Earticle

In this paper, the behavioral model for informed investors is designed to demonstrate asset allocation and consumption plan under asymmetric information. The informed attempt to induce the uninformed to participate in a risky asset market. The latter, however, won’t since they perceive an adverse selection problem in that market. Four distinct features are drawn up from the theory: the demand for a risky and a riskless asset of informed investors, consumption path through informed trading, the total demand for riskless asset in a financial market, and endogenously determined bindings for asset allocation. Firstly, the demand for a risky asset is determined solely by the informed’ trading when the uninformed perceive there is an adverse selection problem in a risky asset market. Viz., when the uninformed recognize that they don’t possess information on a particular risky stock or a portfolio which the informed do. Secondly, consumption path hinges on the information precision and response to future return via return generating process established on the basis of private information. Thirdly, the total demand for riskless asset is sum of that of the informed and that of the uninformed weighted by investing money riskless asset respectively. The final finding is subsequent result from asset allocation of the informed trading. The informed investors face endogenously determined binding in allocating their wealth to riskless and risky assets in spite of no explicit restrictions on trading under information asymmetry circumstance. This sheds light on the question why investors are refrained from investing infinitely in an asset even though they are free from market frictions.

본 연구는 확정급여형 퇴직연금제도(DB제도)를 채택한 국내 기업의 자산배분 행태를 분석하였다. 유가증권시장 상장기업들을 대상으로 퇴직연금자산의 자산배분에 대한 자료를 수집하여 데이터를 구축하고 분석한 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 퇴직연금 적립자산 중 안전자산에 대한 배분비율은 평균 82%이며, 이러한 안전자산 위주의 자산배분 행태는 표본기간 동안 퇴직연금의 규모와 적립비율이 급격히 증가했음에도 불구하고 계속된다. 둘째, 표본기간 동안 안전자산과 위험자산 간에 리밸런싱은 거의 이루어지지 않고 있다. 이는 DB형 퇴직연금 운용에서 장기목표수익률과 위험에 기초 한 전략적 자산배분이나 시장상황 변화를 반영한 전술적 자산배분이 이루어지지 않고 있음을 의미한다. 셋째, 자산배분과 적립비율 간의 관계를 분석한 결과는 과소적립기 업의 경우 적립비율이 높아질수록 안전자산에 대한 투자비중이 증가하나, 상대적으로 높은 적립비율을 갖는 기업집단에서는 적립비율이 높아질수록 위험자산 투자가 증가 하는 관계를 보인다. 즉, 적립비율과 안전자산배분비율 간에는 “역U자형”의 모습을 보인다. 이러한 결과는 제한적이기는 하지만 위험관리가설을 지지하는 결과이다. 추 가로 본 연구의 결과는 퇴직연금의 자산배분 정보를 담는 데이터베이스의 구축과 정보제공이 학술적, 정책적으로 매우 시급함을 보여준다.

The retirement pension system in the Korean market was introduced in 2005. The goal of the retirement pension system is to serve as a stable retirement income safety device under the multi-pillar pension system. As of the end of 2022, the accumulated pension assets is reached about 300 trillion won, but it is shallow compared to those of advanced pension countries and the OECD average. The shortcut to accumulating pension assets is improving investment performance through asset allocation and long-term investment. However, the current Korean retirement pension system is criticized for not achieving the effect of asset allocation due to excessive concentration on safe assets, which is an important cause of poor investment performance. This study analyzes the asset allocation of the pension funds of Korean firms adopting the defined benefit (DB) pension plan. For this study, data was constructed by manually collecting asset allocation data of pension funds for 526 firms listed on the KOSPI market during the sample period from 2013 to 2019. This study is the first to analyze the asset allocation behavior of retirement pensions for the Korean listed companies adopting the DB plan. The main empirical results are as follows. First, the average share of safe assets on total pension assets is about 82%. This result means that the Korean listed companies are investing most of their retirement pension assets in safe assets. In addition, this asset allocation behavior centered on safe assets continues despite the rapid increase in the size and the pension funded ratio (PFR) of pension funds during the sample period. Second, rebalancing between safe and risky assets during the sample period is hardly performed. Strategic asset allocation based on long-term target return and risk or tactical asset allocation reflecting short-term changes in market conditions is not being performed appropriately. Third, the relationship between the PFR and the share of safe assets appears in an inverted U-shape. In the group of under-funded firms with a low PFR, the higher the PFR, the higher the proportion of investment in safe assets. On the other hand, in the group with a high PFR, the higher the PFR, the higher the investment ratio of risky assets. These results mean that the asset allocation behavior of retirement pensions in the Korean listed companies adopting the DB plan supports the risk management hypothesis rather than the risk transfer hypothesis. However, as shown in the analysis of the characteristics of under-funded companies, because the change of risky asset allocation ratio is insignificant and the size of retirement pension assets is small, it has limitations in judging that it is generally supported. Additionally, this study shows that establishing and providing a national database containing information on asset allocation for retirement pensions is academically and practically urgent.

다양한 대체투자 자산들의 출현으로 인해 기존의 방법으로 최적 자산배분(안)을 도출하는 과정에 대한 논란이 제기되고 있다. 본 연구는 기존 연기금들의 SAA 방식의 문제점을 살펴보고, 그 대안으로 팩터(factors)에 기반한 새로운 SAA 방식을 제시하고 이를 국내 연기금들에 적용하는 방안을 검토하였다. 본 연구는 대체투자에 대한 적정비중, 해외 투자의 환 헤지 비중 결정 등 연기금들의 고민에 논리적 근거를 제시할 수 있는 새로운 자산배분의 패러다임을 제공한다. 본 연구에서는 가상 연금을 가정하여 사례분석을 행하였는데 사례분석의 결과에 따른 시사점을 정리하면 다음과 같다. 샤프 비율을 개선시키기 위해서는 우선, 국내 주식의 투자 비중을 줄이고 해외 투자의 비중을 늘리는 것이 바람직하다. 둘째, 현재 연기금의 환위험 헤지 정책은 지나치게 보수적이므로 환에 대한 익스포저를 늘리는 것을 검토할 필요가 있다. 셋째, 대체투자는 구성내역에 따라 포트폴리오 전체의 리스크와 수익 구조에 미치는 영향이 크게 다르므로 팩터들에 대한 익스포저와 그들 간의 상관관계를 고려하여 배분 비중을 결정해야 한다는 것이다. 아울러 이 방법론을 활용하면 실제 운용되는 투자자산이 각 리스크 팩터에 노출되는 상황을 상시 모니터링 할 수 있기에, 대체투자에 대한 리스크 모니터링을 효율적으로 수행할 수 있는 부수효과도 기대된다.

