KR101004375B1

KR101004375B1 - Ｐｓｒ 분석을 이용한 펀드 관리 방법 및 시스템

Info

Publication number: KR101004375B1
Application number: KR1020100038362A
Authority: KR
Inventors: 문수현
Original assignee: 우리투자증권 주식회사
Priority date: 2010-04-26
Filing date: 2010-04-26
Publication date: 2010-12-28

Abstract

본 발명은 각 펀드 운용사에서 제공하는 펀드 제안서로부터 운용방침(철학)을 발췌하고, 이에 근거해 각 펀드 운용사의 각 펀드에 대해 액티브 리스크, 스타일 노출도, 리스크 기여도, 편입주식변화 등의 PSR 분석을 실행하여, PSR 분석 결과 해당 펀드가 운용방침(철학)대로 운용되고 있는지를 파악하며, 해당 펀드의 스타일과 업종이 벤치마크와 차이나는 정도 등을 파악하여 사용자에게 유리한 펀드를 추천할 수 있도록 된, PSR 분석을 이용한 펀드 관리 방법 및 시스템에 관한 것이다. 본 발명에 따른 펀드관리서버의 PSR 분석을 이용한 펀드 관리 방법은, 각 펀드 운용사의 운용펀드를 분석 및 관리하는 펀드관리서버의 PSR 분석을 이용한 펀드 관리 방법으로서, (a) 상기 각 펀드 운용사의 운용펀드들과 운용방침을 입력받는 단계; (b) 상기 운용방침에 상기 운용펀드들을 대응시켜 저장하는 단계; (c) 상기 운용방침에 대응된 상기 운용펀드들에 대해 각각 PSR 분석을 실행하는 단계; (d) 상기 PSR 분석 결과에 근거해, 상기 운용펀드들이 상기 운용방침에 따라 운용되는지의 여부, 상기 운용펀드들이 벤치마크와 차이나는 정도, 상기 운용펀드들의 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인 중 하나 또는 하나 이상을 파악하는 단계; 및 (e) 상기 파악된 결과를 디스플레이하는 단계를 포함한다.

Description

ＰＳＲ 분석을 이용한 펀드 관리 방법 및 시스템{Fund management method and system using an analysis of Portfolio Strategy and Risk}

본 발명은 PSR(Portfolio Strategy and Risk) 분석을 이용한 펀드 관리 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 더욱 자세하게는 각 펀드 운용사에서 제공하는 펀드 제안서로부터 운용방침(철학)을 발췌하고, 이에 근거해 각 펀드 운용사의 각 펀드에 대해 액티브 리스크(Active Risk), 스타일 노출도(Style Exposure Rate), 리스크 기여도, 편입주식변화 등의 PSR 분석을 실행하여, PSR 분석 결과 해당 펀드가 운용방침(철학)대로 운용되고 있는지를 파악하며, 해당 펀드의 스타일과 업종이 벤치마크와 차이나는 정도 등을 파악하여 사용자에게 유리한 펀드를 추천할 수 있도록 된, PSR 분석을 이용한 펀드 관리 방법 및 시스템에 관한 것이다.

기존의 펀드 분석에서는 주로 해당 펀드의 과거 수익률과 수익률의 변동성을 가지고 평가했기 때문에 성과가 높은 펀드가 좋은 펀드로 평가되었다. 즉, 펀드를 추천하거나 관리할 때 펀드의 운용방침(철학)에 대한 부분이 전혀 논의되지 않았다.

따라서, 펀드 판매 시에 펀드 운용 철학에 대한 부분이 논의되지 않음에 따라 펀드 매니저가 펀드를 운용할 때 펀드가 내세운 운용철학과 다른 방식으로 운용되었고, 그에 따라 투자자는 가입할 당시의 의도와 전혀 다른 펀드에 투자하게 되는 경우가 발생되었다.

또한, 과거 수익률과 변동성으로 펀드를 평가하다 보니 펀드에서 발생된 수익과 위험이 어떤 요인으로 인해 발생하게 됐는지 분리해 낼 수가 없었다.

그리고, 펀드가 어떤 스타일의 성격을 갖는지 파악하기 어려웠기 때문에 현재 시황에 맞는 펀드를 추천하는데 어려움이 있어 투자자에게 투자 정보를 제공하는데 한계가 있었다.

전술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 각 펀드 운용사에서 제공하는 펀드 제안서로부터 운용방침(철학)을 발췌하고, 이에 근거해 각 펀드 운용사의 각 펀드에 대해 액티브 리스크, 스타일 노출도, 리스크 기여도, 편입주식변화 등의 PSR 분석을 실행하여, PSR 분석 결과 해당 펀드가 운용방침(철학)대로 운용되고 있는지를 파악하며, 해당 펀드의 스타일과 업종이 벤치마크와 차이나는 정도 등을 파악하여 사용자에게 유리한 펀드를 추천할 수 있도록 된, PSR 분석을 이용한 펀드 관리 방법 및 시스템을 제공함에 있다.

