This paper develops an intelligent dynamic savings investment system named Hyper-Savings which can construct the best savings portfolio embracing all assortments of the products from multiple banks.
Since the major model in Hyper-Savings is 0-1 integer programming (IP) model, interpretation of information about investors, products, institutions and the current financial situation to the formulation of the IP model is needed. This has become possible by adopting the knowledge-based integer programming modeling aid, UNIK-IP, which allows the formulation of IP model at a semantic level using logical operators like EITHER-OR and IF-THEN, and automatically transforms them to a so-called base level model which can be solved by the IP solver. The domain specific model formulation knowledge base is constructed in object-oriented data base scheme, UNIK-FRAME.
Hyper-Savings also provides the capability of sensitivity analysis at a semantic level to adjust to dynamic situational changes. The dynamic situation which requires model modification and investment schedule adjustment, and investment schedule reconstruction procedure are defined.
A prototype system is developed to realize the proposed framework using Borland C++ with UNIK (UNIfied Knowledge) library functions and Extended LINDO as an integer programming solver in the 586 PC environment.
Since the system is expected to collect the information from various banks through the Internet and filters out dominated products before formulation, Hyper-Savings can provide the architecture for the international meta-bank on the Internet.
재무 투자에 관한 기존의 연구들은 주로 주식 투자에 중점을 두고 있다. 따라서, 주식 투자 분야에는 Markowitz의 모델이나 CAPM(Capital Asset Pricing Model), APM(Arbitrage Pricing Model)등의 투자 모델이 개발되어 있고 이러한 모델과 함께 다양한 기술적 지표들이 투자 실무에 활발히 적용되고 있다. 반면, 주식투자를 제외하고는 저축이나 보험 등의 타 분야에 대한 투자 모형이나 시스템의 개발은 매우 빈약한 실정이다. 간혹 주식투자에 국한하지 않고 주식, 채권, 저축 상품, 보험, 부동산등의 재무 자산에 대한 포트폴리오 구성을 제공하는 투자시스템도 소개되고 있으나, 이와 같은 다자산 포트폴리오 구축 시스템 또는 소위 "life planner" 형태의 시스템은 주로 각 자산별 구성 비율만을 산출할 뿐이고 언제, 얼마를, 어떤 상품에, 어느 기간 동안 투자할 것인가와 같은 구체적 의사 결정을 수행할 수 있는 현실적 시스템이 되지못하고 있다.
실제로 투자에 있어 저축이 차지하는 비중이나, 저축 상품의 다양성과 복잡성을 고려할 때, "life planner" 나 다자산 포트폴리오의 구축과는 별개로 저축 상품을 대상으로 하는 투자 시스템에 관한 구체적인 연구가 필요하다고 볼 수 있다. 또한 최근 급속히 확산되고 있는 홈뱅킹 서비스와 더불어 인터넷 상의 cyber bank의 출현 등, 은행의 장소적 개념으로부터의 탈피를 예상컨대 저축기관에서 제공되는 모든 상품을 투자 대상으로 하여 최적의 투자 스케줄의 구축과 상황 변화에 따른 스케줄 조정 기능을 갖춘 저축 투자 자문 시스템의 출현이 당연시되는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 저축 투자 분야에 대한 분석과 아울러 바람직한 저축투자 시스템의 아키텍처인 Hyper-Savings를 제시하고 prototype system을 개발하고자 한다.
근본적인 투자 목적은 주어진 기간 동안 수익의 극대화라고 볼 수 있다. 하지만, 단순히 수익의 극대화만을 목적으로 하기보다는 유동성의 관리라든지 대출이라든지 하는 추가적 목적이 있을 수 있으며 변동 이자율을 가진 상품에 대한 투자의 제한이나 투자자의 개인 사정이나 선호에 따라 특정 상품이나 특정 기관에 대한 지정 등의 요구 사항이 있을 수 있다. 먼저 본 연구에서는 저축 투자 시스템의 구성 요소인 투자자, 저축 상품, 저축 기관, 저축 스케줄 구축 계약 등에 대한 표현을 프레임 형태로 구축하였다. 또한 이러한 저축 투자의 특성을 감안하고 최적의 의사 결정을 수행하기 위하여 저축 투자 모형을 0-1 정수 계획법의 형태로 제시하였고 요구 사항들을 투자 모형에 제약 조건으로 반영하였다.