The essence of strategic asset allocation (SAA) is to derive the optimal asset allocation taking into account the diversification effect of each asset class under the same risk and return profile structure. The mean variance optimization method is useful when the structure of the risk and return of assets is homogeneous. However, due to the emergence of various alternative investments, methods for determining optimal asset allocation are the subject of controversy. We review the problems of the traditional SAA method that is used by pension funds and propose a new SAA method that considers multiple factors. We examine how to apply the new model to domestic pension funds. We provide a new asset allocation paradigm that provides a reasonable weighting for alternative investments and a basis for determining foreign currency hedge ratios for foreign investments. A review of domestic pension funds’ portfolios, assuming a similar target rate of returns and risk tolerance limits, identifies big differences in the weights given to alternative investments. The variation occurs because most pension funds predetermine the portion of the portfolio that will be alternative investments and then perform an SAA only for the remaining asset classes. As decisions on the weights of alternative investment consider the entire portfolio, it is necessary to improve the current asset-based SAA method that performs the allocation after excluding the alternative investment. Factor-based SAA can be a useful method for incorporating alternative investments into the asset allocation framework and can identify methodologies for integrating risk with existing assets such as stocks and bonds. There are four steps in factor-based SAA: selecting an asset mapping the asset class to each corresponding factor determining the target factor weight and re-mapping it to the asset class. In the first step, an appropriate factor must be selected to explain the payoff of each asset class. We use a principal component analysis to extract the common elements in all of the asset classes and then conduct a correlation analysis with the factor candidates to determine growth, inflation, real interest rates, credit, and FX. It is interesting to note that the inflation factor has a higher negative correlation with the other factors during an economic crisis, confirming that investing in the inflation factor during a crisis can effectively hedge a portfolio’s returns. Second, to estimate the factor coefficients for each asset using a multifactor model it is necessary to map the asset class to each corresponding factor. The estimated coefficients are then used as a link in determining the target factor exposure and to determine the optimal asset allocation. The current six asset classes are re-defined and divided into 17 asset classes based on the cash flow and risk characteristics of each asset class. In particular, we classify the alternative investments into equity and debt types. In this way, we can make the risk and profit structure of each asset class as homogeneous as possible. Third, the target factor weight is determined by selecting an appropriate factor exposure for the risk profile of the pension fund. The target factor weight should be consistent with the pension fund’s investment objectives and risk tolerance limits and is also a key element in determining the optimal allocation of investment assets. To determine the target factor exposure, we first derive a factor-based efficient frontier. Once the factor-based efficient frontier has been acquired, the optimal factor exposure with the highest Sharpe ratio is selected from the alternatives that meet the target returns and risk tolerances of the pension fund. In this case, the target factor exposure is based on the implied factor exposure obtained from the current portfolio’s starting point. Fourth, to remap to the asset class, we determine the asset class that meets the target factor weight. This process usually uses an optimization method. We set up a hypothetical portfolio of pension funds and analyze these portfolios. The implications of the case analysis are summarized as follows. First, to increase the Sharpe ratio, it is desirable to reduce the domestic equity investments and increase the portion of overseas investments. Second, the foreign exchange hedge policy of the pension fund is too conservative and should be expanded. Third, the impact of alternative investments on the portfolio’s risk-return profile varies by its composition, such that the weights should be distributed based on the correlation of factors and factor exposures. In addition, factor-based SAA allows monitoring of the exposure of investment assets to each of the corresponding risk factors at all of the times when effective risk monitoring for alternative investments is expected.

본 연구는 자산운용상 중요한 정책적 과정인 자산배분의 수익률 기여도를 분석하기 위해 한국, 미국, 영국 및 호주의 주식형펀드와 혼합형펀드를 대상으로 시계열 및 횡단면 회귀분석을 수행하고 결정계수를 산출, 비교하였다. 회귀분석 시 수익률 분해방식을 달리하여, 회귀분석의 종속변수로 총 수익률과 초과수익률을 이용한 두 가지 회귀식을 구성하였고, 각각의 회귀식에 대해 시계열 및 횡단면 분석을 수행하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 총 수익률을 이용한 시계열 회귀분석 결과, 4개국의 주식형 및 혼합형펀드 모두 자산배분효과인 패시브 운용이 운용성과에 대한 설명력이 가장 높은 것으로 나타났고, 시장초과 수익률을 이용한 시계열 회귀분석에서는 운용성과의 대부분이 시장 움직임(market movement)에 의해 설명되는 것으로 분석되었다. 그리고 시장 움직임이 통제된 초과수익률을 이용한 횡단면 회귀분석의 결과, 4개국에서 공통적으로 주식형펀드는 액티브 운용의 설명력이 패시브 운용보다 높거나 유사한 수준이었고, 혼합형펀드는 패시브 운용의 설명력이 더 높았다.

Asset allocation is one of the most important decisions made in the asset management process to achieve a portfolio’s target return within the constraints of its risk tolerance level. Brinson et al. (1986, 1991) conclude that asset allocation policy explains 93.6% or 91.5% of performance. This greatly helps practitioners understand the importance of asset allocation in asset management. However, at the same time, it triggers the publication of other studies with different views on its empirical testing and different interpretations of its results. For example, Ibbotson et al. (2000) and Vardharaj et al. (2007) conduct empirical tests using regression models to measure the explanatory powers of asset allocation in fund performance and find that the dispersion of R2 in their models is wider than those of Brinson et al. Alternatively, Xiong et al. (2010) decompose the total return into three components: market movement, asset allocation policy return in excess of the market return, and active return. They then run time-series and cross-sectional regressions on total returns and excess market returns for both equity and blend funds, respectively. Based on their regression analyses, Xiong et al. (2010) conclude that market movement dominates the other two components. Additionally, they find that the explanatory powers of passive management (asset allocation policy) and active management are at similar levels. In sum, although multiple studies propose different conclusions from Brinson et al. (1986), they all agree that asset allocation is significant in the asset management process. Applying the methodologies of Brinson et al. (1986) and Xiong et al. (2010), this study performs time-series and cross-sectional analyses of equity and blend fund returns in Korea, the U.S., the U.K. and Australia, based on each country’s style benchmark and leading market index returns. A performance attribution analysis is conducted to determine the contribution of passive and active management to fund performance by comparing the coefficients of determination (R2) for each country’s regression models. The results indicate that in accordance with the time-series regression analysis of Brinson et al. (1986), the explanatory power of asset allocation reaches its highest level when the total fund return is explained by benchmark returns reflecting market movement. However, in all four countries, when market movement is separated, it’s the greatest contribution to the performance of both equity and blend funds. When a market-movement-excluded excess return is used, in three countries, excluding the U.K., active management has higher explanatory power for equity funds and passive management has higher explanatory power for blend funds. When a cross-sectional regression analysis is conducted using the methodology of Xiong et al. (2010) to measure the explanatory power of asset allocation performance without market movement, the explanatory power of active management is higher for equity funds in all four countries. In the case of blend funds, however, the explanatory power of active management is higher in the U.S. and U.K., where equities hold a larger portion of funds than bonds. Finally, passive management shows higher explanatory power in Korea, where its funds are composed of similar levels of equities and bonds. Comprehensively reviewing the results of this study from a mid- and long-term investment policy perspective, we conclude that the selected variables in strategic asset allocation consist of investors’ risk preferences and asset class risk premiums, not short-term market movements. Therefore, it is difficult to agree with Xiong et al. (2010) that it is reasonable to exclude market movements from returns because the contribution to investment performance for mid- and long-term market movements are already reflected in risk premiums. We add, however, that if market movements are under control, which can be explained as constant asset class risk premiums, then we support the finding of preceding studies that active management is as significant as passive management in terms of its contribution to performance.

