Asset allocation based on the traditional mean-variance portfolio theory does not reflect the tail parts of the individual asset return distribution. As a result, it is difficult not only to cope with large, unpredictable losses, but also to estimate their magnitude. Accordingly, studies have been introduced to optimize asset allocation by using conditional value at risk as a new risk indicator to consider large losses. However, considering the tail distribution of the return on assets, the optimization process results in a weighted distribution of some assets that do not have a significant tail risk of the return distribution. Accordingly, in this thesis, a measure of the average value at risk strategy for the Korean stock market is established, and the average price of the portfolio is the lowest in terms of the value at risk. In addition, by demonstrating the validity of a strategy that could reduce the high turnover of stock transactions in a strategy considering conditional value-in-risk, an alternative is presented to enhance utilization in actual investment activities.
전통적인 평균-분산 포트폴리오 이론에 의한 자산 배분은 개별 자산 수익률 분포의 꼬리 부분은 반영하지 못한다. 따라서 예상하지 못한 대규모 손실에 대응하지 못할 뿐 아니라 그 크기 또한 예측하기가 어렵다. 이에 대규모 손실을 줄이고자 조건부 Value-at-Risk를 새로운 위험지표로 사용하여 자산 배분 최적화를 진행하는 연구들이 소개되어 왔다. 하지만 자산 수익률의 꼬리 분포를 고려하는 경우, 최적화 과정에서 수익률 분포의 꼬리가 두텁지 않은 일부 자산에 비중이 편중되는 결과를 낳는다. 이에 본 논문에서는 한국 주식시장을 대상으로 평균-분산 전략에 의한 포트폴리오군을 형성하고 그 중에서 포트폴리오의 조건부 Value-at-Risk가 가장 낮아지는 포트폴리오를 선택하는 방식으로 상기 한계점을 해결하며 해당 전략이 전통적인 평균-분산 전략 대비 가지는 경제적 가치를 투자자가 지불하고자 하는 수수료의 개념으로 측정하여 조건부 Value-at-Risk를 고려한 전략이 금융위기를 기점으로 투자자에게 투자매력도가 높은 대안이 될 수 있음을 실증하였다. 또한 조건부 Value-at-Risk를 고려한 전략에서의 높은 주식거래회전율을 낮출 수 있는 전략의 유효성을 실증함으로써 실제 투자 업무에서의 활용도를 높일 수 있는 대안을 제시하였다.
