모수 추정치의 오차가 포트폴리오의 최적성에 미치는 효과에 관한 연구

Markowitz(1952) 이후 투자이론분야에서 제시된 일련의 포트폴리오 모형들이나 분석기법들은 실제의 투자실무에서 널리 적용되고 있다. 오늘날 금융의 국제화, 증권화, 자유화 등으로 금융시장의 변동성이 더욱 커지고 있으나 실무의 포트폴리오 관리자들은 디지털 기술의 발달에 따른 고도의 분석능력을 갖추고 효율적 분산투자의 원칙으로 이에 대응하고 있다. 여기서 유의해야 할 점은 완벽한 모형은 어디에도 존재하지 않는다는 것이다. 즉 적용하고자 하는 모형의 장단점을 파악하여 이를 의사결정에 반영할 수 있어야 한다. 특히 모형에서 요구되는 투입자료가 달라지면 최적포트폴리오도 달라진다는 점이 이해되어야 한다. Chopra와 Ziemba(1993)는 수익률의 분포 특성치인 평균, 분산, 공분산 등에 대한 모수 추정치의 작은 변화가 최적포트폴리오의 구성에 큰 변화를 야기할 수 있음을 실증적으로 보여주었다. 본 논문은 포트폴리오의 최적성이 수익률분포의 모수 추정치의 오차에 대하여 상대적으로 민감한 정도를 분석하였다. 국내의 한 보험회사가 자산운용에서 실제로 선택한 주식 종목들에 대한 수익률 자료를 이용하여 분석한 결과 포트폴리오의 최적성에 대하여 수익률의 평균에 대한 추정 오차가 분산과 공분산의 추정 오차에 비해 훨씬 심각한 영향을 미치고 있음을 확인하였다.