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문제 정의
- 일부 투자자들은 이론적 우수성과 별개로 마코위츠 모형이 실증적으로 우수한 성과를 보일 지에 대해 의구심을 표현하기도 한다. 그러므로, 본 논문을 통하여 우리는 핵심입력치들을 어떻게 추정해야 하는 지를 넘어서, 포트폴리오 이론을 실제 투자자와 같은 입장에서 투자에 적용하기 위해서는 반드시 필요한 포트폴리오의 최저요구수익률이나 리밸런싱 주기의 선정 등을 아우르는 통합적인 프레임워크를 제안하고자 한다.
- [49]은 공매도가 허용되지 않고 투자에 포함되는 종목의 숫자보다 추정 시간대의 길이가 더 길다는 조건 하에서는 다양한 세련된 방법들을 사용한 포트폴리오의 성과와 표본 공분산을 사용한 포트폴리오의 성과 간에 유의미한 차이를 발견하지 못하였다고 보고하였다. 그러므로, 본 논문에서는 과거 주가 자료를 바탕으로 핵심입력치를 추정하는데 있어 개선된 추정 기법들을 사용하기 보다는 표본 평균과 표본 공분산을 사용함으로써 실제 투자에 쉽게 적용할 수 있는 단순한 투자 프레임워크를 제안하고자 한다.
- 그리고 Morgan and Reuters[35]는 주식 수익률 데이터는 일정한 트렌드를 갖는 시계열 자료이기에 SMA가 아닌 EWMA를 사용하여야 한다고 주장한 바 있다. 이에 본 논문에서 제안하는 투자 프레임워크에서는 핵심입력치를 추정함에 있어 최근 변동을 더욱 잘 반영하여 추정할 수 있는 EWMA를 활용하여 과거 자료를 참조하고자 한다.
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