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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강성석 (연세대학교) 이현준 (연세대학교) 오경주 (연세대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제30권 제2호
발행연도
2019.3
수록면
285 - 297 (13page)
DOI
10.7465/jkdi.2019.30.2.285

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전세계 금융시장에서 펀드가 차지하는 영향력은 2008년 금융위기와 저금리 기조를 계기로 꾸준히 증가하고 있다. 국내 금융시장에서도 펀드 설정액과 순 자산을 지속해서 증가 추세에 있으며, 운용전략, 성격, 그리고 주요 투자자산 등에 따라 다양한 스타일의 펀드들이 개발/출시되고 있다. 이러한 시장의 흐름에도 불구하고, 펀드 투자와 관련된 의사결정을 지원하는 모형을 제시한 연구는 매우 부족한 실정이다. 기존에 존재하는 선행연구들은 대부분 주식 투자와 관련되어 있으며, 이러한 유가증권시장에서 거래되는 상품들은 일반적인 펀드들과 매우 큰 차이가 있으므로 해당 연구결과들을 펀드 시장에 적용하기에는 어려움이 있다. 이에 본 논문은 국내 펀드 데이터를 기반으로 개발된 새로운 투자 의사결정 지원 모형을 제시한다. 제시된 모형은 높은 성과가 기대되는 펀드를 선별하는 과정과 선별된 펀드들에 대한 투자 비중을 최적화하는 과정으로 이루어져 있으며, 최근 금융 데이터 분석에서 효과적으로 활용되는 있는 인공지능 방법론을 활용한다. 2013년 7월부터 2018년 6월까지의 데이터를 기반으로 실증분석을 진행한 결과, 제시된 모형은 무위험 이자율보다 매우 높은 수익률을 보였으며, 고전적인 균등 투자 유형의 벤치마크보다 우수한 성과를 기록하였다.
#군집화 #유전자 알고리즘 #자기 조직화 지도 #투자 최적화 모형 #k-평균 군집분석 #Clustering #genetic algorithm #investment optimization model #k-means cluster analysis #self organizing map

목차

요약
1. 서론
2. 연구배경
3. 연구모형
4. 실증 분석
5. 결론
References
Abstract

참고문헌 (45)

참고문헌 신청
Bacao, F. / 2005 / Self-organizing maps as substitutes for k-means clustering / International Conference on Computational Science :476~483 google schola 배화수 / 2005 / A Study on K-Means Clustering / Communications for Statistical Applications and Methods 12(2):497~508 google schola Chen, Y. / 2011 / Genetic relation algorithm with guided mutation for the large-scale portfolio optimization / Expert Systems with Applications 38:3353~3363 google schola Cheong, D. / 2017 / Using genetic algorithm to support clustering-based portfolio optimization by investor information / Applied Soft Computing 61:593~602 google schola 정동현 / 2014 / 군집분석과 유전자 알고리즘을 활용한 투자자 거래정보 기반 포트폴리오 투자전략 / 한국데이터정보과학회지 25(1):107~117 dbpia

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