확률지배를 활용한 DC형 퇴직연금의 목표연계 투자전략

Goal-Based Investing with Stochastic Dominance in Defined Contribution Plans

마코위츠로 대표되는 평균·분산기준이 투자이론의 주류를 이루고 있음은 주지의 사실이다. 그러나, 이 이론을 개인의 투자의사결정에 접목시키는 데에는 상당한 어려움이 있었다. 본 연구에서는 그 대안으로 자산관리 분야에서 이론적 틀이 정립되고 있는 목표연계 투자전략(GBI: Goal-Based Investing)의 내용을 확인하고, 확정기여형 퇴직연금에 있어서 ‘확률지배’ 개념을 GBI와 연계하여 적용하는 방안을 살펴보고자 한다. GBI는 전통적인 마코위츠 이론과 행동재무적 포트폴리오 이론의 장점을 통합하려는 투자이론이다. GBI에서는 개인의 전체자산을 멘탈 어카운팅에 따라 각기 다른 서브포트폴리오(subportfolio)로 구분하고, ‘투자목표 달성에 실패할 확률’을 투자위험으로 재정의 한다. 또한 최근의 연구동향은 몬테카를로 시뮬레이션과 같은 시나리오 분석을 통해 투자안의 성과를 확률적으로 추정하는 방법이 확산되고 있는 추세이다. 이와 같은 확률지배적 GBI를 통해 개인 가입자들은 본인의 전체자금을 서로 다른 서브포트폴리오로 구분하고 그 각각의 위험감내한도를 설정함으로써, 본인의 투자목표에 보다 더 적합한 포트폴리오를 구축할 수 있게 될 것이다.

There exist lots of difficulties for individual investors to apply the mean-variance framework to their investment decision making, although the framework has been the mainstream of modern investment theory. According to the recent research papers, many of DC participants’ portfolios are carelessly focused on risk-free assets with low expected returns. In this paper, we introduce Goal-Based Investing using stochastic dominance for DC participants. GBI is an investment theory that integrates the advantages of traditional Markowitz theory and Behavioral Portfolio Theory. Hereby, the investment risk is measured as not the standard deviation of return but the probability of failing to reach goals. Also, GBI investors can divide their aggregated assets into the subportfolios which have different investment goals. Through this solution, investors will be able to make the more accurate estimation of their risk attitudes and invest their pension assets to the appropriate financial products. We hope that this paper could contribute to asset allocation strategies for DC participants to achieve investment goals.