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초록

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국민연금을 비롯한 공적연금과 퇴직연금의 시장규모가 확대되면서, 기금을 관리하는 운용주체(직접운용기관 및 OCIO 등)의 운용전략 차별화가 큰 관심을 받고 있다. 최근 일본의 GPFG 등을 비롯한 주요 운용기관은 멀티팩터모델과 인공지능시스템 등을 도 입하고 있으며, 민간의 많은 운용사들 역시 이들을 실제 운용전략에 활용하기 위해 노 력하고 있다. 본 연구는 이러한 시장의 수요에 대응하여, 군집화(Clustering)를 활용한 펀드의 스타일을 분류하고, 분류된 스타일의 펀드를 통해 저비용-고효율 분산포트폴리 오를 구성할 수 있는지 검증한다. 첫째, 멀티팩터모형을 활용하여 국내 주식형 펀드의 스타일 운용전략을 파악하고, 둘째, K-means 클러스터링 기법을 적용하여 펀드들의 스타일 운용을 군집화한다. 다음으로 군집화된 펀드들의 스타일 운용전략의 특성과 운 용기관의 일반적인 스타일 분류(대형/중소형, 가치/성장) 기준과 어떠한 차이점을 가지 고 있는지 확인한다. 마지막으로 군집화된 펀드를 활용해, 고효율 분산투자 효과를 도 출할 수 있는지와 액티브 운용전략의 구성이 가능한지 검증한다. 본 연구는 자산운용 사들이 정교한 데이터 분석과 AI 기술을 적용하여 보다 효율적인 운용전략을 수립할 수 있는 출발점이 될 수 있을 것으로 기대한다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 배경 및 선행연구
1. 스타일 포트폴리오에 대한 연구
2. 클러스터링 기법에 대한 연구
Ⅲ. 연구 방법
1. 연구 자료
2. 펀드 스타일 분석 방법
3. 군집화(Clustering) 방법
Ⅳ. 군집화를 이용한 스타일 운용전략 분석
1. Top-Down 스타일 분류 기준 (FnGuide 분류 기준)
2. 펀드 군집화와 Top-down 스타일 분류 기준의 비교 분석
3. 군집화를 통한 스타일 운용전략의 성과 검증
4. 시사점
Ⅴ. 결론
참고문헌

키워드

저자

• 이비오 [ 동국대학교 경영학과 박사과정 ]
• 윤선중 [ 동국대학교 경영학과 교수 ]

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  한국재무학회 학술대회

• 간기

  부정기

• 수록기간

  2006~2024

• 십진분류

  KDC 325 DDC 330