Risk Budgeting Approach using BlackLitterman Model: Combining Investor Views With Market Equilibrium

본 연구의 목적은 자산배분시 Markowitz 모형이 가지는 한계를 극복한 블랙-리터만(BlackLitterman) 모형을 위험 예산 (Risk Budget)모형에 적용함으로써 리스크 관리 기반의 자산배분 결과를 달성함과 동시에 리스크 프리미엄을 극대화하는 최적 포트폴리오를 도출하는데 있다. 분석방법으로 사용한 블랙-리터만 모형과 위험예산 모델은 각각 기대 수익과 위험 공헌도를 바탕으로 포트폴리오를 구성하므로 최적 가중치를 구하는 과정에서 서로 상충한다. 이러한 점을 먼저 블랙-리터만 모델과 위험예산 모델을 통해 산출된 결과를 서로 비교하여 확인하였다. 그리고 위험예산을 적용하는 과정에서 블랙-리터만의 장점을 해하는 것을 최소화 하기 위해 블랙-리터만 모형을 통해 도출한 최적 가중치를 이용하여 위험예산 최적화 과정에서 가중치의 최대 및 최소를 제약해주는 형태로 분석하였다. 데이터 분석기간은 2015년 1월부터 2017년 12월말까지 KOSPI와 KOSDAQ 산업별 인덱스 자료 중 Jensen의 α가 큰 10개를 서열화하여 사용하였다. 본 연구에서는 블랙-리터만 모델을 통해 도출한 최적 포트폴리오 가중치들이 소수의 자산군에 집중되는 경우, 해당 자산군들의 위험 공헌도가 매우 높아져 블랙-리터만 모델과 위험예산 모델이 제시하는 최적 가중치 간의 차이가 매우 큰 것을 발견하였다. 따라서 그 차이의 균형을 맞추면서 각 모형의 장점을 살리기 위해서는 블랙-리터만 모형에 의해 도출된 자산군별 최적 가중치를 위험예산 최적화 과정에서 자산군별로 가중치 제약(최소 및 최대)을 두는 방법을 택하였다. 그 결과 위험 공헌도가 높은 자산군의 비중을 과도하게 줄이지 않으면서 자산군별로 산출된 주어진 한도 내에서 위험예산과 균형을 이루는 새로운 포트폴리오를 구성할 수있었다. 이는 자산배분에 자산군별 리스크 한도를 배분하면서 위험예산으로 인한 블랙-리터만 모델의 장점이 희생되는 것을 최소화 할 수 있는 방법이다. 연구의 한계점으로 블랙-리터만과 위험예산 모형을 결합할 때 성과를 제약하지 않은 것이 있다. 따라서 추후 연구과제로 블랙-리터만 및 마코위츠 포트폴리오가 각각 위험예산 모형과 합쳐졌을 때 TE(tracking error) 또는 정보비율(information rate)과 같은 포트폴리오 성과 요인을 제약한 최적 포트폴리오의 성과를 비교 분석하는 연구가 필요하다.