사용자가 확정급여형(DB) 퇴직연금자산을 어떻게 운용하는 것이 바람직한 가는 기존 연구에서 중요한 주제 중의 하나이다. 기존 이론적 연구는 연금 자산을 주식 같은 위험자산에 투자해야 한다는 도덕적 해이가설과 채권 같은 안전자산에 투자해야 한다는 세금효과가설을 제기한 바 있다. 국내 특유의 제도적, 법적 환경 하에 DB 제도의 연금자산을 대부분 원리금보장 위주로 운용해온 배경에 세제적 측면이 어떠한 연관성이 있는가를 본 연 구는 실증적으로 살펴보고자 한다. 2006년부터 2017년까지 DB제도를 운영 하는 상장기업을 대상으로 분석한 결과, 퇴직연금의 적립과 한계세율이 증가함수로 나타났다. 하지만, 세제혜택이 일정수준을 넘어선 부분에서는 퇴 직연금 적립과 한계세율이 감소함수이다. 추가적인 강건성 분석에 의하면 자산배분은 한계세율과 관련성이 적은 것으로 나타났다. 분석 결과는 영미 권의 연구가 주장한 세금효과가설이 한국 기업들에게는 부분적으로만 지 지되고 있는바, 차별적인 세제 환경과 지급보증제도가 영향을 미치는 것으 로 보인다.

How to allocate assets of defined benefit(DB) pension plans has been one of the important topics in the pension literature. Theoretical works had proposed a moral hazard hypothesis leading to investment into risky assets(common stocks) and a tax effect hypothesis into safe assets(bonds). Noting that sponsors have invested pension assets primarily into safe assets under peculiar institutional and legal environment, we empirically investigate the influence of tax environment on the asset allocation. Data consist of listed companies sponsoring DB plans over 2006 through 2017. Empirical findings suggest increasing function between pension funding and effective tax rate and beyond certain threshold level decreasing function between them. Additional tests with subset data indicate weak association between asset allocation and effective tax rate. Empirical results with Korean data only provide partial support to the tax effect hypothesis which seem to be attributable to differential tax and insurance system surrounding DB plans.

본 연구는 국내에서도 펀드 자금흐름을 이용해 투자자 심리(investor sentiment)를 측정하는 것이 타당한지 검증한다. 특히, 기존 연구에서 주로 활용하던 펀드 자금유출입지표 뿐만 아니라 주식형펀드와 채권형펀드 간의 자금이동지표를 추가로 설정하여 펀드의 자금흐름과 수익률의 관계에 대한 다각도의 분석을 수행하였다. 연구결과는 다음과 같이 요약된다. 첫째, 펀드 자금흐름은 투자자 심리지수로 활용되기 위해 필요한 ‘단기 과열 후 장기 균형회복’의 기본 특성을 충족시키지 못하는 것으로 나타났다. 이는 국내의 펀드 자금흐름을 이용해 투자자 심리 측정을 시도한 선행연구들의 한계점을 보여준다. 둘째, 시장수익률 변동 예측시 주요 경제변수에 펀드자금흐름지표를 추가할 경우 설명력(Adjusted R2)이 증가함을 발견할 수 있었다. 셋째, 시장수익률 변동을 설명하는 과정에서 펀드 자금유출입지표에 더하여 펀드 간 자금이동지표를 추가할 경우 설명력이 증가함을 확인하였다. 전체 펀드의 자금유출입은 투자자의 장기저축 및 인출에 대한 정보를 보여주지만, 펀드 간 자금이동은 투자자의 자산배분 의사결정의 대용치라는 점에서 수익률에 대한 우수한 정보를 보유한 것으로 해석된다.

This paper examines how fund flows predict subsequent market returns, especially focusing on the validity of using fund flows as a measure of investor sentiment for the Korean financial market. For this purpose, we use a variety of fund flow indicators. In contrast to the previous literature in Korea, which has solely analyzed the fund new sales and redemptions, this article develops a fund transfer index, i.e., the shifts between equity funds and bond funds, and also uses it as a proxy variable for investigating the relationships between fund flows and market returns. Another contribution of the paper is that, based on the newly developed indicator, we investigate whether the fund transfer index has a significant impact on market returns. Therefore, this study can be expected to fill the gap in the literature which has mainly dealt with the relationships between equity fund flows and stock returns and between bond fund flows and bond returns. Against this backdrop, the paper attempts to address three research questions in order. First, we examine whether various fund flow indices such as fund-new-sales and redemptions-indices and fund-transfer-indices for equity and bond funds in Korean markets could be viewed as a relevant measure for investor sentiment. It is rather well documented in the literature that investor sentiment affects market returns. Here, a more important question is how to measure investor sentiment and quantify its effects. Generally speaking, investor sentiment is the overall attitude of investors toward future cash flows or fundamentals and the feeling or tone of investors as revealed through the activity and price movement of the securities traded in markets. Thus, the better sentiment measure should quantify the biases of market prices which are not explained by economic fundamentals. More specifically, positive sentiment pushes asset prices to extraordinarily higher levels in the short run but leads them to equilibrium in the long run. The underlying key assumption here is that individual investors are often noise traders potentially because they are less informed and less capable in information processing than institutional investors. Having said that, this paper verifies those fund flow indices could satisfy the prerequisites for a relevant measure of investor sentiment in the Korean financial markets. Second, by conducting the lead-lag analyses, we examine the relationships between fund flows and financial asset prices. That is, the paper checks whether contemporaneous flow indices and the accumulated flow indices affect market returns. In this process, we verify whether fund flows could measure investor sentiment and whether they could predict market returns originated from mispricing. Third, this article analyzes whether fund transfer flows have a significant effect on excess returns in equity returns and bond returns, respectively. This is in contrast to the previous studies which have focused only on the relationships between equity fund flows and excess returns in stock markets. Our main findings can be summarized as follows. First, we find that fund flows in Korea fail to satisfy the prerequisite conditions for investor sentiment, which is ‘short-run upsurge and long-run reversal’ pattern. This finding highlights the limitations of previous domestic studies that measure investor sentiment with fund flows. Based on this result, we argue that the previous studies, which use fund flows as a proxy for investor sentiment, have a consequential problem in common due to immature fund markets. This conjecture still seems to be consistent with the extant literature which points out the instability of fund flows and structural changes around the fund markets of Korea. Second, we find that fund flows have a substantial prediction power on market returns. For instance, while the equity fund net inflow index (denoted to NEAR) can predict stock market excess returns over three to six month horizons, the bond fund net inflow index (denoted to NBAR) and the fund transfer index (denoted to FAR) can predict bond market returns over one to six months ahead. Moreover, our finding confirms that the inclusion of the fund transfer index along with other economic variables could significantly increase the prediction power, measured in Adjusted R-squared, on market returns. Last but more importantly, we firstly document that fund transfer flows between equity funds and bond funds could be an useful indicator to explain excess returns in the Korean stock and bond markets. Together with the second finding, this result implies that the fund transfer between equity and bond funds has information regarding the asset allocation of investors, reflecting the prospect on future market conditions. On the contrary, the fund flows not including the fund transfer information contain only on the long-term savings and withdrawals.

