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표제지
목차
국문요약 7
1. 서론 8
2. 동적 자산배분 11
2.1. 모멘텀 11
2.2. 전략적 자산배분과 전술적 자산배분 12
2.3. 듀얼모멘텀(Dual Momentum) 12
2.4. 보호적 자산배분(Protective Asset Allocation) 13
2.5. 동적 자산배분과 ETF(Exchange Traded Fund) 15
3. 자료선정 및 모형설정 17
3.1. 자료선정 17
3.2. 자산배분 모형 설명 및 시뮬레이션 설정 18
4. 실증분석 20
4.1. 상대모멘텀(TOP) 개수에 따른 시뮬레이션 결과 20
4.2. 보호상수(Protection Factor)에 따른 시뮬레이션 결과 22
4.3. 손절(Stop Loss)에 따른 시뮬레이션 결과 23
4.4. 모형 선택 및 해석 25
5. 자산배분시스템 개발 30
5.1. 자산배분시스템 설정 30
5.2. 자산배분시스템 설명 31
6. 결론 및 향후연구 36
참고문헌 38
Abstract 39
부록: 월별 매매종목 40
〈표 1〉 PAA 시뮬레이션 결과 15
〈표 2〉 선정된 ETF와 백테스팅을 위한 대체지수 17
〈표 3〉 TOP 개수에 따른 성과 20
〈표 4〉 보호상수에 따른 포트폴리오의 채권비중 22
〈표 5〉 보호상수에 따른 성과 22
〈표 6〉 손절적용 전, 후의 성과 24
〈표 7〉 비교지수와 성과비교 26
〈표 8〉 최종 모형의 기초통계량 27
〈그림 1〉 Berkshire Hathaway 주가추이 8
〈그림 2〉 PAA2와 60/40 포트폴리오 시뮬레이션 결과(IS : 내표본, OS : 외표본) 15
〈그림 3〉 PAA 흐름도 18
〈그림 4〉 TOP 개수에 따른 샤프비율 및 MDD 21
〈그림 5〉 TOP 개수에 따른 누적수익률 그래프 21
〈그림 6〉 보호상수에 따른 누적수익률 그래프 23
〈그림 7〉 월별 최대미실현손실(x축)과 최종손익(y축)의 분포도 24
〈그림 8〉 손절 적용 전, 후의 누적수익률 그래프 25
〈그림 9〉 최종 모형과 비교지수의 누적수익률 그래프 26
〈그림 10〉 최종 모형의 월별 주식 비중, 채권 비중, MSCI ACWI 추이 27
〈그림 11〉 최종 모형의 월별 수익률 분포 히스토그램 28
〈그림 12〉 최종 모형의 연도별 MDD 28
〈그림 13〉 최종 모형의 연도별 수익률 29
〈그림 14〉 자료수집 및 모멘텀 스코어 산정 시트 31
〈그림 15〉 ETF 스크리닝 시트 32
〈그림 16〉 Risk Parity 자산배분 시트 33
〈그림 17〉 리밸런싱 시트 34
〈그림 18〉 매매집행 시트 35
초록보기 더보기
모멘텀은 금융시장에서 발생하는 최고의 이상현상(Premier Anomaly)이다. 인간의 감정이 일으키는 행동학적 편향은 지금까지 모멘텀 현상이 강력하게 작용했고 앞으로도 지속될 것이라는 합리적인 근거가 된다. 기준점편향, 확증편향, 처분효과, 양떼효과, 과대확신 등이 주가에 대한 과소반응과 과잉반응을 야기해 추세를 만들어 내기 때문이다.
모멘텀을 이용한 동적 자산배분은 규칙기반모형(Rule-based Model)으로서 가격분석만으로 글로벌 분산, 타이밍 포착, 자산배분, 리밸런싱까지 이루어지게 하여 투자자의 감정적 개입을 배제 시키고 하방위험을 극소화한다.
본 연구에서는 국내 주식시장에 상장된 해외 ETF 12종과 단기채권 ETF 1종을 선정하고, 이와 유사한 움직임을 보이는 지수로 보호적 자산배분(Protective Asset Allocation)을 시뮬레이션 했다. 구체적으로는 내표본(2002 - 2012) 시뮬레이션으로 입력변수를 최적화 했으며 외표본(2013 - 2017)을 포함한 시뮬레이션으로 모형을 검증했다. 최종 모형은 연복리수익률 11.58%, 연 표준편차 6.94%, 샤프비율 1.11, MDD –5.68%의 성과를 나타냈다.
또한 엑셀과 VBA로 ETF 자산배분 시스템을 개발하여 국내시장에서도 하방위험을 피하고 안정적인 수익을 올릴 수 있는 투자를 할 수 있음을 제안한다.
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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