[논문]ICT 환경에서 부동산 가격지수 포트폴리오 분산효과에 관한 연구

장대섭; 민규식

doi:10.13067/jkiecs.2014.9.3.393

ICT 환경에서 부동산 가격지수 포트폴리오 분산효과에 관한 연구
Portfolio of Real Estate Price Index for ICT Environment Study on Diversification Effect 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.9 no.3, 2014년, pp.393 - 402

장대섭 (전주대학교대학원 부동산학과) , 민규식 (전주대학교 금융보험부동산학부)

초록
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ICT환경에서 통계청이 조사하여 발표한 2012년 가계금융. 복지조사에 따르면 우리나라 전체가구중 금융자산은 24.9%, 부동산은 이보다 약 3배나 많은 69.9%로 조사되었다. 문제는 정보화가 더디고, 소득분위(1~4분위)가 낮은 가구가 상대적으로 높은 비율(78.8%~69%)의 부동산자산을 보유함으로써 세계경제의 불확실성 확대와 저성장과 저소비, 정보화로 인한 재택근무 증가 등과 같은 경제구조의 변화로 부동산 가격하락 리스크에 그대로 노출되어 있어 하우스푸어와 랜트푸어와 같은 현상은 저소득층에게 더 심각한 현상이 될 수밖에 없다. 이에 상관관계가 낮은 복합자산으로 포트폴리오를 구성함으로써 개별자산 위험의 가중평균보다 전체수익은 높이면서 위험은 감소시킬 수 있다는 포트폴리오 원리에 기초하여 지역과 유형별로 상이한 ICT환경에서 부동산가격지수로 구성된 포트폴리오에 상관관계가 낮은 금융자산을 포함시킴으로써 복합자산 포트폴리오의 분산효과를 안정형과 성장형으로 나눠 실증 분석하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

ICT environment to the survey released by the Bureau of Statistics 2012 Household Finance. Korean Welfare survey 24.9% of all households in financial assets, real estate is about three times more than 69.9%, respectively. The problem is that the information is slow and income deciles(deciles 1-4), a relatively high proportion of households with low(78.8 to 69%) of the real estate assets of the expansion of the world economy with low growth and low uncertainty, work from home due to the information changes in the structure of the economy, such as increases in real estate prices remain exposed to the risk of a phenomenon such as Pour House Pour Talent and low-income people is bound to be more serious symptoms. This low correlation is by constructing a composite asset portfolio, the weighted average risk of the individual assets while increasing overall revenue decrease that risk is based on the principle of portfolio by type and different areas in the ICT environment in a portfolio of real estate price index low correlation to financial assets by including the effect of dispersion stable complex asset portfolio and empirical Growth was divided.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 투자자의 위험선호 유형을 고려한 최적의 포트폴리오(optimal portfolio) 투자비율을 제시하여 이에 따른 분산효과를 확인하고자 하였다.
이에 미래의 수익률 자료가 중요하다. 이에 대하여 본 연구에서는 복합자산별 예상수익률을 추정하고 그 확률은 부트스트래핑 시뮬레이션 기법으로 VaR(Value at Risk : 위험자본)를 계산하여 복합자산 포트폴리오의 기대수익을 측정하고자 한다[5].

가설 설정

포트폴리오를 구성하는 투자자산 간의 상관관계가 일정하다고 가정한 후 투자비율을 적절하게 조정함에 따른 포트폴리오의 ‘기대수익률’과 ‘위험’의 변화를 그림으로 표시한 것을 ‘포트폴리오 결합선(Combination Line)’이라고 한다.