본 연구는 평균-분산 모형 및 Black-Litterman 모형을 사용하여 국민연금기금의 효율적 대체투자 포트폴리오 구축방안을 검토하였다. 주요 전통적 Markowitz의 평균-분산 모형에 따라 과거 평균 분수익석 률결을과 는기 대다수음익과률 의같 다대.용 첫치째로, 사특용정하 자여산 샤에프 과 비도율한을 투극자대비화중시이키 는집 중대되체는투 자구 포석트해폴 문리제오 의및 투 투자입비변중수을의 산 값출에한 결따과라, 자수산익배률분을 결사과용가하 여과 도투하자게비 중바을뀌 는산 출민한감 도결의과 문, B제la가ck -발L생it하ter였 m다an. 둘모째형,은 전 구망석결해합 기문제대 및있 어투서입 대변체수투의자 민 포감트성폴 문리제오를 매 니완저화가하 면실서제 동자시산에배 분매에니 사저용 의하 시기장에전 유망용을한 반 모영형할임 수을 확따라인 할자 산수배 있분었 결다과. 단가 , 상B이lac하k-게L 나itt타er나ma므n 로모 형대체은투 포자트 포폴트리폴 오리 매오니 매저니의저 주는관 시적장 관전점망에의 정시확장성전을망 의제 고정하확는도 가것 이높 고동, 모적형절을한 사투용자하비기중 의위한 제 전한제이 조설건 정이되 어되 어있야는 할경 우것 이기다존. 셋국째민, 연편금입의시 켜대 체새투로자운대 포상트에폴 포리함오되를지 구못성했하던는 상 것품이자 산대과체 투헤지자펀 포드트를폴 대리체오투의자 효 포율트성폴을리 향오에상 시위킬주 로수 6 있개음의을 자 산확군인에하 였자다산. 배본분 연을구 해는 온 그 국 동민안연 금주 로기 금M운ar용 ko에wi t운z의용 기평관균의-분 전산망 치모를형 반하였영다하.는 이 를Bl a통ck해- L향itt후er m국a민n 연모금형의 및대 체자투산자군 자확산장배의분 유전효략성의 을 다 실양증화분 및석 수을익 통률해 제 제고시에 기여한다는 면에서 실무적 연구로서의 의의가 있다.

The assets under management (AUM) of the Korean National Pension Fund (NPF), which started from 530 billion won in 1988, reached 426.9 trillion won by the end of 2013. This is the fourth largest pension fund in the world. Over 99% of the Korean NPF portfolio is comprised of finance sector holdings and the NPF’s performance thus depends on the management of financial sector investments. For many years, major investment vehicles in the NPF portfolio have been domestic bonds, domestic stocks, foreign bonds, and foreign stocks. Recently, alternative investments have become important parts of pension portfolio management. It is common to find alternative investment products such as real estate, infrastructure, private equity, commodities, and hedge funds in various sovereign pension portfolios. As alternative asset classes have little correlation with traditional investments, they help to diversify portfolio risk and also extend portfolios’ efficient frontier. In consequence, the proportion of alternative investments among global pension funds increased from approximately 7% in 2003 to 17% in 2012. The Korean NPF has followed this trend. The amount and proportion of alternative investments in the NPF portfolio steadily increased to reach 40 trillion won and to account for 9.4% of the total portfolio as of the end of 2013. However, few studies have been conducted on the management and performance of alternative investments in Korea. This study explores a way to construct the optimal alternative investment portfolio for the Korean NPF using both the Markowitz mean-variance and Black-Litterman models. With six asset classes, we use a proxy for the fund’s alternative investment portfolio to test which of the two optimization models is more appropriate for improving portfolio performance. We also construct an alternative investment portfolio with eight asset classes, adding commodity and hedge funds, which are currently excluded from the Korean NPF portfolio, to examine whether including these can enhance the portfolio’s efficiency. The main results of this study are as follows. First, we construct the optimal alternative investment portfolio with the Markowitz mean-variance model using the historical average returns of various alternative investment assets as proxy for the equilibrium expected returns. However, the model is extremely sensitive to changes in the input variables and often converges to the corner solution, which allocates unreasonably high weights to one or two assets. This reduces the advantages of portfolio diversification. Second, the Black-Litterman model has been devised to improve these limitations of the mean-variance model. It combines the equilibrium expected returns embedded in a market portfolio with managers’ views on its future asset performance. The model alleviates the extreme asset allocation problem. Thus, we suggest that the Black-Litterman model can be more appropriate so long as managers have marketforecasting capabilities. Finally, we confirm that including commodity and hedge funds in the Korean NPF alternative investment portfolio can improve its efficiency, as long as the fund has appropriate market-forecasting capabilities and imposes reasonable portfolio weights restrictions in asset classes. We consider the Black-Litterman model, which reflects managers’ views on future performance, in preference to the mean-variance model. We provide new insights into asset allocation methodology for the Korean NPF, which has mainly conducted asset allocation using a Markowitz-type mean-variance model. Some of the current alternative investment segment benchmarks used in the Korean NPF do not explain the variance and covariance of their asset classes, and we propose new benchmarks to replace them. Considering the growing prominence of the alternative investment portfolio in the Korean NPF, we suggest that continuous research effort should be made in this area to further improve the performance of the fund.

가계부채가 거시금융분야뿐만 아니라 가계금융에서도 중요한 문제로 인식이 확산됨에 따라 가계금융자산보유에 어떤 영향을 미치는지 관심이 고조되고 있다. 본 연구에서는 이런 인식아래 국내 가계금융조사자료를 이용하여 가계부채와 가계금융자산의 연관성을 분석하였으며 다음과 같은 발견을 하였다. 첫째, 가계부채와 금융자산은 연령이 높아짐에 따라 늘어나지만 총자산에서 차지하는 금융자산의 보유비중은 감소하다 증가하는 U 자형 분포를 나타낸다. 연령이 높아질수록 실물자산선호로 수요가 큰 폭으로 늘어나고, 또한 금융자산증가분을 넘어서기 때문이다. 둘째, 고소득층 가계에서는 부채가 금융자산 보유에 양의 영향을 미치나, 중간소득층가계는 음의 영향을 미쳐 부채의 역할이 가계 소득계층에 따라 다르게 나타난다라는 사실을 발견했다. 부채를 이용한 고소득층 가계는 재산증식과 삶의 질을 높이기 위해 실물자산과 금융자산을 동시에 보유할 수 있으나 증간소득층 가계는 신용제약으로 인해 동시에 보유할 수 없는 것으로 해석된다. 셋째, 자산유형별로 보면, 중간소득층의 가계부채는 금융자산, 위험자산, 현금을 감소시키고 소득은 증가시킨다. 반면, 고소득층의 가계부채는 금융자산을 증가시키나 현금은 감소시킨다. 이는 소득계층에 따라 자산 배분시 가계부채의 영향이 상이하다는 의미이다.

