With the stable growth of stock markets, index funds have been getting popular among both individual and institutional investors. In addition, as index funds outperform active funds, investors’ preference for index funds is increasing.
This research begins with critiques of existing construction methods of an index basket, a portfolio which is constructed to track a target index, especially concentrating on tracking error minimization. Tracking error minimization is very popular as one of the partial replication methods in both academics and business practice while it has a lot of limitations and drawbacks. In this study, I closely examine the limitations and drawbacks of the tracking error minimization and suggest a new method of overcoming these problems. The new method considers long-run equilibrium with a target index in the selection of stocks as well as the estimation of weights. Finally, empirical analyses show that index portfolios constructed based on the new method make a lower underperformance and a better tracking than those constructed based on tracking error minimization.
주식 시장의 안정적인 성장과 더불어, 인덱스 펀드는 개인 투자자 및 기관 투자자들에게 주요 투자 수단으로 인식되어 왔다. 그뿐만 아니라, 인덱스 펀드들의 수익률이 성장형 펀드들 의 수익률보다 더 나은 결과를 실현함에 따라 인덱스 펀드에 대한 투자자들의 선호도 역시 증가하고 있다. 본 연구는 기존에 제시된 인덱스 바스켓(목표가 되는 지수를 추적하도록 구성된 포트폴리오) 구성 방법들, 특히 추적 오차 최소화법에 대한 문제점 제기로 시작된다. 추적 오차 최소화법은 대표적인 부분 복제법으로서 이론적으로나 실무적으로 가장 널리 사용되고 있지만, 많은 한계들과 단점들을 지니고 있다. 본 연구에서는 이러한 추적 오차 최소화법의 한계들과 단점들을 면밀히 살펴본 후 이러한 문제점들을 극복할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 새로운 방법은 포트폴리오 내 개별 종목의 비중 추정뿐만 아니라 개별 종목 선정에 있어서 목표가 되는 지수와의 장기적인 균형 관계를 고려하는 방법이다. 마지막으로 실증 분석에서는 새로 제시된 방법에 기반한 인덱스 바스켓들이 추적 오차 최소화법에 기반한 인덱스 바스켓들보다 더 낮은 하락 위험과 더 나은 추적 오차 결과를 제시함을 보여준다.
