In this dissertation, we study three important issues in the investment science which are portfolio selection, asset allocation, and performance evaluation by incorporating the regime switching framework. We focus on the violated assumptions, especially the normality and stationarity of asset price processes in theories related to three issues. To handle these problems, we employ the regime-switching concept.
First, we apply the regime-switching model to solve robust portfolio selection problem. While the robust portfolio optimization takes uncertainties of parameters into account when forming an optimal portfolio, the method still assumes that the true parameters of the model are not time-dependent. Hence, we incorporate the regime switching model to construct the portfolio that is capturing the broad market condition as well as robust against estimation errors.
Second, we construct the regime-switching model to identify regimes in the stock, bond, and commodity markets to improve the solution of the dynamic asset allocation problem in these markets. Thus, we develop a stochastic program to optimize portfolios under the regime switching framework by combining the regime information and scenario generation technique.
Third, we investigate equity hedge fund performances by focusing on the time-varying regimes of the equity market. Because the target rate of return of hedge funds is determined in an absolute sense (i.e., no benchmark), hedge funds manage their investment portfolio dynamically depending on the market condition. In this regard, we separate hedge fund data into several sub-periods with distinct market conditions to analyze and evaluate hedge funds.
The findings in this study will provide a better understanding of three financial issues in general, and the newly suggested models incorporating the ideas related to regime-switching will be valuable for investors concerned about varied market conditions.
본 학위논문에서는 금융자산시장에 장/단기적 국면전환이 존재할 경우 포트폴리오 선택, 자산배분, 그리고 전문투자인력 성과분석에 있어서 투자자의 의사결정에 관하여 연구하였다. 기존의 방법론에서는 자산수익률과정 (asset return process)의 표현에 정상 (stationary) - 정규 (normal) 가정을 주로 사용한다. 그러나 지금까지 수행되어 온 금융자산시장에 대한 수많은 실증연구들은 이 두 가정에 대한 완화로서의 국면전환 (regime switching) 개념에 대한 필요성을 역설하고 있다. 따라서 본 연구에서는 투자자의 세 가지 의사결정에 대하여 국면전환 개념을 포괄하기 위해 기존의 이론모형 및 방법론을 확장하고, 실제 데이터에 활용하여 투자의사결정에 있어 국면전환 개념의 효과에 대한 투자자의 이해를 돕고자 한다.
첫 번째로는 마코위츠의 포트폴리오 선택 이론의 개량형인 강건 포트폴리오 최적화 이론에 국면전환개념을 접목한 새로운 모형을 제안한다. 강건 포트폴리오 최적화 이론은 최적화에 사용되는 모수의 추정오차를 고려함으로써 최적해의 강건성을 확보한다. 그러나 이 모형은 여전히 모수의 정상성 (stationarity)를 가정하고 있으므로, 본 연구에서는 이를 국면전환개념으로 대체하였다. 결과적으로 개량된 형태의 강건 포트폴리오 최적화에서 도출된 최적해는 정상 및 정규 가정 하의 최적해에 비해 더 나은 성과지표를 보였으며, 특히 왜도 (skewness)와 첨도 (kurtosis)에서 큰 성능향상을 보였다.
두 번째로는 전통적인 투자자산시장인 주식 및 채권시장과 함께 상품선물시장을 포함하여 단기적인 국면전환을 고려한 자산배분에 대해 논한다. 이 연구에서는 은닉 마코프 모형 (hidden Markov model)을 주식, 채권, 상품시장지수 데이터에 적용하여 다양한 자산시장의 공통적인 국면을 파악하고, 여기에서 파생되는 확률적인 정보를 활용하여 동적 자산배분전략을 추계적 최적화 (stochastic programming)를 통해 구현한다. 이를 실제 시장지수에 적용한 결과 2008년 금융위기를 비롯한 시장의 큰 사건들에 강건하면서 높은 위험조정수익률을 보임을 확인하였다.
마지막으로 투자자가 포트폴리오 선택, 자산배분 등의 투자의사결정을 전문투자인력에게 위탁 (delegation)할 경우 위탁 후보군에 대한 성과분석과 관련한 연구를 수행하였다. 특히 2008년 금융위기 이후 주식시장의 활황에도 불구하고 위기 이전과 달리 유의미한 초과성과를 달성하지 못하고 있는 주식형 헤지펀드 산업에 대한 계량분석을 수행하고, 업계에서 낮은 성과의 원인으로 지목하고 있는 미 연방준비은행이 경기부양을 위해 시행한 양적완화정책 (Quantitative Easing)의 실제 효과에 대해 연구한다. 이러한 특정 기간, 특정 산업에 대한 계량분석을 위해 시장의 국면전환개념을 도입하였다. 주식시장의 상황에 따라 전체 데이터를 겹치지 않는 구간으로 나누고 이를 표현하는 더미변수 (dummy variables)를 포함한 다변량 요인분석 (multi-factor model)을 활용하였다. 결과적으로 유의미하지 않은 알파 (위험요인에 독립적인 헤지펀드 고유의 능력에 의한 수익), 그리고 시장전체 위험요인에 집중적으로 의존하는 경향에 의해 주식시장 대비 낮은 성과를 보였음이 확인되었다. 반면에 양적완화는 헤지펀드의 알파와 양의 상관관계를 보였으며 이는 업계의 의견에 대한 반증으로, 헤지펀드는 양적완화정책에 대해 유리한 포지션을 취했음을 알 수 있다.
