DEA 기법을 이용한 IT 기업의 포트폴리오 구성 전략
Portfolio Construction Strategy for IT Companies Using DEA Method
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초록
최근 글로벌 경제 위기에 대한 불안감이 높아지면서 많은 투자 기관들은 액티브(active) 시장에대한 불신이 커지고 반면 ETF 상품과 같은 패시브(passive) 시장에 대한 선호도가 높아지고 있다. 그러나 국내 패시브 시장의 대표라고 할 수 있는 ETF는 짧은 기간 동안에 많은 ETF 종목이 상장하였지만 대부분 시가총액이 높은 우량 종목들로 포트폴리오를 구성하고, 구성 비율 또한 특정 기업에 편중되는 한계점을 내포하고 있다. 때문에 성장 가능성이 높거나 기업의 가치에 비해서 저평가된 종목들이 포함되지 않기 때문에 시장 수익률 대비 초과 수익률이 크게 높지 않다. 따라서 본 연구에서는기업의 경영 효율성을 평가하는 자료포락분석법(data envelopment analysis)을 이용해서 포트폴리오를 구성하고 이를 실제 상장되어있는 ETF 상품과 비교 분석하고자 한다. ETF 상품의 특성 상 특정한 섹터(sector)를 선정해야 하는데 본 연구에서는 IT 업종을 선정한다. 따라서 KOSPI와 KOSDAQ에 상장되어 있는 IT 기업들을 대상으로 자료포락분석법을 이용하여 포트폴리오를 구성하고, 이와 가장 유사한 섹터를 구성하고 있는 TIGER 200 IT와 TIGER 소프트웨어라는 ETF 상품과 수익률 분석 및 포트폴리오 성과 측정을 하였다. 그 결과 수익률 측면과 성과 측정에 있어서 본 연구에서 제안하는 자료포락분석법을 이용한 ETF 상품 운용이 실제 시장에 상장된 벤치마크 ETF 상품에 비해서월등하게 우수한 성과를 보이는 것으로 나타났다.
Abstract
Recently, as concerns about the global economic crisis have increased, many investorshave become increasingly distrustful of the active market, while passive markets such as ETFproducts are becoming more popular. However, the ETF, which is the representative of the passivemarket in Korea, has many ETFs listed in a short period of time. However, most of the ETFs constituteportfolios with high market capitalization, and the composition ratio also has a limit ofbeing concentrated in a specific company. As such, it does not include stocks that are highly likelyto grow or are undervalued relative to the value of the company. In this study, we construct a portfoliousing data envelopment analysis that evaluates the management efficiency of a firm and compare it with ETF products that are actually listed. It is necessary to select a specific sector basedon the characteristics of the ETF product. In this study, the IT industry is selected. Therefore, weconstructed a portfolio using data envelope analysis for IT companies listed on the KOSPI andKOSDAQ, and analyzed ETF products, yield analysis, and portfolio performance, called TIGER200 IT and TIGER software, which constitute the most similar sectors . As a result, ETF productmanagement using the data envelope analysis method proposed in this study is superior to thebenchmark ETF products listed on the actual market in terms of profitability and performancemeasurement.
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