Full-scale Optimization 기법과 평균분산기준의 포트폴리오 성과 비교

• 영문명: Performances Comparison of Full-scale Optimization vs. Mean Variance Criteria
• 발행기관: 건국대학교 부동산도시연구원
• 저자명: 임재만(Jae-Man Lim)
• 간행물 정보: 『부동산 도시연구』제4권 제2호, 49~63쪽, 전체 15쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경제학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2012.02.28

국문 초록

이 연구는 손실회피성향과 full-scale optimization(FSO) 기법을 고려한 전망이론에 기초한 효용함수를 이용하여 최적 포트폴리오 선택문제의 해를 도출과정을 탐색했다. FSO 기법은 포트폴리오 선택문제에 대한 효용극대화 접근법 중 하나다. 연구 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 주식+채권 포트폴리오는 물론 주식+채권+아파트 포트폴리오에서 FSO 기법을 적용한 경우의 성과가 항상 평균분산기준(MV)을 적용한 경우의 성과보다 우월했다. 둘째, FSO 기법은 손실회피 모수보다 위험회피 모수의 영향을 더 많이 받는다. 셋째, 주식+채권 포트폴리오에 아파트를 추가로 편입할 때 포트폴리오 전체 성과에 미치는 영향은 MV 기준을 적용한 경우보다 FSO 기법을 적용한 경우가 더 높게 나타났다. 또한 준거점이 높을수록 아파트 편입효과는 더 크게 나타났다. 이 연구는 실거래가 공개시점이 2006년에서 이루어져 자료기간이 매우 짧다는 한계를 지니고 있으며, 역사적 수익률 자료를 장래 수익률 예측에 그대로 사용했다는 점에서 한계를 지니고 있다.

영문 초록

In this study, using utility function of prospect theory considering loss aversion and fullscale optimization(FSO) technique, I derived the solutions to the optimal portfolio choice problem. FSO is a utility maximization approach to portfolio choice problems. This study is the first application of FSO to multi-asset portfolio optimization. Findings are summarized as followings. First, in stock+bond+APT portfolio as well as stock+bond portfolio, the FSO performance is always better than the mean variance criteria(MV). Second, the FSO performance is influenced by risk aversion parameter more than loss aversion parameter. Third, the effects of apartment into stock+bond portfolio with FSO are better than MV, and the larger reference point, the better apartment effects. This article has the limitations that data period is very short due to sales prices disclosure, and that historical return data is used to forecast future rate of return.

목차

Abstract

1. 서 론

2. 전망이론과 Full-scale Optimization 기법

3. 실증결과

4. 결 론

<참고문헌>

국문요약

키워드

부동산 포트폴리오 손실회피 Full-scale Optimization Real Estate Portfolio Loss-aversion