위험측정 방법에 따른 포트폴리오 선정 모형의 비교

Abstract

In this study, we compare the performances of the Mean Variance(MV) model and the Target Absolute Semideviation(TASD) model which differ in measuring portfolio risks. The MV model is a traditional model using quadratic programming and the TASD model is that of linear programming, The MV model considers the whole range of distribution of returns for risk while the TASD model considers only the downside risk. The objective of this study is to evaluate the performances of the two models. The performance is measured by the average rate of the portfolio return. In addition, we analyse the impact of the Target Rate(TR) on the average rate of portfolio return. The results of this study can be summarized as below; First, the optimal portfolio by the TASD model has higher average portfolio return than that of MV model regardless of the level of the TR. Second, the TASD model responded more sensitively than the MV model to the changes in TR. This implies that using the TASD model, investors can take advantage of incorporating the investors' attitude toward risks which is represented by TR. Third, the MV model tends to select optimal portfolios which are more diversified than those selected by the TASD model. Forth, the average rate of portfolio returns responded more sensitively to the changes in TR during the Upward periods 1 and 2 than during the Downward periods 1 and 2.;본 연구에서 위험 측정 방법에 따른 포트폴리오 선정을 위해 제시된 모형은, 위험의 측정 방법이 2차 함수식이며, 목표 수익률의 전체 분포를 고려한 전통적인 Mean Variance(MV) 모형과, 위험의 측정 방법이 1차 함수식이며, 목표수익률 이하의 분포만 고려한 즉, Downside Risk개념을 적용한 Target Absolute Semidevation(TASD) 모형이다. 일반적으로 투자 전에는 불확실한 미래의 위험을 고려하여 투자를 하게되나, 본 연구에서는 투자이후의 수익률 즉, 투자 결과치를 갖고 평가하는 것이기 때문에 위험을 비교·평가하는 의미는 없다고 본다. 즉, 포트폴리오를 선정하는 과정에서 이미 위험은 고려되었으므로, 두 모형 중 동일한 조건에서 최종적으로 선택된 포트폴리오의 평균수익률을 비교하는 것에 주안을 두었다. 또한, 목표 수익률(TR)의 변화에 따라 두 모형의 수익률 구조가 어떻게 다르게 나타나는지, 어떠한 모형이 TR의 변화에 더 민감하게 반응하는지 기간별, 모형별로 살펴보고자 하였다. 본 논문의 연구결과 다음과 같은 점을 발견하였다. 첫째, 상승1기, 하락1기, 상승2기, 하락2기 네 기간에서 모두 TASD모형의 포트폴리오 평균수익률이 MV모형의 포트폴리오 평균수익률 보다 높은 것으로 나타났다. 둘째, TASD모형이 MV모형보다 목표수익률(TR)값에 더 민감하게 반응하여 투자자의 성향을 잘 반영하는 선정모형이라 판단된다. 셋째, 전체적으로 MV모형이 TASD모형보다 투자대상이 많은 것으로 보아 MV모형이 더 분산투자를 하는 것으로 나타났다. 넷째, 포트폴리오 수익률이 하락1,2기 보다 상승1,2기에 목표수익률(TR)값 변화에 더 민감한 반응을 보이는 것으로 나타났다. 즉, 목표수익률(TR)값이 증가함에 따라, 포트폴리오 수익률도 증가함을 알 수 있다.