확정기여형(DC) 퇴직연금은 가입자가 자산운용의 권한을 가지는 동시에 투자성과 역시 본인에게 귀속되는 형태의 제도이다. 따라서 근로기간 전체에 대하여 장기간 자 금을 관리해야 되는 만큼, 퇴직연금 자산관리는 본인의 노후소득 보장 측면에서 매우 중요한 과제가 된다. 그러나, 각종 통계 및 실태조사 결과를 보면 우리나라 확정기여 형 가입자들의 자산관리 상태는 매우 부실하다는 점이 드러나고 있다. 대표적인 문제 점으로 과도한 안전자산 쏠림현상, 극단적인 ...
확정기여형(DC) 퇴직연금은 가입자가 자산운용의 권한을 가지는 동시에 투자성과 역시 본인에게 귀속되는 형태의 제도이다. 따라서 근로기간 전체에 대하여 장기간 자 금을 관리해야 되는 만큼, 퇴직연금 자산관리는 본인의 노후소득 보장 측면에서 매우 중요한 과제가 된다. 그러나, 각종 통계 및 실태조사 결과를 보면 우리나라 확정기여 형 가입자들의 자산관리 상태는 매우 부실하다는 점이 드러나고 있다. 대표적인 문제 점으로 과도한 안전자산 쏠림현상, 극단적인 주식투자 비중, 부실한 사후점검, 가입자 들의 금융지식 부족 등을 들 수 있다. 이러한 현상이 나타나는 이유로는 여러 가지 요인들이 있다. 본 논문에서는 그 중 개인투자자에게 적합한 투자의사결정 방법론이 부족하다는 사실에 주목한다. 그동안 마코위츠의 평균∙분산기준이 현대 투자이론의 주류를 형성해 왔음은 주지의 사실이다. 그러나, 개인이 직접 이 이론을 투자의사결정 에 활용하기에는 상당한 어려움이 있었다. 마코위츠 기준의 가장 큰 문제점은 개인이 설정할 수 있는 복수의 투자목표를 반영할 수 없다는 점과 위험판단 지표로 일반인들 이 이해하기에는 상대적으로 난해한 표준편차를 사용한다는 점이다. 그 대안으로 본 연구에서는 최근 자산관리 분야에서 이론적 틀이 정립되고 있는 목표연계투자(GBI : Goal-Based Investing) 전략의 내용을 살펴본다. GBI는 전통적 인 마코위츠 이론과 행동재무(Behavioral Finance) 이론의 장점을 통합하고자 검토 된 연구이다. GBI에서는 개인의 전체자산을 멘탈어카운팅에 따라 각기 다른 서브포트 폴리오(subportfolio)로 구분하고, ‘투자목표 달성에 실패할 확률’을 투자위험으로 재 정의 한다. GBI를 실행하는 방법론과 관련된 연구동향에는 크게 두 가지 흐름이 있 다. 먼저 확률지배적 GBI가 있다. 이는 투자목표 달성에 실패할 확률을 점검하여 투 자자가 원하는 일정 조건에 못 미치는 투자안은 기각하고, 조건을 충족하는 투자안 중에서 기대수익이 가장 높은 투자안을 선택하는 방법이다. 목표달성에 실패할 확률 을 추정하는 것은 몬테카를로 시뮬레이션과 같은 시나리오 분석을 활용한다. 또 다른 형태의 GBI 전략으로 최적화(optimization) 방법론이 있다. 이 방법론에서는 투자자 의 목표와 달성확률을 제약조건으로 삼고 투자자 문제에 대한 최적해를 도출하는 방 법이다. 이 경우 투자자 문제는 최초 투자금액을 최소화시키거나 투자종료시점의 자 산을 극대화시키는 형태가 된다. 이와 같은 GBI 투자전략을 통해 개인 가입자들은 본 인의 투자목표에 보다 더 적합한 포트폴리오를 구축할 수 있게 될 것이다. GBI전략의 현실적인 활용성을 점검하기 위해 본 논문에서는 확률지배적 GBI와 잉여금 최적화 GBI의 사례연구를 실시하였다. 우리나라의 현실에 부합하는 표준적인 가입자를 가정 하고, 통상적인 국민 1명이 일반적으로 가질 수 있는 투자목표를 적용한 후, 두 가지 GBI 방법론을 활용하여 최적의 자산배분안이 마련되었다. 이렇게 하여 도출된 투자안 은 국내 연금자산 현황에서 계속 지적되어 왔던 비합리적인 자산배분 결과와 비교해 볼 때 상대적으로 잘 분산된 형태이며, 일반적인 가입자가 이해하기에도 상대적으로 용이하다고 판단된다. 이러한 GBI 전략의 성과를 잘 활용한다면, 퇴직연금 사업자는 은퇴자산관리 영역에 서 IT, 핀테크와 결합된 체계적인 맞춤형 서비스를 제공할 수 있고, 가입자 역시 보 다 손쉽게 본인의 노후자금을 합리적으로 관리할 수 있게 될 것이다. 아울러 본 연구 에서 제시된 GBI 전략은 DC형 연금자산운용 뿐만 아니라 개인의 전반적인 자산관리 (wealth management) 분야로도 활용될 수 있는 여지가 크다.
