적립비율 위험(Funding Ratio at Risk) 제약 기반 자산배분 모형

김용기; 김대식; 이재현

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 김용기 김대식 이재현

저널정보: 한국증권학회 한국증권학회지 한국증권학회지 제45권 제5호

발행연도: 2016.12

수록면: 953 - 970 (18page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

자산중심 접근법에 따른 자산배분의 해는 제도의 특징을 포착하지 못하는 단점이 있다. 잉여수익 접근법(SaR)은 완전적립방식에서의 부채 관점의 자산배분 모형으로 자산중심접근법 모형을 개선하고 있다. 그러나 잉여수익 접근법은 부채의 규모가 변동하는 기관에 적용할 경우 신규 차입이나 상환에 따른 부채 규모 변동위험을 적절히 대처하지 못하는 단점이 있다. 이에 본 연구는 이러한 부채 규모 변동위험을 포함한 부채의 특징을 헤징하는 방법론인 적립비율 위험제약(FRaR)기반의 자산배분 모형을 제시하였다. 이 연구에는 frar 모형으로 적립비율 변동성을 최소화하는 채권 듀레이션 방안을 제시하여 SaR 모형에서 도출되는 최적 자산 비중과 채권듀레이션을 비교하였다. 그 결과 SaR와 FRaR 모형에서는 공통적으로 적립상태가 개선될수록 위험자산 비중은 낮아진다. 또한, 과대(과소) 적립상태에서는 FRaR 모형의 채권 듀레이션이 높다(낮다). 둘째, 두모형 모두에서 부채 듀레이션이 증가할수록 위험자산 비중에는 변화가 없으나 채권듀레이션은 증가한다. 셋째, 부채 기대 증가율이 높을수록 SaR 모형과 FRaR 모형에서 과소적립상태에서는 위험자산과 채권 듀레이션이 증가하지만 과대적립상태에서는 감소한다. 또한, SaR 모형에서 다룰 수 없는 문제들에 대한 분석도 가능한 바 이에 대한 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 부채 증가율의 이자율 민감도가 클수록, 위험자산 비중에는 변화가 없으나, 과소 적립상태에서는 채권 듀레이션이 감소하고 과대적립상태에서는 증가한다. 둘째, 부채 증가율의 고유 충격 변동성이 클수록, FRaR모형에서는 위험자산비중과 채권 듀레이션은 감소하지만 SaR 모형은 이러한 특징을 포착하지 못한다.

Asset only approach of asset allocation models does not take the characteristics of funding and investment policies into account. Surplus at risk (SaR) approach tries to incorporate the policy aspects into asset allocation decisions, but cannot cope adequately with the situation in which liability changes due to new borrowings or redemptions. This study attempts to overcome these limitations by suggesting a new approach in which funding ratio at risk (FRaR) is used to hedge the liability risks arising from the changes in liability. In particular, we compares the asset allocation decisions and resulting optimal bond duration from this new approach to those from the SaR models. The main findings of this study are as follows. First, as in SaR models, the FRaR approach assigns lower weight in the risky assets as the funding status improves. Second, in an over-funded state, the optimal bond duration under FRaR becomes longer than that uder SaR, and vice versa. Third, as duration of liability increases, without changing the weight of the risky assets, the duration of bonds tends to increase in both models. Fourth, as the expected growth rate of liability increases, both SaR and FRaR models assign a higher weight of the risky assets and longer duration for bonds in under-funded state, while a lower weight and shorter duration in over-funded state. The FRaR approach can also analyze the situations for which the SaR approach is silent about. For example, the SaR approach is silent about the effects of the interest rate sensitivity of liability growth rate. FRaR approach, however, suggests that with a higher interest sensitivity, in an under-funded state, bond duration should be lower without changing the weight of risky assets, while in a over-funded state, higher. Another example has to do with the idiosyncratic risks of liability. The FRaR approach implies that as the idiosyncratic risks becomes higher, the weight of risky assets and bond duration should decrease. The effects of idiosyncratic risks of liability cannot be investigated within the SaR approach.

#채권 듀레이션 #Fully Funded System #SaR #자산배분 #Asset Allocation #Bond Duratioin #FRaR #완전적립방식

참고문헌 (16)

참고문헌 신청

[학술지(정기간행물)] - 김진호 / 2003 / Conditional VaR 모형을 사용한 최적자산배분에 관한 연구: 평균-분산 모형과 비교 / Asia-Pacific Journal of Financial Studies 32 (3) : 133 ~ 164

[학술지(정기간행물)] - 이경희 / 2008 / 잉여금 최적화 전략에 따른 퇴직연기금의 자산배분 / 보험학회지 (80) : 169 ~ 202

[학술지(정기간행물)] - 이홍재 / 2005 / VaR 제약 시 우체국금융의 최적자산배분에 관한 연구 / 우정정보 60 : 47 ~ 65

[학술지(정기간행물)] - Alexander, G. J / 2008 / Active portfolio management with benchmarking:adding a value-at-risk constraint / Journal of Economic Dynamics and Control 32 (3) : 779 ~ 820

[학술지(정기간행물)] - Artzner, P / 1999 / Coherent Measures of Risk / Mathematical Finance 9 : 203 ~ 228

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

김용기

소속기관 한국증권학회

주요연구분야 사회과학 > 경영학

논문수 1 이용수 203

김대식

소속기관 한국증권학회

주요연구분야 사회과학 > 경영학

논문수 1 이용수 203

이재현

소속기관 숭실대학교

주요연구분야 사회과학 > 경영학 TOP 10% 복합학 > 기술정책

논문수 17 이용수 3,034

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-032-001230914

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (16)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)