Household debts have become an increasingly influential factor in holding financial assets (Cocco, 2005; Yao and Zhang, 2005; Chetty and Szeidl, 2009; Becker and Shabani, 2010). This paper therefore investigates the impact households’ debts have on their holding status of various financial instruments by examining the data of 10,000 households from the 2011 and 2012 Household Financial Survey conducted by Statistics Korea. In exploring the relations between household debts and household financial asset holdings, this study specifically addresses two issues. One is about the extent to which household debts across household income classes have an impact on the shareholdings of each financial instrument. The other is about the sway of household debts on the choices of three financial instruments at the moment households make asset allocation decisions. Some evidences are found on the relation of households’debt and financial asset holdings. First, while financial asset holdings as well as household debts increase in proportion to a certain age up to 60, they drop sharply afterwards. The ratio of financial asset over total asset exhibits a U-shaped distribution. This result can be explained by the fact that Korean households in general have strong tendency to demand real estate relative to financial assets, and this preference is more pronounced as age increases. In addition, both financial asset holdings and household debts increase proportionally to the education level of households, while the ratio of financial asset or financial debts over total asset shows a moderately inverted U-shaped pattern. These results seem to imply that the better educated and the older households, the more capable they become in employing debt instruments either in financial or real assets as tools to accumulate wealth. To explore the relation of household debt and financial asset holdings, dependent variables such as fin, risky assets, and cash are normalized by dividing financial wealth, risky assets, and cash by total assets. With the scaling of dependent variable being equal to or greater than zero, Tobit regressions are conducted while, for the purposes of model setting, controlling for either one or combination of categories of different levels of education, industries, and occupations. Besides, to control for the endogeneity of household debts with financial asset holdings, I use the predicted household debt ratio as an instrument variable estimator obtained from running 2SLS. The second finding is that the impact of household debt ratio on financial wealth holdings is plainly pronounced among household income classes based on the analysis of the samples of 2010 in quintiles, although the household debt ratio in the whole sample negatively dominates the holdings of three financial instruments. In particular, the household debt ratio negatively affects the holdings of financial wealth in middle income class, whereas it positively does in high income class. This result indicates that the debt ratio of high income households plays a complementary role to financial wealth holdings, but, in contrary, the debt ratio of the middle income households substitutes financial asset holdings. Further, this finding implies that high income households take advantage of debt to accumulate wealth by investing in both financial assets (Pollin, 1988, 1990) and real estate, while middle income households do not hold both together, probably owing to credit constraint. However, high income households owning real estates are more inclined to reduce the holdings of both risky assets and cash holdings. Third finding is about asset allocation across household income classes. The financial debts in middle income households shrink the holdings of financial wealth, risky assets, and cash, whereas the disposable income in middle income class raises the holdings of the three major financial vehicles. But the financial debts in high income class increase the financial wealth, but reduce the cash holdings. Additionally, when the sample is restricted to households with debts, then financial debts reduce both financial wealth and risky assets, but raise the level of cash holdings. Taken together, these results generate two possible interpretations: the extent of the impact of financial debts over asset allocation varies depending on either household income classes or the levels of household debts. As a robustness check, I carry out the Tobit models using the 2011 sample. Unfortunately, the effect of household debts on financial wealth for the high income class only is consistent with the result in the prior year sample. This research is restricted to the two survey period samples and there are, therefore, limitations to fully take in the features of households behaviors on asset holdings and asset allocation in relation to household characteristics over time. I have a good guess about the asset holdings and choices by households in 2010 and 2011, which were unduly influenced by the 2008 Subprime Mortgage disaster. One of future research is possibly the comparison with changes in households asset holdings in terms of household debts and income before and after 2008 financial crisis.

We advance a model of consumption, retirement, and asset allocation in an incomplete market in which an individual is subject to risk of involuntary permanent unemployment that reduces her income severely, and has borrowing constraints. We show that the interactions among consumption and portfolio choice can induce early retirement even when forced unemployment risks and borrowing constraints are considered jointly. We demonstrate that providing private unemployment insurance in an incomplete market is benecial to poor people and for people with a low post-retirement leisure preference, and that the insurance can be privately priced and be sold by private insurance providers.

The global shift from defined benefit to defined contribution pension plans has emphasized the importance of individual retirement saving decisions. In response, India introduced the NPS All India model to address the retirement needs of its unorganized labour force, offering subscribers a choice between the Auto Choice (life-cycle approach) and the Active Choice (customized allocation). Recognizing the financial literacy gap among subscribers, this study employs a Genetic Algorithm (GA) to determine the optimal asset allocation weights for Active Choice. The results demonstrate that the GA-optimized portfolio outperforms the Auto Choice in terms of expected returns, accumulated retirement wealth, and monthly pension, while maintaining manageable risk levels. These findings have important implications for policymakers and fund managers in enhancing retirement outcomes for unorganized sector workers.

본 연구는 기관투자자 측면에서 대체투자 자산군인 국내부동산 실물투자자산의 포트폴리오를 구성할 때에 최적 투자비중을 알아보는 것이다. 즉, 국내부동산 실물투자자산과 금융투자 상품인 채권 및 단기투자 상품의 결합으로 포트폴리오를 구성할 경우에 전략적 자산배분 안을 제시하는 것이다. 분석 방법은 마코위츠의 MVO 모형에 기반한 효율적 시장기회선을 준용하여 도출하였다. 분석결과, 첫째 자산별 투자비중을 5% 이상은 유지해야 한다고 가정할 경우 총 9가지의 포트폴리오 유형이 도출되었다. 그런데 이 중에서 동일한 위험 수준임에도 불구하고 수익률이 낮은 포트폴리오(3개)는 버려야 합리적인 선택이 될 것이므로 포트폴리오 대안은 총 6가지가 된다. 둘째, 각 투자자산의 비중을 10% 이상으로 가져가야 한다고 가정할 경우 선택 가능한 포트폴리오 대안은 총 3가지로 도출되었다. 따라서 전략적 자산배분 안으로 (1) OB_R 14% : RB_R 18% : 회사채 17% : 국고채 23% : MMF 28% (2) OB_R 19% : RB_R 24% : 회사채 17% : 국고채 19% : MMF 21% (3) OB_R 21% : RB_R 27% : 회사채 17% : 국고채 17% : MMF 18%의 3개 안을 제시한다. 이때 최적 수익률 범위는 최저 3.3%~최고 3.7%이며, 위험은 최저 4.57~최고 4.79 수준이다. 결론적으로 전통적 투자자산이라 할 수 있는 회사채 및 국고채와 국내부동산 실물투자자산인 상업용 빌딩에 대한 포트폴리오를 구성 할 경우 적정 위험과 수익률 수준을 고려한 전략적 자산배분 안을 제시하였다. 투자기관의 미래 자산운용 성과개선을 위한 부동산 실물투자의 효과적인 자산배분 안 수립에 도움이 되었으면 한다. 포트폴리오 내 투자비중은 자산운용자인 기간투자자들의 투자성향과 기금성격에 따라서 다양하게 선택될 수 있다. 위험을 어느 정도 감수하면서 높은 수익률을 추구할 것인지 혹은 그 반대일 것인지는 투자자가 최종 선택해야 할 몫이다. 이는 국내부동산 실물투자의 경우에도 예외는 아니다.

The purpose of this study is to find out the optimal amount of investment in constructing a portfolio of real estate investments in Korea. The Strategic Asset Allocation is sought when a portfolio is structured with domestic real-estate investments and bonds and short-term investments. The analysis method was derived by applying the Efficient Frontier based on the MVO model of Makowitz. As a result of the analysis, Assuming that the proportion of each asset should be invested to at least 10%, there were three possible portfolio alternatives. The ratio of Office Building to strategic asset allocation is 14%, Retail Building is 18%, corporate bond ratio is 17%, government bond ratio is 23%, and MMF is 28% etc. At this time, the optimal return range was between 3.3% and 3.7%, the risk range was between 4.57 and 4.79. In conclusion, it established asset allocation taking into account appropriate risks and return levels when constructing strategic asset allocation for domestic corporate bonds and government bonds and commercial buildings.