전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 펀드관리서버의 PSR 분석을 이용한 펀드 관리 방법은, 각 펀드 운용사의 운용 펀드를 분석 및 관리하는 펀드관리서버의 PSR 분석을 이용한 펀드 관리 방법으로서, (a) 상기 각 펀드 운용사의 운용펀드들과 운용방침을 입력받는 단계; (b) 상기 운용방침에 상기 운용펀드들을 대응시켜 저장하는 단계; (c) 상기 운용방침에 대응된 상기 운용펀드들에 대해 각각 PSR 분석을 실행하는 단계; (d) 상기 PSR 분석 결과에 근거해, 상기 운용펀드들이 상기 운용방침에 따라 운용되는지의 여부, 상기 운용펀드들이 벤치마크와 차이나는 정도, 상기 운용펀드들의 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인 중 하나 또는 하나 이상을 파악하는 단계; 및 (e) 상기 파악된 결과를 디스플레이하는 단계를 포함한다.

여기서, 상기 운용방침은, 배당주 투자, 내재가치 대비 저평가주 집중투자, 대형 우량주 중심 투자, 모멘텀 추구, 성장성 높은 주식 투자, 특정 섹터 집중 투자, 액티브 운용, 균형잡힌 포트폴리오를 통한 안정된 운용, 활발한 매매를 통한 수익 추구, 포트폴리오 압축 운용 중 하나 또는 하나 이상을 포함한다..

상기 (a) 단계는, 하나 또는 하나 이상의 요인으로 이루어진 상기 운용방침에 따라 분류된 상기 운용펀드들을 상기 운용방침과 함께 입력받는다.

상기 (d) 단계에서 상기 운용펀드들이 상기 운용방침에 따라 운용되는지의 여부를 파악하는 것은, 상기 PSR 분석 결과에 따른 액티브 리스크, 스타일 노출도, 섹터 노출도, 리스크 기여도, 편입주식변화 중 하나의 요인 또는 하나 이상의 요인에 따라 상기 운용펀드들이 상기 운용방침에 따라 운용되고 있는지를 파악한다.

상기 운용방침이 각각 배당주 투자, 내재가치 대비 저평가주 집중투자, 대형 우량주 중심 투자, 모멘텀 추구, 성장성 높은 주식 투자, 특정섹터 집중 투자 중 하나 또는 하나 이상의 조합인 경우, 상기 운용펀드의 배당성과, 가치, 기업규모, 모멘텀, 성장성, 특정섹터의 리스크 노출도가 일정 기준 이상으로 높으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침에 따라 운용되는 것으로 파악하고, 상기 리스크 노출도가 일정 기준 미만으로 낮으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침과 다르게 운용된 것으로 파악한다.

상기 운용방침이 액티브 운용인 경우, 상기 액티브 리스크의 값이 일정 기준 이상으로 높으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침에 따라 운용된 것으로 파악하고, 상기 액티브 리스크의 값이 일정 기준 미만으로 낮으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침과 다르게 운용된 것으로 파악한다.

상기 운용방침이 균형잡힌 포트폴리오를 통한 안정된 운용인 경우, 상기 스타일 노출도와 상기 섹터 노출도의 값이 일정 기준 값 이내이고, 상기 스타일 노출도 내에서와 상기 섹터 노출도 내에서 상기 리스크 기여도의 값이 일정 범위 내의 균등한 분포이면 상기 운용펀드가 상기 운용방침에 따라 운용된 것으로 파악하고, 상기 스타일 노출도 내에서와 상기 섹터 노출도 내에서 상기 리스크 기여도의 값이 기준 값 이상으로 크면 상기 운용펀드가 상기 운용방침과 다르게 운용된 것으로 파악한다.

상기 운용방침이 활발한 매매를 통한 수익 추구인 경우, 상기 운용펀드에 대한 월 평균 종목교체율과 매매중개 수수료율이 주식형 평균에 비해 높으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침에 따라 운영된 것으로 파악하고, 상기 종목 교체율과 상기 매매중개 수수료율이 주식형 평균에 비해 낮으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침과 다르게 운용된 것으로 파악한다.

상기 운용방침이 포트폴리오 압축 운용인 경우, 상기 운용펀드에 편입된 종목 수가 주식형 평균에 비해 낮으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침에 따라 운용된 것으로 파악하고, 상기 편입된 종목 수가 상기 주식형 평균에 비해 높으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침과 다르게 운용된 것으로 파악한다.

