In this thesis, the risk diversification curve on the Korean stock market is derived, the systematic risks(betas) are calculated, and portfolios for mutual fund are selected by beta.
(1) For 50 stocks which are selected among 104 stocks listed on Korea Stock Exchange(K.S.E.) in 1974, it is simulated how the unsystematic risk is diversified when the number of stocks in portfolio is increased from 1 to 40. The result shows the number of stocks which can reduce the unsystematic risk to 10% is about 20, and, therefore, suggests that at least 20 stocks should be allowed rather than 10 stocks now in the law of Securities Investment Trust Company.
(2) Beta of individual stock is calculated by regressing the monthly returns from the beginning of 1974 to July, 1976 with 3 composite stock price indices, whereas the K.S.E. Composite Stock Price Index is selected for the best one. But its average of determinant coefficient, $R^2$ is only 30%, which shows the unstability of the Korean stock market.
And the betas show that stocks of the Korea Electric power company and civil banks have little risk, while the fiber, clothings, leather industry and the non-metal mineral making industry have high risks.
(3) With the betas obtained above, the portfolios for mutual fund are selected. First, the efficient set is derived from using the sharpe's linear model and then the optimal portfolios of mutual fund of 4 different cases are determined by the Lee-Lerro Goal Programming Model. The results show that the Lee-Lerro's portfolios are dominated partially by the Sharpe efficient set, which contradicts to Lee-Larro's intention.
본 연구에서는 한국의 증권시장에 관하여 위험분산곡선을 도출하고, 개별주 베타를 계산하며, 그것을 실제 포트폴리오 선택에 적용시켜 보았다.
(1) 1974년도 증시상장 104 주식중에서 50주를 선택하여, Simulation 방법에 의하여, 포트폴리오에 포함되는 주식수가 1주에서 40주까지 증가할 때, 비체계적 위험이 어떻게 분산되는가를 보았다. 그 결과 가장 효율적으로 위험을 분산시킬 수 있는 주식수는 20주 내외임을 보았으며, 증권투자신탁업법규정을 20주 포트폴리오로 할 것이 제안되었다.
(2) 증시상장 72주의 수익율과, 3종의 종합주가지수를 회귀분석하여 베타를 계산하였다. 이에 의하여 최적주가지수가 선택되었으며, 산업별 위험을 분석하였다.
(3) 위에서 계산된 베타를 이용하여 투자신탁의 포트폴리오선택이 이루어졌다. 먼저 Sharpe 선형모델을 이용하여 효율선을 구하고, Cotangent에 의한 최적포트폴리오를 구성하였다. 다음에 LeeLerro의 Goal Programming 모델을 이용하여, 4가지형의 포트폴리오를 선택하였다. 그 결과 부분적으로 Lee-Lerro의 Goal Programming 모델이 잘 맞지 않음을 발견하였다.
