[캡스톤_최종] 졸업연구 : 기업 클러스터링을 통한 포트폴리오 최적화 논문작성

최종발표 자료

미국주식 클러스터링을 통한 포트폴리오 최적화-권유희 최종자료.pdf

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논문

미국주식 클러스터링을 통한 포트폴리오 최적화 - 권유희.pdf

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연구결과 (51p~)

매출 성장률과 EPS(Earnings Per Share) 성장률이 포트폴리오 수익률에 미치는 영향을 평가하기 위해 두 가지 시나리오를 분석하였다. 각 시나리오에서 매출과 EPS 성장률이 포트폴리오의 성과에 어떻게 반영되는 지를 평가하고, 최적화된 포트폴리오가 적용된 후의 성과 차이를 분석하였다.

 

1. 1번 시나리오:

매출 및 EPS 성장률이 높은 경우 첫 번째 시나리오는 매출 성장률과 EPS 성장률이 모두 높은 경우를 나 타내며, 이는 고성장 기업들을 중심으로 구성된 포트폴리오이다. 이 시나 리오에서의 성과는 다음과 같다:

• 2020년 수익률: 111.88%

• 2021년 수익률: 62.98%

매출과 EPS 성장률이 높은 종목들로 구성된 포트폴리오는 두 해 모두 높은 수익률을 기록하였다. 이는 고성장 기업들이 수익률에서 강한 성과를 나타내 었음을 시사한다.

2. 2번 시나리오:

매출 및 EPS 성장률이 낮은 경우 두 번째 시나리오는 매출 성장률과 EPS 성장률이 모두 낮은 종목들로 구성된 포트폴리오를 대상으로 한 분석이다. 이 시나리오에서의 성과는 다음과 같다:

• 2020년 수익률: 70.91%

• 2021년 수익률: 52.79% 51/54 매출과 EPS 성장률이 낮은 종목들로 구성된 포트폴리오는 고성장 종목들보 다 낮은 수익률을 기록하였다. 이는 성장률이 낮을수록 수익률에도 부정적인 영향을 미친다는 것을 보여준다.

 

2. 매출 및 EPS 성장률에 따른 수익률 차이

매출 성장률과 EPS 성장률이 높은 포트폴리오와 낮은 포트폴리오 간의 수 익률 차이는 다음과 같다:

• 2020년: 두 포트폴리오 간의 수익률 차이는 40.97%p로, 매출 및 EPS 성장률이 높은 포트폴리오가 더 높은 성과를 보였다.

• 2021년: 수익률 차이는 10.19%p로, 여전히 고성장 포트폴리오가 더 높은 수익률을 기록하였다.

 

3. 포트폴리오 최적화 적용 전후의 수익률 비교

포트폴리오 최적화 적용 이전, 매출 및 EPS 성장률이 다른 두 포트폴리오 간의 수익률 차이는 1%에 불과하였다. 그러나 포트폴리오 최적화를 적용한 후, 수익률 차이는 10%로 증가하였다. 이는 포트폴리오 최적화가 각 자산의 가중치를 효율적으로 조정함으로써, 매출 및 EPS 성장률과 같은 펀더멘털 요소에 따라 포트폴리오의 성과를 극대화할 수 있음을 보여준다.

 

4. MPT 최적화와 몬테카를로 시뮬레이션 성과 비교

본 연구에서는 MPT 기반의 포트폴리오 최적화와 몬테카를로 시뮬레이션 결과를 비교하였다. 몬테카를로 시뮬레이션은 무작위로 생성된 다양한 가중치 조합을 통해 포트폴리오를 구성하는 방법이지만, MPT는 수익률과 위험의 관 계를 수학적으로 최적화한다. MPT 최적화가 적용된 포트폴리오는 수익률 측면에서 몬테카를로 시뮬레이 션을 통해 도출된 포트폴리오보다 더 높은 성과를 보였다. 이는 MPT가 자산 간 상관관계와 리스크 관리를 고려하여 포트폴리오를 구성하는 데 있어 보다 효율적임을 보여준다. 결과적으로, MPT 최적화가 몬테카를로 시뮬레이션보다 더 높은 수익률을 달 성했으며, 위험 대비 효율적인 포트폴리오 구성이 가능함을 확인하였다.

 

5. 시나리오 분석 결과 요약

• 매출 및 EPS 성장률이 높은 종목으로 구성된 포트폴리오가 더 높은 수익률을 기록하였으며, 성장률이 낮을수록 수익률도 낮아지는 경향을 보였다.

• 포트폴리오 최적화 적용 전후: 매출과 EPS 성장률의 영향이 최적화 후 더 극대화되었으며, 최적화 전에는 1%의 차이를 보였던 수익률이 최적화 후에는 10%로 확대되었다.

• MPT 최적화가 몬테카를로 시뮬레이션보다 우수: MPT 기반의 최적화 는 수익률 측면에서 더 나은 성과를 제공하며, 자산 간 상관관계와 리 스크 관리에 있어 더 효율적임을 입증하였다.