확정기여형(DC) 퇴직연금은 가입자가 자산운용의 권한을 가지는 동시에 투자성과 역시 본인에게 귀속되는 형태의 제도이다. 따라서 근로기간 전체에 대하여 장기간 자 금을 관리해야 되는 만큼, 퇴직연금 자산관리는 본인의 노후소득 보장 측면에서 매우 중요한 과제가 된다. 그러나, 각종 통계 및 실태조사 결과를 보면 우리나라 확정기여 형 가입자들의 자산관리 상태는 매우 부실하다는 점이 드러나고 있다. 대표적인 문제 점으로 과도한 안전자산 쏠림현상, 극단적인 주식투자 비중, 부실한 사후점검, 가입자 들의 금융지식 부족 등을 들 수 있다. 이러한 현상이 나타나는 이유로는 여러 가지 요인들이 있다. 본 논문에서는 그 중 개인투자자에게 적합한 투자의사결정 방법론이 부족하다는 사실에 주목한다. 그동안 마코위츠의 평균∙분산기준이 현대 투자이론의 주류를 형성해 왔음은 주지의 사실이다. 그러나, 개인이 직접 이 이론을 투자의사결정 에 활용하기에는 상당한 어려움이 있었다. 마코위츠 기준의 가장 큰 문제점은 개인이 설정할 수 있는 복수의 투자목표를 반영할 수 없다는 점과 위험판단 지표로 일반인들 이 이해하기에는 상대적으로 난해한 표준편차를 사용한다는 점이다. 그 대안으로 본 연구에서는 최근 자산관리 분야에서 이론적 틀이 정립되고 있는 목표연계투자(GBI : Goal-Based Investing) 전략의 내용을 살펴본다. GBI는 전통적 인 마코위츠 이론과 행동재무(Behavioral Finance) 이론의 장점을 통합하고자 검토 된 연구이다. GBI에서는 개인의 전체자산을 멘탈어카운팅에 따라 각기 다른 서브포트 폴리오(subportfolio)로 구분하고, ‘투자목표 달성에 실패할 확률’을 투자위험으로 재 정의 한다. GBI를 실행하는 방법론과 관련된 연구동향에는 크게 두 가지 흐름이 있 다. 먼저 확률지배적 GBI가 있다. 이는 투자목표 달성에 실패할 확률을 점검하여 투 자자가 원하는 일정 조건에 못 미치는 투자안은 기각하고, 조건을 충족하는 투자안 중에서 기대수익이 가장 높은 투자안을 선택하는 방법이다. 목표달성에 실패할 확률 을 추정하는 것은 몬테카를로 시뮬레이션과 같은 시나리오 분석을 활용한다. 또 다른 형태의 GBI 전략으로 최적화(optimization) 방법론이 있다. 이 방법론에서는 투자자 의 목표와 달성확률을 제약조건으로 삼고 투자자 문제에 대한 최적해를 도출하는 방 법이다. 이 경우 투자자 문제는 최초 투자금액을 최소화시키거나 투자종료시점의 자 산을 극대화시키는 형태가 된다. 이와 같은 GBI 투자전략을 통해 개인 가입자들은 본 인의 투자목표에 보다 더 적합한 포트폴리오를 구축할 수 있게 될 것이다. GBI전략의 현실적인 활용성을 점검하기 위해 본 논문에서는 확률지배적 GBI와 잉여금 최적화 GBI의 사례연구를 실시하였다. 우리나라의 현실에 부합하는 표준적인 가입자를 가정 하고, 통상적인 국민 1명이 일반적으로 가질 수 있는 투자목표를 적용한 후, 두 가지 GBI 방법론을 활용하여 최적의 자산배분안이 마련되었다. 이렇게 하여 도출된 투자안 은 국내 연금자산 현황에서 계속 지적되어 왔던 비합리적인 자산배분 결과와 비교해 볼 때 상대적으로 잘 분산된 형태이며, 일반적인 가입자가 이해하기에도 상대적으로 용이하다고 판단된다. 이러한 GBI 전략의 성과를 잘 활용한다면, 퇴직연금 사업자는 은퇴자산관리 영역에 서 IT, 핀테크와 결합된 체계적인 맞춤형 서비스를 제공할 수 있고, 가입자 역시 보 다 손쉽게 본인의 노후자금을 합리적으로 관리할 수 있게 될 것이다. 아울러 본 연구 에서 제시된 GBI 전략은 DC형 연금자산운용 뿐만 아니라 개인의 전반적인 자산관리 (wealth management) 분야로도 활용될 수 있는 여지가 크다.
