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 2025년 1학기에 진행되었던 장기 프로젝트의 발표 자료 일부입니다.
1차 장기 프로젝트
본 프로젝트는 코로나19 이후 시장의 이상 현상을 반영하여 포트폴리오를 최적화하고자 수행된 연구입니다. S&P500 지수 구성 종목 500개를 대상으로 Hidden Markov Model(HMM)과 Bayesian Optimization을 활용한 자산 배분 전략이 하방 리스크를 일부 방어하고, 지수 대비 초과 수익을 달성할 수 있음을 확인하였습니다. 이후 자산군을 확장한 상황에서도 해당 전략이 전통적인 자산 배분 모델보다 우수함을 검증하고자 하였으며, 수익률 외에도 거래량, 내재변동성, 풋-콜 거래량 비율 등의 데이터를 입력 변수로 활용하였습니다. HMM을 통해 상승장이 예상되는 자산군을 선별하고, 주식 종목 구성에도 동일한 방법을 적용하였으며, 이를 바탕으로 Sharpe Ratio와 MDD를 목적 함수로 설정하여 비율 최적화를 수행하였습니다.
히든 마르코프 모델과 베이지안 최적화를 이용한 자산배분 최적화본 프로젝트는 코로나19 이후 시장의 이상 현상을 반영하여 포트폴리오를 최적화하고자 수행된 연구입니다. S&P500 지수 구성 종목 500개를 대상으로 Hidden Markov Model(HMM)과 Bayesian Optimization을 활용한 자산 배분 전략이 하방 리스크를 일부 방어하고, 지수 대비 초과 수익을 달성할 수 있음을 확인하였습니다. 이후 자산군을 확장한 상황에서도 해당 전략이 전통적인 자산 배분 모델보다 우수함을 검증하고자 하였으며, 수익률 외에도 거래량, 내재변동성, 풋-콜 거래량 비율 등의 데이터를 입력 변수로 활용하였습니다. HMM을 통해 상승장이 예상되는 자산군을 선별하고, 주식 종목 구성에도 동일한 방법을 적용하였으며, 이를 바탕으로 Sharpe Ratio와 MDD를 목적 함수로 설정하여 비율 최적화를 수행하였습니다.
실제 금융시장의 변동성은 시간에 따라 크게 변화하며, 극단적인 상황에서는 급격히 상승하는 반면, 이론적인 Black-Scholes-Merton(BSM) 모형은 기하 브라운 운동(GBM)을 기반으로 일정한 변동성을 가정하므로 현실 반영에 한계가 있습니다. 이에 본 연구는 GARCH 및 확장 모형(GJR-GARCH, EGARCH), 그리고 머신러닝 기법(Random Forest, XGBoost)을 활용하여 내재변동성을 정밀하게 예측하고, 이를 VIX에 정합되도록 보정한 뒤 GBM의 변동성(σ)으로 적용하여 델타 헷징 전략을 수행하였습니다. 이후 고정 변동성, GARCH 기반 변동성, 머신러닝 기반 보정 변동성 간 헷징 성과를 비교한 결과, 머신러닝 기반 보정 변동성이 일부 시장 환경에서 헷징 효율성을 높일 수 있음을 확인하였습니다.
GARCH 모형과 머신러닝 기반 내재변동성 예측을 통한 델타 헷징실제 금융시장의 변동성은 시간에 따라 크게 변화하며, 극단적인 상황에서는 급격히 상승하는 반면, 이론적인 Black-Scholes-Merton(BSM) 모형은 기하 브라운 운동(GBM)을 기반으로 일정한 변동성을 가정하므로 현실 반영에 한계가 있습니다. 이에 본 연구는 GARCH 및 확장 모형(GJR-GARCH, EGARCH), 그리고 머신러닝 기법(Random Forest, XGBoost)을 활용하여 내재변동성을 정밀하게 예측하고, 이를 VIX에 정합되도록 보정한 뒤 GBM의 변동성(σ)으로 적용하여 델타 헷징 전략을 수행하였습니다. 이후 고정 변동성, GARCH 기반 변동성, 머신러닝 기반 보정 변동성 간 헷징 성과를 비교한 결과, 머신러닝 기반 보정 변동성이 일부 시장 환경에서 헷징 효율성을 높일 수 있음을 확인하였습니다.
본 프로젝트는 이자율평형설(UIP)의 한계를 바탕으로 외환시장의 리스크 프리미엄을 정량적으로 측정하고, 이를 활용한 자산 배분 전략을 수립하고자 수행되었습니다. 이론적으로는 두 국가 간 금리 차가 환율 수익률에 반영되어야 하나, 실제 시장에서는 고금리 통화가 강세를 보이며 캐리 트레이드 전략이 높은 수익률을 기록해 왔습니다. 이에 본 연구는 미국과 한국 간 금리 차를 기반으로 환율 수익률을 로그 정규분포 확률 모형으로 설계하고, 이론 수익률과의 차이를 리스크 프리미엄으로 정의하였습니다. 도출된 프리미엄은 외환 자산 비중을 동적으로 조정하는 전략에 적용되었으며, 백테스트 결과 Sharpe 비율과 누적 수익률 측면에서 정적 전략보다 우수한 성과를 보였습니다.
