초록 ▼

□ 연구개요
이 연구는 통계적 기계학습의 방법론들을 활용하여 금융 기초자산의 수익률을 예측하고 금융 포트폴리오의 리스크를 관리하기 위한 것이다. 금융자산의 수익률 예측을 바탕으로 적절한 포트폴리오를 구성하고 리스크 측도들의 정확한 추정을 통해 포트폴리오 리스크를 관리하여 통계적 방법론을 금융보험 산업에 적용하는 금융통계 분야의 발전을 도모하고자 하였다. 국내외 금융자료를 광범위하게 수집하고 수집된 자료에 기계학습 방법들을 적용하여 예측력이 높은 방법론과 조건들을 찾아 적절한 예측모형을 개발하고, 일반화 쌍곡 모형의 다양한 추정

□ 연구개요
이 연구는 통계적 기계학습의 방법론들을 활용하여 금융 기초자산의 수익률을 예측하고 금융 포트폴리오의 리스크를 관리하기 위한 것이다. 금융자산의 수익률 예측을 바탕으로 적절한 포트폴리오를 구성하고 리스크 측도들의 정확한 추정을 통해 포트폴리오 리스크를 관리하여 통계적 방법론을 금융보험 산업에 적용하는 금융통계 분야의 발전을 도모하고자 하였다. 국내외 금융자료를 광범위하게 수집하고 수집된 자료에 기계학습 방법들을 적용하여 예측력이 높은 방법론과 조건들을 찾아 적절한 예측모형을 개발하고, 일반화 쌍곡 모형의 다양한 추정방법에 대한 문제점과 포트폴리오의 차원이 높아질 때 코퓰라함수에 의한 분포추정의 문제점을 살펴보고 안정적 추정량을 개발하여 예측모형의 잔차에 대한 다변량분포의 추정에 활용하고자 하였다. 이 결과를 다양한 리스크 측도와 모형성능 측도를 통해 확인하고, 구성한 포트폴리오의 수익률을 바탕으로 모형과 추정방법에 따른 결과를 비교하고자 하는 목표를 가지고 연구하였다.

□ 연구 목표대비 연구결과
국내외 금융자료를 광범위하게 수집하고 수집된 자료에 기계학습 방법들을 적용하여 예측력이 높은 방법론과 조건들을 찾아 적절한 예측모형을 개발하고자 하는 연구 목표는 잘 수행되어 SCIE 등재지에 논문이 게재되었다. 주식 가격은 랜덤워크나 브라운 운동 등으로 모형화 되면서 랜덤하게 움직인다고 가정하는 경우가 많기에 예측가능성을 기대하기는 어렵다. 다만 주식의 수익률은 그나마 정상성을 가정할 수 있을 정도의 패턴을 보이므로 수익률을 예측하는 것이 일반적이다. 예측의 성능은 다른 분야와 비교하여 낮은 편이지만, 높은 수익률을 예측하는 종목들로 포트폴리오를 구성했을 때 상당히 높은 누적수익률을 얻을 수 있었다. KOSPI의 수익률과 비교하면 큰 차이를 보인다. 일반화 쌍곡(Generalized hypergeometric; GH) 모형의 다양한 추정방법에 대한 문제점을 연구하여 논문을 작성중인데, numerical experiments에서 좀 더 정밀한 방법론이 필요하여 완성하지는 못하였다. 포트폴리오의 차원이 높아질 때 코퓰라함수에 의한 분포추정의 문제점 해결을 통한 안정적 추정량의 개발에 관하여는, 차원이 높을 때 상관관계의 반영이 어려운 것을 여러 차례 확인하였고, pairwise 방법들이 상대적으로 안정적이긴 하지만 높은 차원에서는 여전히 어려운 것을 파악하였다. 코퓰라 적용과 관련하여 사이버리스크 측정에 적용, 결합리스크를 분석하는 논문을 SCOPUS 저널에 게재하였다. 흔히 주식시장의 자료들은 변수가 늘어날 때 기하급수적으로 늘어나는 것이 아니므로 예측모형에서의 차원의 저주와 같은 문제가 발생할 수 있을 것으로 보고 모의실험을 통해 더 살펴보고자 한다. 다양한 리스크 측도와 모형성능 측도를 통해 결과를 확인하는 과정을 진행중인데, 특히 투자 포트폴리오에 들어가는 종목들의 개수 또는 전체 대비 백분율에 따른 포트폴리오 수익률의 리스크를 파악하여 적절한 포트폴리오를 제시하는 작업을 하고 있다. 뿐만아니라, 복합금융상품에 사용될 수 있는 배리어 옵션의 가격결정을 연구하여 SSCI 저널에 세 편의 논문을 게재하였다.

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
이 연구의 기대효과는 통계적 방법론의 금융보험분야에의 적용과 학제간 협동연구 및 교육의 기회라고 할 수 있다. 금융자산 수익률 예측의 문제는 통계적 방법론이 금융분야에서 널리 쓰일 수 있는 실용적인 연구분야이며, 통계적 방법론 관점에서 시도해볼 수 있는 것들이 많이 있다는 점에서 유망한 연구분야라고 할 수 있다. 통계적인 연구들이 이어져서 훌륭한 결과들이 나온다면 금융시장의 문제해결뿐만 아니라 금융시장에서 통계의 위상이 더욱 높아지는 계기가 될 수 있으며 현장금융인들과의 산학협동의 기회도 마련할 수 있을 것이다. 금융수학 또는 금융공학은 통계적인 접근보다는 수학적 접근 및 수치해석적인 접근에 더 큰 방점이 있다. 지금은 통계적인 접근이 더욱 큰 관심을 받고 있는 시점이고, 본 연구과제가 해결하고자 하는 문제들은 금융시장 참여자들의 통계학에 대한 관심을 더욱 높여 금융통계 분야뿐만 아니라 통계학의 전반적인 발전에도 기여할 수 있을 것으로 생각된다. 수익률 예측에 기반을 둔 리스크 고려 포트폴리오 구성을 추가연구하고, 옵션을 포함한 포트폴리오와 복합금융상품에 결과를 활용하여 실제 시장에 적용될 수 있도록 연구하고자 한다. 또한 금융과 확률 통계 및 여러 학문분야 사이에 교량역할을 할 수 있어서 학제간 협동연구를 발전시키는 기회가 되며 금융에 관심이 있는 여러 학문분야의 학생들에게 좋은 교육적 기회를 제공할 수 있을 것이라고 생각한다.

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• 1) 주요 연구 변경사항 ... 5
• 2) 연구과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 6
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 7
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 7
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 8
• 3) 목표 달성 수준 ... 8
• 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 9
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 10
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 11
• 6. 자체점검표 ... 11
• 7. 참고문헌 ... 12
• 끝페이지 ... 25