Dynamic Nelson-Siegel 모형을 이용한 국고채 최적 투자 포트폴리오
KTB Bond Portfolio Optimization using Dynamic Nelson-Siegel Model
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초록
본 연구는 Dynamic Nelson-Siegel (DNS) 모형 및 그 확장 모형을 사용하여 채권의 기대투자수익률과 공분산을 도출하고 평균-분산 최적화 문제를 풀어 포트폴리오의 만기별 투자비중을 결정한 후 그 투자성과를 주요 벤치마크 전략(단일만기, 만기보유, 사다리, 아령)과 비교한다. 미국 재무성증권 수익률에 적용한 Calderia, Moura, and Santos (2016)의 방법론을 이용하여 우리나라 국고채를 대상으로 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 다양한 형태의 DNS 모형 중 6-요인 DNS모형을 이용한 평균-분산 포트폴리오 최적화 방법의 위험조정수익률이 소폭 높은 것으로 나타났다. 둘째, DNS 모형에 기반한 채권 포트폴리오 전략의 시사점은 2015년부터 2018년까지의 기간 동안 위험선호도가 높아질수록 단기물에서 장기물로의 전환 전략이 효율적이라는 것이다. 본 연구가 설정한 외표본의 복잡한 특성에도 불구하고 DNS 모형에 기반하여 투자 포트폴리오를 구성할 경우 위험조정수익률을 의미하는 샤프비율은 전통적인 전략 중 가장 우월한 전략의 경우보다 다소 작지만 유사한 수준의 성과를 나타냈다.
Abstract
The purpose of this study is to answer the question empirically whether we can expect model based strategy to deliver the additional risk-adjusted return and the reduction of risk using available information or not. Specifically we use Dynamic Nelson-Siegel model and its variants to derive expected returns and covariance for solving mean-variance optimization problem. Constructing bond portfolio using the optimal weight, we compare it with the traditional bond stagey and do model comparisons. We use Caldeira, Moura, and Santos (2016) approach to analyze KTB optimal portfolio construction. As the result of empirical analysis for the duration of January 2015 to December 2018, as risk appetite increases, it is efficient to move short-term investment to long-term as time goes by. Despite of the volatile out-of-sample period, model based strategy show a little lower but similar risk-adjusted performance.
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