이자율평형설을 이용한 리스크 프리미엄 측정 및 자산배분 전략 수립본 프로젝트는 이자율평형설(UIP)의 한계를 바탕으로 외환시장의 리스크 프리미엄을 정량적으로 측정하고, 이를 활용한 자산 배분 전략을 수립하고자 수행되었습니다. 이론적으로는 두 국가 간 금리 차가 환율 수익률에 반영되어야 하나, 실제 시장에서는 고금리 통화가 강세를 보이며 캐리 트레이드 전략이 높은 수익률을 기록해 왔습니다. 이에 본 연구는 미국과 한국 간 금리 차를 기반으로 환율 수익률을 로그 정규분포 확률 모형으로 설계하고, 이론 수익률과의 차이를 리스크 프리미엄으로 정의하였습니다. 도출된 프리미엄은 외환 자산 비중을 동적으로 조정하는 전략에 적용되었으며, 백테스트 결과 Sharpe 비율과 누적 수익률 측면에서 정적 전략보다 우수한 성과를 보였습니다.
본 프로젝트는 한국 증시에서 발생하는 ‘코리아 디스카운트’ 현상을 정량적으로 분석하고, 이를 바탕으로 리스크 대응형 포트폴리오 리밸런싱 전략을 제시하고자 수행된 연구입니다. 1부에서는 SCM(Synthetic Control Method)을 활용하여, 정치·지정학·제도 등 25개의 주요 이벤트가 국내 7개 산업 섹터(반도체, 자동차, IT, 항공, 금융, 헬스케어, 통신)에 미치는 영향을 비교 분석하고, 이벤트별로 GAP(CVaR 기준 주가 괴리도)를 산출하여 섹터별 민감도 및 반응 패턴을 도출하였습니다. 2부에서는 이 분석 결과를 기반으로 각 섹터의 GAP 반응 패턴과 CVaR을 반영한 리밸런싱 모델을 수립하고, 이벤트 유형별로 포트폴리오 백테스트 및 최적화를 수행한 결과, 이벤트 유형에 따라 리밸런싱 성과가 상이하며, CVaR 기반 전략이 기존 EWP(Equal Weight Portfolio) 대비 성과가 향상됨을 확인하였습니다.
SCM을 활용한 코리안 디스카운트 이벤트 분석과 CVaR 포트폴리오 리밸런싱본 프로젝트는 한국 증시에서 발생하는 ‘코리아 디스카운트’ 현상을 정량적으로 분석하고, 이를 바탕으로 리스크 대응형 포트폴리오 리밸런싱 전략을 제시하고자 수행된 연구입니다. 1부에서는 SCM(Synthetic Control Method)을 활용하여, 정치·지정학·제도 등 25개의 주요 이벤트가 국내 7개 산업 섹터(반도체, 자동차, IT, 항공, 금융, 헬스케어, 통신)에 미치는 영향을 비교 분석하고, 이벤트별로 GAP(CVaR 기준 주가 괴리도)를 산출하여 섹터별 민감도 및 반응 패턴을 도출하였습니다. 2부에서는 이 분석 결과를 기반으로 각 섹터의 GAP 반응 패턴과 CVaR을 반영한 리밸런싱 모델을 수립하고, 이벤트 유형별로 포트폴리오 백테스트 및 최적화를 수행한 결과, 이벤트 유형에 따라 리밸런싱 성과가 상이하며, CVaR 기반 전략이 기존 EWP(Equal Weight Portfolio) 대비 성과가 향상됨을 확인하였습니다.
최근 기후 변화는 금융 산업 전반에 구조적 영향을 미치고 있으며, 특히 생명보험 부문에서는 사망률 변화와 보험금 지급 패턴의 불확실성을 심화시키는 주요 요인으로 작용하고 있습니다. 본 프로젝트는 2002년부터 2024년까지의 국내 기상 자료와 생명보험 지급 데이터를 활용하여, 사망보험·생존보험·혼합보험의 세 가지 유형을 단기, 중기, 장기로 구분한 뒤 Granger 인과성 검정, 충격 반응 함수(IRF), 예측 오차 분산 분해(FEVD) 등을 통해 기후 변수의 영향을 실증적으로 분석하였습니다. 그 결과, 보험 유형과 시점에 따라 영향을 미치는 변수는 다르게 나타났으며, 특히 한파 일수가 대부분의 시점에서 유의미한 영향을 미쳤고, 중장기적으로는 미세먼지 등 대기오염 지표의 영향력이 확대되는 경향을 보였습니다.
