Pair trading is a statistical arbitrage investment strategy. Traditionally, cointegration has been utilized in the pair exploring step to discover a pair with a similar price movement. Recently, the clustering analysis has attracted many researchers' attention, replacing the cointegration method. This study tests a clustering-driven pair trading investment strategy in the Korean stock market. If a pair detected through clustering has a large spread during the spread exploring period, the pair is included in the portfolio for backtesting. The profitability of the clustering-driven pair trading strategies is investigated based on various profitability measures such as the distribution of returns, cumulative returns, profitability by period, and sensitivity analysis on different parameters. The backtesting results show that the pair trading investment strategy is valid in the Korean stock market. More interestingly, the clustering-driven portfolio investments show higher performance compared to benchmarks. Note that the hierarchical clustering shows the best portfolio performance.

최근 글로벌 기업들은 신기술 확보를 위해 사내벤처캐피탈(Corporate Venture Capital, CVC)을 설립하여 기술벤처에 투자하고 있다. 본 연구의 목적은 CVC의 투자 포트폴리오 운영방식 차이가 모기업의 기술혁신 효과에 영향을 주는지 통계적으로 실증 분석하기 위함에 있다. 구체적으로 CVC의 ‘시드(Seed)’, ‘초기(Early)’, ‘확장(Expansion)’, ‘후기(Late)’ 4가지 투자 단계별로 투자된 금액비중에 따라 매년 투자 포트폴리오 성장잠재성과 리스크 수준이 달라진다는 것을 발견하였고, 포트폴리오의 공격적인 투자성향과 외부 파트너십이 모기업 기술 혁신효과에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 연구를 위해 글로벌 70개 CVC들이 21년간 투자한 실적 데이터를 음이항 패널 회귀분석(negative binomial panel regression)을 통해 검증하였다. 연구의 결과, 벤처 포트폴리오내 시드/초기 단계 기업들에 투자한 금액이 클수록 기술혁신 효과는 증가하지만, 일정수준 이상부터는 오히려 효과가 감소하는 Inverted U형 관계를 확인하였다. 또한, 각 투자단계별 벤처기업들에 공동 투자한 외부 파트너 수가 포트폴리오 운영성향과 기술혁신 효과 사이의 Inverted U형 관계를 약화시키는 조절효과를 통계적으로 실증하였다. 본 논문은 기업이 투자포트폴리오를 구성할 때 투자 단계와 경과시점을 고려할 경우 투자성과를 극대화할 수 있다는 점에서 기획 담당자, 벤처 투자자, 정책 관리자 등에 시사점을 제공할 수 있다.

The traditional portfolio optimization problem is to find an investment plan for securities with reasonable trade-off between the rate of return and the risk The seminal work in this field is the mean-variance model by Markowitz, which is a quadratic prog

The traditional portfolio optimization problem is to find an investment plan for securities with reasonable trade-off between the rate of return and the risk. The seminal work in this field is the mean-variance model by Markowitz, which is a quadratic programming problem. Since it is now computationally practical to solve the model, a number of alternative models to overcome this complexity have been proposed. In this paper, among the alternatives, we focus on the Mean Absolute Deviation (MAD) model. More specifically, we developed an algorithm to obtain an optimal portfolio from the MAD model. We showed mathematically that the algorithm can solve the problem to optimality. We tested it using the real data from the Korean Stock Market. The results coincide with our expectation that the method can solve a variety of problems in a reasonable computational time.

본 논문은 경제주간지인 The Economist에서 매분기 발표하는 글로벌 자산관리회사들의 추천 글로벌 주식포트폴리오, 5개 선진국의 주식시장 수익률, 환율변화, 거시경제지표 등의 자료를 토대로 글로벌 포트폴리오 투자관리자의 행태와 성과에 관한 실증분석을 시도하였다. 1989년 1/4분기부터 2000년 2/4분기까지의 연구기간 동안 추천포트폴리오의 시장별 투자성과는 평균적으로 높지 않은 것으로 평가되었다. 이에 따라 이러한 추천포트폴리오를 받아들인 투자자는 심지어 분기 평균으로 손실을 기록할 수도 있었을 것으로 추론된다. 또한 국제투자에서 환위험이 중요한 변수임을 보여주었다. 추천포트폴리오의 분기별 수익률은 Morgan Stanley가 발표하는 벤치마크 세계시장 수익률과 비교하여 성과가 다소 높게 나타났으며, 자산관리회사의 국적별로 성과차이가 존재하였다. 국가별 투자비중은 투자대상 국가들의 거시경제지표와는 상관관계가 낮은 것으로 나타났다. 그러나 환율변화는 유의한 변수로 나타났다. 또한 투자비중 변화들간의 상관관계는 특히 미국시장에 대해 높게 나타났으며, 투자비중 결정에는 해당 국가에 속한 선도 투자회사가 주도적인 역할을 하는 것으로 해석되어, 이에 따라 군집투자 현상도 있는 것으로 추론된다. 또한, 자산관리회사의 주가예측력은 낮은 것으로 평가되었으며, 멕시코, 아시아, 러시아 금융위기시에도 선진국 주식시장에 대한 투자비중은 크게 조정되지 않는 것으로 나타났다.