The purpose of this study is to find out the optimal amount of investment in constructing a portfolio of real estate investments in Korea. The Strategic Asset Allocation is sought when a portfolio is structured with domestic real-estate investments and bonds and short-term investments. The analysis method was derived by applying the Efficient Frontier based on the MVO model of Makowitz. As a result of the analysis, Assuming that the proportion of each asset should be invested to at least 10%, there were three possible portfolio alternatives. The Strategic Asset Allocation is OB_R 14% : RB_R 18% : 17% of corporate bonds : Government bonds 23% : MMF 28% etc. At this time, the optimal return range was between 3.3% and 3.7%, the risk range was between 4.57 and 4.79. Consequently, it demonstrated asset allocation taking into account appropriate risks and return levels when constructing strategic asset allocation for domestic corporate bonds and government bonds and commercial buildings.

국내가계는 금융자산보다 실물자산을 많이 보유하고 있어 선진국의 자산보유분포와 다르게 나타난다. 게다가, 부채보유여부에 따라 금융자산과 실물자산의 배분이 다르게 나타난다. 본 논문에서는 이러한 국내 가계의 자산구성과 가계의 특징을 바탕으로 2011~2013 가계금융 설문조사자료를 이용하여, 부채가계와 부채가 없는 가계의 포트폴리오 구성을 조사하였으며 다음과 같은 결과를 발견하였다. 첫째, 부채가계는 금융자산과 실물자산을 부채가 없는 가계보다 많이 보유하고 있으며, 특히, 금융자산인 주식, 채권, 보험과 수익증권을 부채가 없는 가계보다 상대적으로 많이 보유하고 있었다. 부동산과 자동차를 포함한 실물자산에서도 부채가계가 더 많이 보유하고 있었고 통계적으로도 유의한 차이를 보였다. 이러한 결과는 부채가계가 자산배분에 있어 부채가 없는 가계보다 적극적이며 일부 자산에 대해서는 공격적인 투자를 한다는 암시를 하고 있다. 둘째, 주요 관심변수인 가처분소득은, 부채보유여부와 관련없이, 소득수준이 낮은 가계는 금융자산보유를 감소시키고, 높으면 금융자산보유를 증가시켰다. 반면, 가처분 소득이 낮으면 실물자산인 부동산을 늘리지만, 높으면 부동산보유를 감소시킨다. 이는 가계가 포트폴리오 다각화를 통하여, 위험을 분산하려는 의도가 있음을 암시한다. 순자산은 부채보유여부에 따라 금융자산에 대한 영향이 다르게 나타났다. 셋째, 가계부채는 금융자산의 감소를 초래하였으나 실물자산에 대해서는 반대의 효과를 나타내, 가계부채가 실물자산투자 욕구를 강화하고 있다는 증거를 찾았다. 마지막으로, 세대별로 특징을 보면, 부채가 있는 노년세대나 중년세대는 부채가 없는 동일세대보다 주식을 선호하는 현상이 나타났으며, 또한 청년세대보다 주식선호현상이 더 두드러져 부채가 세대 간 투자의사결정에 영향을 미치고 있다는 사실을 발견했다.

In this paper, I analyze household portfolios with and without household debts, each of which is supposedly subject to distinct financial target according to household characteristics and financial status, respectively. Four issues were identified through the 2011~2013 Household Financial Survey. First, households with debts have more financial assets in addition to real assets than those without debts, which include stocks, bonds, insurance, and mutual funds. Households with debts also own more real estate and durables such as automobiles and real assets, which is statistically significant. This result implies that households with debts invest aggressively in asset allocation and in specific assets, unlike those without debts. Second, disposable income is a main interest variable and reduces the share of financial assets at a low level but increases the share at a high level, irrespective of household debts. In contrast, At a low level, the net worth increases real assets, whereas it decreases at a high level. Thus, we conclude that households tend to diversify the portfolio risk of real assets through financial markets. Third, as previously found, household debts reduce household financial assets but reinforce the holdings of real assets, which is also prevalent in the sample of households with excessive debts. Finally, in terms of generations, middle-aged and older households with debts are more likely to prefer stocks, and significantly more likely than younger households.

AI 기반 자산운용은 투자 판단의 정교화와 자동화를 동시에 실현할 수 있는 새로운 패러다임으로 주목받고 있다. 본 연구는 LLM(ChatGPT)을 활용해 수치 중심 자산운용 접근을 보완하고, 뉴스 기반 비정형 정보를 통합하는 자산배분 프레임워크를 제안한다. 2024년 상반기 수집한 약 9만 건의 경제 뉴스 헤드라인을 대상으로, ChatGPT의 CoT(Chain-of-Thought) 프롬프팅을 활용해 핵심 키워드를 추출하고, 섹터별 감성과 중요도를 평가한 뒤 ETF 투자 비중을 산출하였다. 이 과정을 통해 구성된 포트폴리오 중 4주 단위 리밸런싱 전략은 KOSPI 200 및 국내 AI 운용 ETF 대비 우수한 성과(수익률 40.96%, 샤프 비율 2.76, 최대 낙폭 -3.22%)를 기록하며, LLM 기반 텍스트 해석의 투자 적용 가능성을 실증적으로 보여주었다. 본 연구는 프롬프트 기반 구조화 추론을 AI 자산운용에 통합한 사례로, 향후에는 프롬프트 최적화와 언어모델 비교, RAG 기법 적용 등을 통해 분석 프레임워크를 더욱 정교하게 고도화하고자 한다.

AI-based asset management is gaining attention as a new paradigm that enables refined and automated investment decisions. This study presents a framework that integrates unstructured, news-based information into ETF portfolio allocation using a large language model (ChatGPT). Based on 90,000 economic news headlines from early 2024, key keywords were extracted and sector-level sentiment assessed through Chain-of-Thought (CoT) prompting, allowing the derivation of ETF weights. A four-week rebalancing strategy outperformed KOSPI 200 and domestic AI-driven ETFs (return: 40.96%, Sharpe ratio: 2.76, max drawdown: -3.22%), demonstrating the practical value of LLM-based text analysis. The study highlights how prompt-based structured reasoning can be applied to AI asset management, with future potential in prompt optimization, model comparison, and RAG integration.