기후 리스크와 생명보험 보험금지급액의 상관관계 분석최근 기후 변화는 금융 산업 전반에 구조적 영향을 미치고 있으며, 특히 생명보험 부문에서는 사망률 변화와 보험금 지급 패턴의 불확실성을 심화시키는 주요 요인으로 작용하고 있습니다. 본 프로젝트는 2002년부터 2024년까지의 국내 기상 자료와 생명보험 지급 데이터를 활용하여, 사망보험·생존보험·혼합보험의 세 가지 유형을 단기, 중기, 장기로 구분한 뒤 Granger 인과성 검정, 충격 반응 함수(IRF), 예측 오차 분산 분해(FEVD) 등을 통해 기후 변수의 영향을 실증적으로 분석하였습니다. 그 결과, 보험 유형과 시점에 따라 영향을 미치는 변수는 다르게 나타났으며, 특히 한파 일수가 대부분의 시점에서 유의미한 영향을 미쳤고, 중장기적으로는 미세먼지 등 대기오염 지표의 영향력이 확대되는 경향을 보였습니다.
2차 장기 프로젝트
본 프로젝트는 홍콩 H지수(HSCEI) 연계 ELS의 대규모 손실 사례(2021–2024)를 분석하고, 구조적 취약성을 극복하기 위한 원금 보장형 ELS 구조의 최적화 방안을 제안하고자 하였습니다. 투자자 성향을 반영하지 못한 기존 고위험 상품의 실패를 반면교사 삼아, 디지털 콜옵션과 배리어 풋옵션을 매도하고 국채에 투자하여 원금을 보장하는 새로운 구조를 설계하였습니다. 해당 구조는 델타 중립 조건을 만족하도록 설계되었으며, SVI 기반 내재 변동성 보정 및 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 옵션 가격을 추정하고, 행사가(K), 배리어(B), 지급액(Q)을 최적화하였습니다. 실증 결과, 요구 수익률이 약 5%일 때 기대 수익이 가장 높았으며, 이를 초과하면 디지털 콜 옵션의 리스크 증가로 인해 오히려 수익률이 하락하는 현상이 관측되었습니다.
이색옵션을 활용한 투자자 위험 성향 맞춤형 ELS 구조화본 프로젝트는 홍콩 H지수(HSCEI) 연계 ELS의 대규모 손실 사례(2021–2024)를 분석하고, 구조적 취약성을 극복하기 위한 원금 보장형 ELS 구조의 최적화 방안을 제안하고자 하였습니다. 투자자 성향을 반영하지 못한 기존 고위험 상품의 실패를 반면교사 삼아, 디지털 콜옵션과 배리어 풋옵션을 매도하고 국채에 투자하여 원금을 보장하는 새로운 구조를 설계하였습니다. 해당 구조는 델타 중립 조건을 만족하도록 설계되었으며, SVI 기반 내재 변동성 보정 및 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 옵션 가격을 추정하고, 행사가(K), 배리어(B), 지급액(Q)을 최적화하였습니다. 실증 결과, 요구 수익률이 약 5%일 때 기대 수익이 가장 높았으며, 이를 초과하면 디지털 콜 옵션의 리스크 증가로 인해 오히려 수익률이 하락하는 현상이 관측되었습니다.
본 프로젝트는 금융시장에서의 구조적 상태 변화, 즉 ‘레짐(regime)’의 존재를 실증적으로 검토하고, 이를 활용한 정량적 투자 전략을 설계하고자 한 연구입니다. 분석 대상은 전통적인 펀더멘털 변수의 영향이 제한적이며, 고·저 변동성 구간이 뚜렷한 비트코인 시장으로, GMM(Gaussian Mixture Model)과 마르코프 체인을 활용해 숨은 시장 구조와 상태 전이를 추정하였습니다. 본 연구는 레짐 기반 시장 세분화 및 전이 분석을 바탕으로, 베이시스 트레이딩, 기대 수익 기반 전략, 모멘텀 전략을 수립하고 실증적으로 검증하였으며, Sharpe Ratio와 Max Drawdown 등의 성과 지표에서 단순 보유 전략 대비 우수한 성과를 확인하였습니다.
레짐 스위칭을 이용한 투자전략 수립본 프로젝트는 금융시장에서의 구조적 상태 변화, 즉 ‘레짐(regime)’의 존재를 실증적으로 검토하고, 이를 활용한 정량적 투자 전략을 설계하고자 한 연구입니다. 분석 대상은 전통적인 펀더멘털 변수의 영향이 제한적이며, 고·저 변동성 구간이 뚜렷한 비트코인 시장으로, GMM(Gaussian Mixture Model)과 마르코프 체인을 활용해 숨은 시장 구조와 상태 전이를 추정하였습니다. 본 연구는 레짐 기반 시장 세분화 및 전이 분석을 바탕으로, 베이시스 트레이딩, 기대 수익 기반 전략, 모멘텀 전략을 수립하고 실증적으로 검증하였으며, Sharpe Ratio와 Max Drawdown 등의 성과 지표에서 단순 보유 전략 대비 우수한 성과를 확인하였습니다.