The investment strategies of DC pension schemes are more important than that of DB pension schemes because the benefits are not guaranteed and employees have to take the investment risk. According to the recent research papers, many of DC participants’ portfolios are carelessly focused on risk-free ...
The investment strategies of DC pension schemes are more important than that of DB pension schemes because the benefits are not guaranteed and employees have to take the investment risk. According to the recent research papers, many of DC participants’ portfolios are carelessly focused on risk-free assets with low expected returns. There exist lots of difficulties for individual investors to apply the Mean-Variance framework to their investment decision making, although the framework has been the mainstream of modern investment theory. In this paper, we introduce Goal-Based Investing strategies as useful alternatives for the traditional Mean-Variance framework. GBI is an investment theory that integrates the advantages of traditional Markowitz theory and Behavioral Portfolio Theory. In GBI strategy, the investment risk is measured as not the standard deviation of return but the probability of not achieving goals. We employ quantitative analysis on the basis of Monte Carlo simulations to verify probability of not meeting the threshold level of each goal in different investment horizons. A good investment strategy for DC pension schemes will minimize the probability of not meeting goals regardless of the future performance of financial markets. Also GBI investors can divide their aggregated assets into the subportfolios which have different investment goals and risk attitudes. It seems easier for them to make investment decisions with subportfolios instead of aggregated assets. In a concrete form, GBI offers two types of methodology, bounded stochastic dominance and surplus optimization. In addition, this paper presents two of case study results. The results presented in the case study show a very well distributed asset allocation outputs, unlike the existing irrational asset allocations of DC participants. The decision-making process was not too difficult for the public to understand. Through these GBI solutions, investors will be able to make the more accurate estimation of their risk attitudes and invest their pension assets to the appropriate financial products. We hope that this paper could contribute to asset allocation strategies for DC participants to achieve investment goals. Also, financial advisory firms can make good use of GBI strategies in offering IT-based systematic customized portfolio services. Lastly, this GBI strategy could largely contribute to the overall long-term wealth management besides DC pension schemes.
The investment strategies of DC pension schemes are more important than that of DB pension schemes because the benefits are not guaranteed and employees have to take the investment risk. According to the recent research papers, many of DC participants’ portfolios are carelessly focused on risk-free assets with low expected returns. There exist lots of difficulties for individual investors to apply the Mean-Variance framework to their investment decision making, although the framework has been the mainstream of modern investment theory. In this paper, we introduce Goal-Based Investing strategies as useful alternatives for the traditional Mean-Variance framework. GBI is an investment theory that integrates the advantages of traditional Markowitz theory and Behavioral Portfolio Theory. In GBI strategy, the investment risk is measured as not the standard deviation of return but the probability of not achieving goals. We employ quantitative analysis on the basis of Monte Carlo simulations to verify probability of not meeting the threshold level of each goal in different investment horizons. A good investment strategy for DC pension schemes will minimize the probability of not meeting goals regardless of the future performance of financial markets. Also GBI investors can divide their aggregated assets into the subportfolios which have different investment goals and risk attitudes. It seems easier for them to make investment decisions with subportfolios instead of aggregated assets. In a concrete form, GBI offers two types of methodology, bounded stochastic dominance and surplus optimization. In addition, this paper presents two of case study results. The results presented in the case study show a very well distributed asset allocation outputs, unlike the existing irrational asset allocations of DC participants. The decision-making process was not too difficult for the public to understand. Through these GBI solutions, investors will be able to make the more accurate estimation of their risk attitudes and invest their pension assets to the appropriate financial products. We hope that this paper could contribute to asset allocation strategies for DC participants to achieve investment goals. Also, financial advisory firms can make good use of GBI strategies in offering IT-based systematic customized portfolio services. Lastly, this GBI strategy could largely contribute to the overall long-term wealth management besides DC pension schemes.
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