자산배분 전략은 비체계적 위험을 낮추기 위한 계량 모델로 해리 마코위츠가 현대 포트폴리오 이론을 기반으로 발전하였으며, 오늘날에는 다 양한 통계 기법과 기계학습 기법에 따라 자산배분 전략을 수립하고 있다. 최근 기계학습 분야 중의 하나인 강화학습의 폭발적 성장을 통해 자산 배분 전략 관련 국내 연구들이 수행되고 있지만, 여전히 미흡한 수준에서 벗어나지 못하고 있다. 본 연구는 최대 엔트로피 목적함수를 가진 SAC 강화학습 알고리즘을 사용한 자산배분 전략을 위험조정 수익 극대화 측면에서 계층적 위험 균형 자산배분 전략과 비교·분석하였다. 주요 실증분 석 결과는 다음과 같다. 계층적 위험 균형 자산배분 전략과 SAC 강화학습 알고리즘을 활용한 자산배분 전략의 위험 대비 높은 투자 성능을 비교 해 보면 계층적 위험 균형 자산배분 전략에서 낮은 성과를 보여 주었다. 이러한 결과는 SAC 강화학습 알고리즘의 최대 엔트로피 목적함수가 최 적화와 준최적화를 통해 시장 환경의 변화를 감지하고 이에 신속히 대응해 시장의 위험 구조 및 수익률 간의 최적 균형을 도출해 내는 것으로 판 단된다. 이로 인해 강화학습 에이전트는 수익 기회를 온전히 유지하면서도 변동성은 감소시키고 갑작스러운 손실 또한 방지할 수 있는 것이다. 둘째, 계층적 위험 균형 전략과 달리 비슷한 자산군의 특성으로 인해 계층별 차별화 정도가 크지 않아도 SAC 강화학습 알고리즘을 활용한 자산 배분 전략에서 위험조정 수익 극대화를 보여 주었다. 이를 통해 주식 이외에 다양한 이종 자산으로 투자자산을 확대하지 않은 환경에서도 SAC 강화학습 알고리즘을 활용한 자산배분 전략이 잘 작동하는 것을 확인할 수 있었다. 이런 맥락에서 강화학습 알고리즘을 활용한 자산배분 전략에 관한 연구는 학문적으로 중요한 연구주제가 될 뿐 아니라 현업의 로보어드바이저 고도화에도 중요한 관심 대상이 된다.

Harry Markowitz's works on portfolio optimization were published nearly 70 years ago. However, studies of potential methodologies are still being conducted in order to achieve better asset allocation results. Deep reinforcement learning has recently been applied to a wide range of industries, including games, robotics, autonomous vehicles, and data cooling systems. A method known as reinforcement learning enables automated asset allocationwithout the need for ongoingmonitoring. It has the authority to set its own policies. This paper's goal is to conduct an empirical analysis of the performance of two asset allocation strategies. One is the Hierarchical Risk Parity(HRP), the risk-based asset allocation strategy, and the asset allocation strategy using the Soft Actor-Critic (SAC) reinforced learning algorithmis the other. Because the reinforcement learning agent detects and responds quickly to changes in the financial market environment, the asset allocation strategy based on the SAC can avoid unexpected losses while maintaining profit opportunities in terms of Sharpe ratio. Second, when compared to the HRP's performance, the asset allocation strategy based on the SAC performed well even when asset classes were highly correlated. This paper demonstrates how the development of a reinforcement learning algorithm can benefit asset allocation. In this context, research on asset allocation strategies using reinforcement learning technique is not only an important academic research topic, but also a key topic of interest in the advancement of robo-advisors.

포트폴리오 선택은 위험을 최소화하고 수익을 극대화하기 위한 최적 투자비중의 조합을 지 칭한다. 이러한 최적 조합을 찾는 방법을 제시한 것이 Markowitz(1952) 모형이다. 그러나 포트폴리오 매니저가 이 모형을 이용하는 데에는 현실적으로 많은 문제점이 있다. 첫째, Markowitz 모형은 투입자산 으로 모든 투자자산(universe asset)을 대상으로 하고 있는데 반하여 포트폴리오 매니저가 실제로 포트 폴리오를 구성할 때에는 모든 투자자산에서 선택된 부분투자집합(subset of universe)에 초점을 두고 있 다. 포트폴리오 매니저는 과소평가되었다고 믿는 자산들만을 대상으로 투자자산을 선택하므로 Markowitz 모형에서의 투입자산 선택대상인 전체 투자집합체 보다는 훨씬 작은 부분투자 집합체를 자 산배분의 대상으로 하고 있다는 것이다. 둘째, Markowitz의 평균-분산 최적 포트폴리오(mean-variance optimized portfolio)는 효율적 투자기회선상에서 기대수익률과 위험간의 상반관계(trade-off)를 의미하 며, 포트폴리오 구성자산의 투자비중은 이러한 관계 속에서 나오는 결과이다. Markowitz의 전통적인 접 근 방식에 실무적으로 적절히 사용할 수 없는 한계점은 기대수익률에 대한 대용치로 역사적 평균 수익 률의 이용과 그에 따른 추정 오차를 고려지 않은 것에서 발생하고 있다. Black-Litterman 모형은 상기에서 언급한 이러한 문제점을 극복하려는 동기에서 출발한다. 이 모형은 Markowitz 모형에서의 구석해 문제를 완화하고 동시에 투자자들이 가지는 투자에 대한 주관적인 관점 과 경제적 논지(reasoning)를 반영할 수 있는 실무적 근대 portfolio 투자이론이라고 평가되고 있다. 2001년부터 2010년까지의 월별자료를 이용하여 Markowitz 모형과 Bayesian 접근방법에 의한 Black-Litterman의 모형을 비교하였다. 이을 위하여 한국거래소(KRX)의 유가증권시장에서 분류된 산 업을 10개의 영역으로 구분한다. 유가증권시장의 일반종목 중에서 시장에서 비중이 작은 산업은 유사산 업에 포함시키고 유사산업으로 분류하기 힘든 소규모의 산업은 10개의 산업영역에 포함시키지 않았다. 10개의 산업영역에 포함된 산업의 지수를 시가총액에 따라 2001년부터 2010년까지 가중평균하여 월말기 준의 평균수익률과 표준편차 및 상관계수를 추정하였다. 이를 바탕으로 전통적인 Markowitz 모형을 이용하여 최 적자산배분 투자비중과 Black-Litterman에 의한 최적자산배분의 결과를 비교하였다. 그 결과 높은 변동성을 가진 자산은 투자비중이 낮고 반대로 낮은 변동성을 가진 자산은 투자비중이 높게 나타나는 경향을 확인하였고, 공매도 포지션(short position)을 가진 산업 Sector인 Cons와 Tran의 변동성을 살펴보면 10개의 Sector에서 높은 표준편차를 가진 것으로 나타나고 있는 것을 볼 때 변동성이 높은 자산영역에 낮은 투자비중이 할당되는 것을 확인할 수 있었다. 한편 시가총액이 시장에서 차지하는 비중이 아주 낮은 산업영역에서 상당한 비중의 공매포지션이 나타나 현실적으로 수행하기 힘들다는 것 을 확인할 수 있었다. 이러한 이유는 모형에 사용한 역사적 기대수익률에서 발생하는 것이므로 이를 Black-Litterman 모형을 통해 내재기대수익률을 추정하여 역사적 기대수익률과 비교한 결과 내재기대수 익률의 값에서 극단적인 기대수익률의 현상이 줄어듦을 확인 할 수 있었다. Black-Litterman 모형이 가지는 현실적인 이점으로 포트폴리오 관리자가 가질 수 있는 경제에 대한 주관적인 관점을 반영할 수 있으며 그 관점이 상대적인 경우는 물론 주관적인 관점을 반영하여 최적투자비중과 그에 따른 기대수익률의 조정이 가능하다는 것을 본 연구의 사례를 통하여 그 방법을 제시하였다.