앞서 말한 바와 같이 Hyper-Savings는 투자자의 특성, 상품의 특성, 기관 정보, 계약 사례에 대한 정보를 프레임의 형태로 저장하고 있다. 이러한 정보를 LINDO나 MINOS와 같은 문제 해결기에 판독 가능한 형태로 최적화 모형을 자동으로 구축하여 제공하는 지식 기반 최적화 모형 구축기를 채택하고 있다. 또한 지식 기반 최적화 모형 구축기를 저축 투자 분야에서 효율적으로 활용할 수 있도록, 계약 사례별로 모델의 구성을 도와주는 전처리 과정을 수행하며 이는 상황 변화에 따른 모델의 변화와 이에 따른 포트폴리오 재구성 역시 담당하게 된다. 이러한 전처리 작업은 시간 및 상품 인덱싱 등의 작업과 함께 탐색 공간의 최소화를 위한 자격 요건 검사 및 지배관계 검사 등의 작업을 수행한다. 또한 투자자의 요구 사항을 관련된 제약 식으로 구성하고 파라메터 값을 지정하는 작업을 수행하여 모델의 한정 정의 작업을 수행한다.
전처리 과정을 거처 계약 사례와 관련된 제약 식과 파라메터 값들을 한정시킨 모델 요소들은 지식 기반 최적화 모델 구축 시스템을 기동시켜 LINDO나 MINOS 등의 문제 해결 패키지에서 판독 가능한 형태로 구축하게 된다. 지식 기반 최적화 모델 구축 시스템을 이용하게되면 수천 수만 라인에 이르는 대규모의 포뮤레이션을 사람이 직접 입력하지 않고 자동적으로 시스템이 구축 할 수 있으며 이에 따라 상황 변화 시에도 구축의 새로운 시도가 부담이 되지 않고 모델 관리에 일관성을 부여하는 등 복잡한 실무 수리계획 문제를 지능적으로 처리할 수 있는 큰 장점이 있다. 지식 기반 최적화 모델 구축 시스템은 적용 분야의 세부적인 지식 베이스가 엄격한 문법에 의해 구성되어야 한다. 구성 문법은 계층적 구조로 되어 있으며 모델의 정의, 모델을 구성하는 제약 식, 제약 식을 구성하는 BOT(a set of terms which share the same summation sign), BOT를 형성하는 요소(계수와 변수), 요소를 한정하는 인덱스로 구성되어 있다. 적용 분야의 세부적인 모델 구축을 위한 지식 베이스는 미리 구축되어 관리되며 계약 사례별로 관련된 부분만 추출되어 계약 사례별 모델 구축에 사용된다.
이렇게 구축된 계약 사례별 저축 투자 스케줄은 새 상품의 등장, 상품 특성의 변화, 투자자 요구 사항의 변화, 현금 흐름 스케줄의 변화 등의 상황 변경에 의하여 재구축을 필요로 하게 되는 데, 재구축의 기준은 다음과 같다.
1) 기준 시점을 재구축 시점으로 한다.
2) 기 투자된 포트폴리오 계정 중 만기가 도래하지 않은 경우는 초기 보유 자산으로 취급하여 중도 해지 의사 결정이 0-1 정수 제약 식의 형태로 이루어진다.
3) 기존 포트폴리오의 투자 스케줄 중에서 아직 투자가 이루어지지 않은 경우는 더 이상 신규 스케줄에 효력이 미치지 않는다.
제시된 저축 투자자문 시스템 Hyper-Savings의 구조는 주어진 기간 동안 각종 요구사항들을 만족시키면서 이익의 극대화를 추구하고 있다. 따라서 수리 계획 모형을 기반으로 해를 도출하되 모델의 구축 및 매니지먼트를 지능 시스템에 의하여 수행하고자 하고 있다. 이는 대규모의 실무 문제를 수리계획법에 의하여 해결하기가 어려운 현실 하에서 볼 때 매우 바람직한 해결책이라고 할 수 있다. 다양한 예제를 통하여 모델의 검증을 수행한 결과는 상당히 만족스러우며 prototype system의 개발 또한 이루어졌다.
향후 연구 과제는 이자율의 변동성에 기인한 위험 요소에 대한 예측 방법론의 구축과 인터넷 상에서의 gateway에 대한 연구를 들 수 있으며 또한 증권이나 보험 등의 재무 투자 대상을 통합한 시스템의 개발을 들 수 있을 것이다.
