되어 왔다. 과거에는 위험자산의 확률분포가 정규분포를 따른다고 가정하여, 투자자가 보유한 위험자산의 분산이최소화되고 기대수익률이 최대가 되도록 포트폴리오를 구성하도록 하였다. 그러나 실제 위험자산의분포에는 극단적인 사건들이 많이 발생하기 때문에 정규분포보다 훨씬 꼬리부분이 두꺼우며, 또한 왼쪽꼬리와 오른쪽꼬리가 대칭적이지도 않은 것으로 밝혀졌다. 이에 본 논문에서는 위험자산의 확률분포를 극단치 이론에서 널리 사용되는 일반화 파레토분포 (GPD)로 모형화하였고 체계적인 위험의 추정을 위하여 VaR를 이용하는 한편, 최적의 포트폴리오의 탐색을 위해서는 유전자 알고리즘을 사용하였다. 제안 방법의 적정성을 확인하기 위해 국내 증시에서 최적 포트폴리오를 탐색해 보았으며, 그 결과 GPD로 투자자산의 위험을 추정하였을 때 가장 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
#극단치 이론 #genetic algorithm #GPD #유전자 알고리즘 #일반화 파레토분포 #최대예상손실액(VaR) #portfolio optimization #포트폴리오 최적화 #Extreme value theory #VaR

목차

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[학술지(정기간행물)] - Alexander, G. J. / 2002 / Economic implications of using a mean-VaR model for portfolio selection : a comparison with mean-variance analysis / Journal of Economic Dynamics and Control 26 : 1159 ~ 1198 google schola [학술지(정기간행물)] - Anione, S. / 1993 / A genetic approach to portfolio selection / Neural Network World 6 : 597 ~ 604 google schola [학술지(정기간행물)] - Balkema, A. A. / 1974 / Residual life time at great age / The Annals of probability 2 : 792 ~ 804 google schola [학술지(정기간행물)] - Bridges, C. L. / 1987 / An analysis of reproduction and crossover in a binary-coded genetic algorithm / Grefenstette 878 : 9 ~ 13 google schola [학술지(정기간행물)] - 변현우 / 2009 / 변동성 지수기반 유전자 알고리즘을 활용한 계층구조 포트폴리오 최적화에 관한 연구 / 한국데이터정보과학회지 20 (6) : 1049 ~ 1060 dbpia

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