The Markowitz model of modern portfolio theory aims at the objectives of investment not only to maximize the expected return but to minimize risk. The result of optimization of Markowitz's formulation is a parabolic efficient frontier, indicating the combinations of assets with highest expected return given a certain level of risk. In the reality, however, portfolio managers face the limitation to use this kind of Markowitz model. First, portfolio managers are centered on a small segment of the investment universe. But Markowitz model requires the expected return for all of universe assets. Second, portfolio managers in the reality think the weight found in the Markowitz model is inappropriate to be implemented for client's fund managed by themselves. The limitation that Markowitz model can be used in the practical manner may be found in the estimated error of the historical average returns which are used as alternatives for the equilibrium expected return. Black-Litterman model(1992) starts from the motivation to mitigate such limitations in the Markowitz. Their model is flexible enough to combine the market equilibrium with subjective economic views and investor's economic reasoning. Therefore, Black-Litterman model tends to have less extreme investment weight compared with the traditional mean-variance optimization model. In order for us to see the advantage of Black-Litter model against the traditional Markowitz, the monthly rate of returns from 2001 to 2010 are collected from the industry stock index in the KRX. Among all of industries on the KRX are classified into 10 sector group. Each sector is consisted with similar related industries. The industries with the small market capital are excluded from the each sector. The rate of average return for each sector can be estimated be the weighted average rate of return of each industry's index. Based on the index average rate of return, the volatility and correlation are also estimated. Using the Markowitz model, the optimal weight tends to be extreme result. That means that optimized portfolios tend to overweight assets with large expected return. Whereas, the assets with small expected return are underweighted. And also the optimal portfolios tend to overweight assets with negative(positive) correlation and small(large) variance. Assets with extreme returns may tend to be affected by estimation error for historical average rate of return. But using Black-Litterman, this kind of extreme return problem can be seen to be weakened. This can be seen through the implied expected return. This research also show how to allow the portfolio managers' economic view in the Markowitz model. The absolute and relative views on future economic expectation can be incorporated in the model through vector P.

본 연구는 공적연금의 자산배분 중 위험자산에 해당하는 주식에 대한 배분비중 에 영향을 미치는 요인들을 국가간 차이를 중심으로 살펴보고자 한다. 이를 위해 2001년부터 2007까지의 OECD자료와 Transparency International에서 제공하는 부패인식지수(Corruption Perception Index)와 Heritage Foundation에서 제공하 는 경제자유지수(Index of Economic Freedom)를 사용하여 분석을 수행하였다. 그 결과 부패인식지수가 높아 국가의 투명성이 높을수록, 또한 경제적 자유가 높 을수록 주식배분비중이 높은 것을 확인할 수 있었다. 이는 투명성이 낮은 국가에 서는 위험자산에의 투자를 기피하고 안정성이 높은 투자 위주로 운용하고 있음을 의미한다. 국가별 연령수준에 대한 대리변수로 노인부양비율과 합계출산율을 이용 하였는데 노인부양비율의 경우는 대부분의 분석에서 유의하지 않게 나온 반면 합 계출산율은 유의한 양의 계수를 보여 낮은 합계출산율이 의미하는 향후 고령화에 대한 높은 우려와 그에 따른 연금자산의 무위험자산 위주 운용을 실증적으로 확인 할 수 있었다. 또한 기금규모가 클수록 주식에 대한 배분비중이 커지는 것을 볼 수 있었다. 한편 공적연금의 적립기금이 SPRF인 경우 SSRF보다 높은 주식배분비 중을 보임을 볼 수 있었다. 이는 SPRF의 설립목적이 향후 연금재정 악화를 대비 하기 위한 것이기 때문에 재정확충이라는 목표를 위해 SSRF보다 적극적으로 수익 률을 높이고자 노력하면서 고위험-고수익 자산인 주식투자에 더욱 적극적으로 나 선 것으로 해석된다. 이밖에 사적연금영역이 공적연금영역보다 낮은 주식배분비중 을 보이는 것으로 나타났다. 법률환경의 경우 영미기원 및 우리나라가 속한 독일 기원 국가들보다 프랑스 및 스칸디나비아 기원 국가들이 유의하게 낮은 주식배분 비중을 가지고 있는 것으로 나타났다.

본 연구에서는 선행연구에서 활용한 측정방법들을 적용하여 위험감수성향 집단을 구분하고, 각 집단의 금융자 산 보유 특성을 비교 분석하였다. 즉 가상시나리오, 투자위험감수정도, 주관적으로 판단한 투자유형을 통해 구분 한 위험감수성향 집단, 그리고 세 가지 방법에서 집단구분이 일치한 조사대상자들을 대상으로, 금융자산 보유액 과 보유비중에 어떠한 차이가 있는지 파악하였다. 가계의 금융거래와 자산관리를 주로 담당하는 30대 이상 남녀 468명이 응답한 설문조사 자료를 분석하였으며, 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 가상시나리오를 통해 위 험감수성향 집단을 구분한 결과, 대부분의 금융자산에서 위험추구집단의 보유액이 많은 반면, 안전금융자산의 보 유비중은 위험추구집단에서 유의하게 낮고, 금융투자자산의 보유비중은 위험회피집단에서 유의하게 낮았다. 둘 째, 세 가지 측정방법으로 구분한 위험감수성향 집단이 일치하는 조사대상자는 34.6%에 불과했다. 가상시나리오 에서 위험추구집단으로 분류되었지만, 주관적 판단에서는 위험회피 집단에 속한 응답자의 비율이 10.5%나 되었 고, 투자위험감수정도에서 중간 집단에 속한 응답자의 절반 정도는 스스로를 위험회피형 투자자로 판단하고 있었 다. 셋째, 금융투자자산 보유액과 금융투자자산이 금융자산 총액에서 차지하는 비중은 가상시나리오, 투자위험감 수정도, 주관적으로 판단한 투자유형의 세 가지 방법 모두에서 위험추구집단이 유의하게 높게 나타났다. 적립식, 거치식 펀드 및 주식, 채권, 파생상품 등의 보유액과 보유비중은 측정방법 간에 다소 차이가 있었으나, 위험감수 성향이 높을수록 금융투자자산의 규모와 비중이 증가함을 확인할 수 있었다. 넷째, 측정방법별로 위험감수성향 집단 간 금융자산 보유액과 보유비중을 비교해 보면, 주관적으로 판단한 투자유형에 의해 위험감수성향 집단을 구분했을 때의 결과와 세 가지 방법에서 위험감수성향이 일치한 집단의 결과가 유사한 패턴을 보여주었다.

This study estimated and classified the level of financial risk tolerance using three types of measure: asking hypothetical questions with specified scenarios, asking about investment choice of return and risk, and asking self-classification. And it compared the amount of each type of financial asset by financial risk tolerance groups-risk taker, moderate, risk averter groups. Based on reponses from 486 financial consumers, major findings are as follows. The proportion of risk-takers who were classified by asking hypothetical questions with specified scenarios was higher than those by other measures. Also, the risk-taker group by asking hypothetical questions had more amount of both risk-free and risk financial assets than those of other groups. Respondents who included same groups in three types of measure of financial risk tolerance were just 34.6%. More than 50% of respondents showed different level of risk tolerance between each types of measure. The amount of stock, bonds and derivatives, as well as total amount of investment asset was higher for risk-taker groups in every measure of risk tolerance. The pattern of financial asset amount among financial risk tolerance groups was showed similarly when we used measure of asking self-classification and when we applied three type of measure simultaneously.