베이지안 기법을 활용한 최적 외환포트폴리오 연구(Bayesian Analysis of Optimal Foreign Currency Portfolio Selection)
42 Pages Posted: 10 Aug 2017 Last revised: 10 Jan 2019
Date Written: June 30, 2016
Abstract
Korean Abstract: 본 연구는 최적 외환 포트폴리오 선택 과정에 예측 모형의 불확실성을 반영하기 위한 베이지안 계량분석기법을 제시한다. 개별 자산의 변동성 및 자산간 상관관계 예측을 위해 상관관계가 없는 모형, 상관관계가 일정한 모형, 상관관계가 시변하는 모형을 설정하고, 각 모형의 표본외 예측력 평가를 기반으로 각 모형의 가중치를 계산한 다음, 예측조합을 실시하여 모형의 불확실성을 반영한 외화자산가격의 예측분포를 도출한다. 도출된 예측분포를 토대로 엔/달러 및 유로/달러 자료의 최적 포트폴리오를 분석한 결과, 모형의 불확실성을 반영하였을 때와 하지 않았을 때의 최적 포트폴리오 선택 결과 간에 상당한 괴리가 발견되었다. 이는 모형 불확실성이 존재할 뿐만 아니라, 모형 불확실성 고려 여부가 최적 포토폴리오 선택에도 지대한 영향을 미친다는 것을 의미한다. 본 연구에서 제시된 베이지안 접근법이 외환 뿐만 아니라 여타 자산에 대한 최적 포트폴리오 선택에도 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
English Abstract: In this study we propose a Bayesian framework for optimal foreign currency portfolio selection considering predictive model uncertainty as well as parameter uncertainty. Three predictive models are estimated: the model with zero conditional correlation, the model with constant conditional correlation, and the model with time-varying conditional correlation. Based on the out-of-sample predictive performance, we calculate the model weights, which are used for predictive density combination. Given the combined predictive density, the optimal portfolio weights are derived. According to the empirical analysis of Yen/USD and Euro/USD, the three models are almost equally important in prediction. Further, the optimal portfolio weights are substantially different from those when the model uncertainty is not incorporated. This means that the model uncertainty is present, and that it influences on the portfolio selection. We believe that our Bayesian framework can be applicable to another investment assets, not only the foreign currencies.
Note: Downloadable document is available in Korean.
Keywords: 외환투자, 포트폴리오 최적화, 다변수 확률적 변동성, 베이지안 알고리즘, Bayesian MCMC Method, Multivariate Stochastic Volatility, Time-Varying Correlation
JEL Classification: C11, C32, G11, G15
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