제안 방법

따라서 rt+1기는 rt+1 = rt + Δr이라고 정의가 가능하며, Δr의 분포를 시뮬레이션 하여 rt +1의 분포를 예측하고, rb의 기대치를 산출하였다.
ADP 단위근 검정결과 모든 복합자산의 수익률이원 데이터에서 ‘단위근이 존재한다’는 귀무가설이 유의수준 5% 내에서 기각되었다. 따라서 본 연구에서는 수익률의 원 데이터를 활용하여 포트폴리오 분석을 하였다.
또한 복합자산의 수익률 시계열 데이터의 단위근 존재 여부를 확인하기 위하여 다음 표 2와 같이 단위근 검정을 실시하였다.
이는 내부수익률(IRR: Internal Rate of Return)과 같은 개념으로, 한국금융투자협회에서 발표하는 민평 채권시가평가 기준수익률의 매월 말일의 것을 사용하였다. 본 논문에서는 채권 수익률은 고정금리부 채권인 5년 만기 국고채의 만기별수익률과 무보증회사채로 3년 만기 신용등급 AA-인 이표채권의 만기수익률을 적용하였다.
본 논문에서는 평균․분산기준(MV : Mean Variance Criterition)방법과 유사한 부트스트래핑 시뮬레이션(Boot strapping Simulation)에 의한 기대수익률 (평균)과 VaR(Value at Risk)를 산출하여 투자대상의 가치를 평가하고 투자결정의 기준으로 하였다.
본 논문은 부동산 위험관리차원에서 부동산자산의 수익률 대용치를 국토교통부가 발표하는 ICT환경에서 부동산가격지수를 기본으로 하고 상관성분석을 통하여 낮은 상관성을 가진 금융자산들을 추가 편입하는 복합자산 포트폴리오를 구성하여 그 분산효과성을 분석하였다,
본 연구에서는 복합자산 포트폴리오를 구성 할 투자 자산은 서울을 중심으로 상관성이 낮은 부동산과 주식, 그리고 회사채와 안정자산인 국고채로 구성하였다.
부동산 자산의 구성은 지역별 상관성를 조사한 자료에 의하여 서울과 부산, 광주 지역으로 구분하였고, 서울은 규모를 소형(60㎡이하), 중소형(60㎡-85㎡), 중 대형(85㎡-135㎡)과 대형(135㎡초과)으로 구분하여 구성하였다.
주가지수의 수익률 측정기준은 한국거래소에서 매일 발표하는 코스피(KOSPI)이며, 월별로 발표하는 ICT환경에서 부동산가격지수와 일관성을 위하여 월 평균지수로 환산하여 연구 분석에 사용하되, 자연로그 값을 별도로 취하지 않고 지수차이 변동율을 차분하여 그 수익률로 하였다.
포트폴리오의 기대수익률은 포트폴리오를 구성하는 개별자산의 지수(ICT환경에서 부동산가격지수와 주가지수)와 채권의 경우에는 수익률(이자율)자료로 부터 채권가격을 구하고 그 가격변동 차이를 채권수익률로 보아 수익률의 변동을 1,000회 부트스트래핑 시뮬레이션을 실시하여 임의 추출한 값을 기대수익률로 한다.

대상 데이터

ICT환경에서 부동산가격지수를 대표하는 아파트실거래가격지수 중 상관성분석을 통하여 확인된 서울의 소형, 중소형, 중대형, 대형아파트와 지방의 부산광역시와 광주광역시를 포함한 6개 자산으로 구성하였다.

이론/모형

주가지수는 코스피(KOSPI) 지수로 하였으며, 이에 따른 주식수익률 함수는 다음 식(16)과 같다.

