Activities
Y-FoRM은 매 학기 금융공학 및 리스크에 관련된 주제를 자유롭게 발제하여 탐구하고 발표하는 장기 프로젝트를 진행합니다.
주제 선정부터 선행 연구 조사, 데이터 수집과 분석, 프로그래밍 및 모델링 등 연구의 전반적인 과정을 한 학기 동안 팀별로 실시합니다.
다음은 2024년 1학기에 진행되었던 장기 프로젝트의 발표 자료 일부입니다.
EDF 방법론을 통한 건설사 부실징후 요소 파악 및 신용스코어링 개선태영건설 워크아웃 사태를 통한 신용평가 한계를 극복하기 위해 건설업 특화 부실징후 요소를 파악하고 이를 건설업 신용 스코어링 지표로 선정함. 건설사의 부도율에 영향을 끼치는 변수 및 예측력이 좋은 회귀모델을 탐색하여 해당 모델에 SHAP 모델을 적용함. PF보증비율이 부도율 예측에 변수 중요도가 가장 높았으며, PF보증비율을 재무 안정성 평가 항목에 6% 비중으로 반영하는 것을 제안함.
Enhancing Kelly Criterion Stability: A VaR-Centric ApproachKelly 기준에 VaR을 추가적으로 적용하여 투자 비율을 조절하는 시스템 트레이딩을 구현함으로써 켈리 기준의 안정성 향상을 도모함. Kelly 기준만을 사용했을 때보다 VaR을 적용한 기법이 수익률의 급락을 방지하고 안정적인 누적 수익률을 보여줌을 확인함. 또한, 투자자의 위험 성향에 따라 적절한 신뢰 수준을 설정함으로써 최적의 투자 비율을 결정할 수 있음을 도출함.
Optimization of Dividend Aristocrat Portfoliio Utilizing Fundamental Data고든 성장 모형과 샤프지수와 같은 수리 모델을 이용하여 배당 성장을 기반으로 한 수익 창출에 초점을 맞춘 귀족 배당주 포트폴리오의 최적화를 실시함. PER, P/FCF와 같은 펀더멘탈 데이터를 제약조건에 추가하며 포트폴리오의 종목 선정 과정에서 재무 건전성과 수익성을 고려하여 보다 안정적이고 리스크를 최소화한 투자 전략을 구현함. 배당금 이상치와 특별배당을 고려한 후 슬라이딩 윈도우 기법을 활용한 리밸런싱을 진행해 최신 경향성을 반영함.
Clustering 기반 시장국면 분석 및 포트폴리오 최적화시장국면을 파악하기 위해 고용, 물가, 가격 지표 등 경제지표 가운데 중요한 지표를 선정함. 이를 변수로 활용하여 K-means clustering 을 통해 시장국면을 분류함. 국면별로 Buy-and-Hold, Risk Parity, Hierarchical Risk Parity 배분 기준을 통해 산출한 포트폴리오의 성과를 비교분석해 실제 금융시장 내 Risk Parity의 효용성을 탐구함.
신용등급 괴리가 기업 재무활동 및 채권스프레드에 미치는 영향공시된 신용등급이 재무 정보만을 바탕으로 산출한 모형등급과 얼마나 차이가 나는지를 측정하는 신용괴리를 산출하고, 신용괴리가 기업의 활동에 어떤 영향을 미치는지를 탐구함. 회사채 5년물 평균 신용등급으로부터 신용괴리를 산출하였으며, 신용괴리와 기업 재무비율 및 신용스프레드 사이의 상관관계를 분석함. 이를 통해 신용괴리 증가가 기업의 공격적 부채구조와 기업-투자자 간의 정보 비대칭을 강화함을 확인함.
국민연금기금 포트폴리오 리밸런싱 전략에 대한 연구국민연금 기금의 고갈 가능성에 대해 우려하는 상황에서, 연금제도의 지속 가능성을 확보하기 위한 방안을 모색하고자 주제를 선정함. 기존 주기 리밸런싱보다 허용범위 리밸런싱이 개선된 성과를 보였지만, 경제 상황을 반영하고 파생상품을 결합하여 거래비용을 줄이며, 고정된 허용범위와 복귀 전략을 동태적으로 적용하는 방식을 통해 리밸런싱 전략의 효율성을 더욱 높일 수 있는 가능성을 확인함.