본 프로젝트는 주식시장 내에서 섹터 간 심리적 전이효과가 존재한다는 가설 하에, 노이즈 트레이딩 지수를 활용한 리더-추종 섹터 전략을 개발하고 이를 실증 분석한 프로젝트입니다. 고저변동률(HLV), 거래량 급증 지표(VS), 풋콜비율(PCR) 등을 기반으로 섹터별 과열도를 측정하고, 과열된 섹터를 '리더 섹터'로 설정하였습니다. 이후 VAR 모형과 Granger 인과관계를 통해 리더 섹터의 노이즈 강도가 타 섹터의 수익률에 미치는 영향을 분석하고, 유의미한 선행-후행 관계가 관측된 섹터들을 기반으로 20일 리밸런싱 주기의 추종 포트폴리오를 구성하여 백테스트를 진행하였습니다. 그 결과 본 전략은 원금 대비 우수한 수익률을 기록하였으며, 리스크 전파 메커니즘이 실제로 존재함을 실증적으로 제시하였습니다.
VAR 분석과 노이즈 트레이딩 지수를 활용한 섹터 기반 추종전략본 프로젝트는 주식시장 내에서 섹터 간 심리적 전이효과가 존재한다는 가설 하에, 노이즈 트레이딩 지수를 활용한 리더-추종 섹터 전략을 개발하고 이를 실증 분석한 프로젝트입니다. 고저변동률(HLV), 거래량 급증 지표(VS), 풋콜비율(PCR) 등을 기반으로 섹터별 과열도를 측정하고, 과열된 섹터를 '리더 섹터'로 설정하였습니다. 이후 VAR 모형과 Granger 인과관계를 통해 리더 섹터의 노이즈 강도가 타 섹터의 수익률에 미치는 영향을 분석하고, 유의미한 선행-후행 관계가 관측된 섹터들을 기반으로 20일 리밸런싱 주기의 추종 포트폴리오를 구성하여 백테스트를 진행하였습니다. 그 결과 본 전략은 원금 대비 우수한 수익률을 기록하였으며, 리스크 전파 메커니즘이 실제로 존재함을 실증적으로 제시하였습니다.
본 프로젝트는 국내외 채권시장 간 연계성 심화와 환율 변동이 해외 장기채권 투자수익률에 미치는 영향을 분석하여, 전략적 환위험 관리 방안을 제시하고자 수행된 연구입니다. 대한민국, 미국, 일본, 독일, 호주 등 5개국을 대상으로 각국의 시장 특성과 환율 민감도를 종합적으로 고려하였으며, 연구는 두 가지 파트로 구성되었습니다. 첫째, 기존 선행 연구(2005~2017)를 확장하여 2018~2024년 데이터를 분석하고, 국가별 채권 수익률과 통화 변화율 간의 상관관계를 비교·검증하였습니다. 둘째, 도출된 상관계수를 기반으로 헤지 비율(0%, 50%, 100%)별 누적 수익률 시나리오를 구축하여, 환위험 방어 수준과 기대 수익 간의 균형점을 탐색하였습니다. 최종적으로 본 연구를 통해서 실질적인 투자 환경에서의 의사결정에 도움이 되는 정량적 인사이트를 제공할 수 있었습니다.
환율 변동이 채권 수익률에 미치는 영향과 환헤지 전략 수립본 프로젝트는 국내외 채권시장 간 연계성 심화와 환율 변동이 해외 장기채권 투자수익률에 미치는 영향을 분석하여, 전략적 환위험 관리 방안을 제시하고자 수행된 연구입니다. 대한민국, 미국, 일본, 독일, 호주 등 5개국을 대상으로 각국의 시장 특성과 환율 민감도를 종합적으로 고려하였으며, 연구는 두 가지 파트로 구성되었습니다. 첫째, 기존 선행 연구(2005~2017)를 확장하여 2018~2024년 데이터를 분석하고, 국가별 채권 수익률과 통화 변화율 간의 상관관계를 비교·검증하였습니다. 둘째, 도출된 상관계수를 기반으로 헤지 비율(0%, 50%, 100%)별 누적 수익률 시나리오를 구축하여, 환위험 방어 수준과 기대 수익 간의 균형점을 탐색하였습니다. 최종적으로 본 연구를 통해서 실질적인 투자 환경에서의 의사결정에 도움이 되는 정량적 인사이트를 제공할 수 있었습니다.
