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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김성문
- 발행연도
- 2016
- 저작권
- 연세대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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마코위츠 포트폴리오 선정 모형은 입력변수로 예측값을 이용하지만, 입력변수의 예측 오차에 민감한 모습을 보이기 때문에 실제 투자에서 이용하기에 어려움이 존재한다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 본 논문에서는 추적 신호를 통해 수익률의 예측 오차가 큰 종목을 제거해가며 투자하는 포트폴리오 알고리즘을 제안한다. 포트폴리오 구성 종목의 추적 신호를 시간의 흐름에 따라 계산해 나가면 각 종목 수익률의 예측 신뢰도를 파악할 수 있으며, 추적 신호의 값을 이용하여 예측 오차가 큰 종목이 제거되고, 상대적으로 신뢰할 수 있는 종목으로 포트폴리오를 구성할 수 있다. 모형을 바탕으로 세계 6개 주식시장의 실제 데이터를 이용하여 10년의 기간에 투자 실험을 했으며, 제약조건이 추가된 마코위츠 포트폴리오, 최소분산포트폴리오, 주가지수 등의 벤치마크 대비 성과를 비교했다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모형이 벤치마크보다
샤프지수 및 수익률 측면에서 대부분 우월한 것을 확인할 수 있었다.
샤프지수 및 수익률 측면에서 대부분 우월한 것을 확인할 수 있었다.
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