성능/효과

그 결과 MBS(주택저당증권)에 대한 투자는 상대적으로 기대수익률은 높으나 위험이 큰 반면, 주택임대사업은 상대적으로 기대수익률과 위험도가 같이 낮은 것으로 나타났다. 결론적으로 MBS와 주택임대사업의 경우 포트폴리오를 통해 투자성과를 개선 할 수 있는 여지가 없음을 보여 주었다.
이용만(2001)은 부동산투자의 포트폴리오와 위험관리에 관하여 Var의 측정을 중심으로 그동안 연구법론이 평균․분산방법을 통한 연구에서 발전하여 REIT’s 가 과학적인 의사결정방법인 Var(Value at Risk:위험 자본)모형을 사용하여 최적 포트폴리오를 도출하는 기대수익과 위험자본(잔차)을 측정하였다. 그 결과 MBS(주택저당증권)에 대한 투자는 상대적으로 기대수익률은 높으나 위험이 큰 반면, 주택임대사업은 상대적으로 기대수익률과 위험도가 같이 낮은 것으로 나타났다. 결론적으로 MBS와 주택임대사업의 경우 포트폴리오를 통해 투자성과를 개선 할 수 있는 여지가 없음을 보여 주었다.
그 밖의 투자 포트폴리오를 위한 최적의 투자자산 구성에서 대부분 부산지역 아파트의 투자 비중에 따라 수익률과 샤프지수의 변동이 많이 나타났고, 위험도를 나타내는 표준편차는 국고채의 투자비중에 따라 달라지는 것을 확인하였다.
958%로 평균(수익률)보다 높은 위험에 대비하여야 할 것이다. 선택된 PORT1～PORT9 중에서 95%나, 99%신뢰구간에서 가장 낮은 유의수준의 VaR는 PORT-5로써 월간수익으로도 최대손실을 커버 할 수 있는 95%에서는 -0.00143이고, 99%에서는 -0.00185이다.
≤+ 1의 값을 취한다. 여기서 확인할 수 있는 것은 포트폴리오를 구성하는 개별자산간의 상관관계가 완전 정(+)의 관계에 있는 경우에는 분산투자의 위험이 감소되지 않지만, 음 (-)의 관계와 영(0)의 관계의 경우에는 분산투자를 통하여 투자위험을 매우 효과적으로 줄일 수 있음을 알수 있다.
00670이다. 위험을 최소화 하는 목표에 기대수익률 연2%를 목표로 하는 PORT-2 안정형 자산구성비율은 서울중소형 10%, 부산 10%, 광주 20%, 국고채 60%로 할 경우 연 간 목표수익률 2%를 달성하고도 표준편차가 가장 낮은 0.00342로 감소하여 약49%의 포트폴리오 분산효과를나타냈다.
자산별 구성비는 주식에 70%, 나머지 자산에 각각10%씩 투자하면 연 평균 기대수익이 5.98%로 앞 표3 ‘각 지수 수익률의 기술통계량’에서 복합자산별 ‘수익률과 표준편차(위험)’와 비교하여 볼 때 9개 자산의 연평균 수익률 3.30%(0.275%/월)와 비교하여 81%가 높은 초과수익을 달성하였으며, 개별자산중 가장 높은 수익률을 보인 주식보다는 연 0.91% 낮은 수익률을 보였으나 위험(표준편차)측면에서는 주식이 0.05297, PORT-7은 0.03719로 약 0.01578(42%)가 감소되는 포트폴리오 분산효과를 보였다.
특히, 부동산과 같은 위험자산만으로 구성되는 효율적 포트폴리오와 무위험자산(국고채)을 포함시킨 포트폴리오를 비교할 때, 무위험자산을 포함시키는 경우가 월등히 높은 투자성과를 기대할 수 있음을 위 자산구성에서 확인하였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	포트폴리오 이론 또는 자산배분이론은 무엇인가?	포트폴리오 이론으로 불리는 자산배분이론은 가능한 투자기회 중에서 최상의 위험·수익률 조합을 가진 투자기회를 결정하는 이론으로 1952년 "Portfolio Select-ion"이라는 논문을 마코위츠(Markowitz)가 발표함으로 분산투자의 기본논리로서 널리 이용되게 되 었다. 이론의 핵심은 포트폴리오를 구성하는 자산들의 수를 증가 시킬수록 개별자산의 위험이 줄어들어 포트폴리오 전체 위험이 낮아지게 되고, 단지 두 자산의 공분산 크게 의해서 위험이 결정되어진다는 점이다.
	투자자산의 포트폴리오를 구성할 경우 투자위험이 감소하는 정도는 무엇에 따라 달라지는가?	투자자산의 포트폴리오를 구성 할 경우 투자위험이 감소하는 정도는 ① 구성자산간의 상관관계의 유형과 정도에 따라 ② 투자금액 비율에 따라서 달라진다.

참고문헌 (8)

M.-H. Cha, "Portfolio Risk Management and Real Estate Price Index Futures," Gangnam University doctoral dissertation, 2011. pp. 15-16.
Y.-K. Jang, Securities Investments. Seoul: Sinyeongsa, 2013.
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K.-S. Sing, "Department of Defense and the local goverment's property management on ways to mutuaresearch," J. of The Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 6, no. 4, 2011, pp. 573-580.
K.-S. Sing, H.-J. Kim, and D.-H. Kim, "Relocation of troops to the preferences of the key factors study," J. of The Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 7, no. 6, 2012, pp. 1500-1503.
J.-M. Lim, "asymmetric risk measure portfolio performance compared to using a real estate," the 14th house Real Estate Research Article, no. 1, Korea Real Estate Research Society, 2008, p. 9.
S.-S. GO, "real estate asset portfolio, including research complex - part of the account about the proper asset allocation," Financial Research, vol. 18, no. 2, Korea Institute of Finance, 2004. p. 175.
E.-R. Larsen and E.-S. Dag, "Rising Inequality of Housing : Evidence from Segmented House Price Indices," Housing Theory & Society, vol. 21, Issue 2, 2004, pp. 77-88.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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