The main idea of this study is to compare test investment strategies in Korean market using both traditional and hierarchical clustering-based allocation techniques: equal-weight portfolio, inverse variance optimization, minimum variance optimization, equal risk contribution, most diversified portfolio and single-linkage, complete linkage, average linkage and ward method portfolio from clustering algorithm. From the empirical result, there are advantages and disadvantages of clustered portfolio. Clustered portfolio generally avoids concentrated sector exposure, and without trading cost, out of sample risk-adjusted performance of clustered portfolio was better than that of traditional. Also, hierarchical structure on correlation matrix of individual assets makes economic interpretation feasible. Yet, the average turnover ratio per rebalancing is relatively higher than risk based asset allocation technique. In the time of crisis, correlation distanced based clustering tend to have less diversification effect. Compared to other algorithm, single linkage portfolio suffers from chaining problem producing concentrated portfolio when combining recursive bisection weighting scheme. Despite these disadvantages, diversification of portfolio is possible to add value through hierarchical clustering method as long as one is aware of its limitation.
본 논문은 계층적 군집분석을 통한 자산배분 모델과 타 동일 비중 전략 및 위험 기반 자산배분 모델들을 포함하여 총 9가지 포트폴리오의 운용성과를 비교 분석하여 실무적으로 유용한지 제시한다. 실증 분석은 2003년부터 2021년까지 국내시장과 글로벌 시장 자산 군들 기준으로 진행되었으며, 군집분석을 활용한 포트폴리오가 평균적으로 벤치마크 대비 높은 위험 조정 성과를 얻을 수 있음을 확인하였다. 또한 군집 된 포트폴리오는 일반적으로 산업별 집중 노출되는 경향이 작았으며, 자산 비중이 산업 및 국가별로 잘 분산된 모습을 보여주었다. 그러나 전반적인 군집 된 포트폴리오에서 비중 턴 오버가 높았으며, 군집 내 몇 알고리즘에서 집중된 비중을 보이는 한계점을 보여줬다. 그럼에도 불구하고, 계층적 군집분석을 통한 자산배분의 효율성과 한계를 밝힘으로써, 개인 및 기관투자자들이 복잡한 금융시장 내 자산배분하는 과정에서 상관 행렬의 계층적인 구조를 통해 경제적인 해석과 함께 투자비중을 결정할 수 있다는 점에서 의의가 있다.