상기 (d) 단계에서 상기 운용펀드들이 벤치마크와 차이나는 정도를 파악하는 것은, 상기 운용펀드의 스타일 또는 섹터 비중이 상기 벤치마크의 스타일 또는 섹터 비중과 차이나는 정도를 파악하는 것으로서, 스타일별 리스크 노출도와 섹터별 리스크 노출도의 값으로 파악한다.

상기 스타일별 리스크 노출도와 상기 섹터별 리스크 노출도의 값이 일정값 이상으로 높은 경우, 상기 운용펀드의 스타일이 상기 벤치마크보다 더 크고 상기 운용펀드의 섹터 비중이 상기 벤치마크보다 더 높은 것으로 파악한다.

상기 (d) 단계에서 상기 운용펀드들의 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인을 파악하는 것은, 상기 PSR 분석 결과에 근거해 리스크의 값이 일정 기준 이상으로 커서 상기 벤치마크와 다른 수익률을 나타내는 요인을 상기 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인으로 파악한다.

이때, 상기 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인에 대해 13가지 스타일과 16가지 섹터 중 하나 또는 하나 이상의 조합에 따라 상기 스타일과 섹터 내 각 요인들의 리스크 값을 통해 상기 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인을 파악한다.

한편, 전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 펀드 관리 서버는, 각 펀드 운용사의 운용 펀드를 분석 및 관리하는 펀드 관리 서버로서, 상기 각 펀드 운용사의 운용펀드들과 운용방침을 수집하는 펀드정보 수집부; 상기 수집된 운용방침에 상기 운용펀드들을 대응시켜 저장하는 펀드정보 데이터베이스; 상기 운용방침에 대응된 상기 운용펀드들에 대해 각각 PSR 분석을 실행하는 PSR 분석부; 상기 PSR 분석 결과에 근거해 상기 운용펀드들이 상기 운용방침에 따라 운용되는지의 여부, 상기 운용펀드들이 벤치마크와 차이나는 정도, 상기 운용펀드들의 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인 중 하나 또는 하나 이상을 파악하는 관리 제어부; 및 상기 파악된 결과를 디스플레이하는 표시부를 포함한다.

여기서, 상기 운용방침은, 배당주 투자, 내재가치 대비 저평가주 집중투자, 대형 우량주 중심 투자, 모멘텀 추구, 성장성 높은 주식 투자, 특정 섹터 집중 투자, 액티브 운용, 균형잡힌 포트폴리오를 통한 안정된 운용, 활발한 매매를 통한 수익 추구, 포트폴리오 압축 운용 중 하나 또는 하나 이상을 포함한다.

상기 펀드정보 수집부는, 하나 또는 하나 이상의 요인으로 이루어진 상기 운용방침에 따라 분류된 상기 운용펀드들을 상기 운용방침과 함께 입력받는다.

상기 관리 제어부는, 상기 운용펀드들이 상기 운용방침에 따라 운용되는지의 여부를 파악할 때, 상기 PSR 분석 결과로 나타난 액티브 리스크, 스타일 노출도, 섹터 노출도, 리스크 기여도, 편입주식변화 중 하나의 요인 또는 하나 이상의 요인의 조합에 따라 상기 운용펀드들이 상기 운용방침에 따라 운용되고 있는지를 파악한다.

상기 관리 제어부는, 상기 운용방침이 각각 배당주 투자, 내재가치 대비 저평가주 집중투자, 대형 우량주 중심 투자, 모멘텀 추구, 성장성 높은 주식 투자, 특정섹터 집중 투자 중 하나 또는 하나 이상의 조합인 경우, 상기 운용펀드의 배당성과, 가치, 기업규모, 모멘텀, 성장성, 특정섹터의 리스크 노출도가 일정 기준 이상으로 높으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침에 따라 운용되는 것으로 파악하고, 상기 리스크 노출도가 일정 기준 미만으로 낮으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침과 다르게 운용된 것으로 파악한다.

상기 관리 제어부는, 상기 운용방침이 액티브 운용인 경우, 상기 액티브 리스크의 값이 일정 기준 이상으로 높으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침에 따라 운용된 것으로 파악하고, 상기 액티브 리스크의 값이 일정 기준 미만으로 낮으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침과 다르게 운용된 것으로 파악한다.

상기 관리 제어부는, 상기 운용방침이 균형잡힌 포트폴리오를 통한 안정된 운용인 경우, 상기 스타일 노출도와 상기 섹터 노출도의 값이 일정 기준 값 이내이고, 상기 스타일 노출도 내에서와 상기 섹터 노출도 내에서 상기 리스크 기여도의 값이 일정 범위 내의 균등한 분포이면 상기 운용펀드가 상기 운용방침에 따라 운용된 것으로 파악하고, 상기 스타일 노출도 내에서와 상기 섹터 노출도 내에서 상기 리스크 기여도의 값이 기준 값 이상으로 크면 상기 운용펀드가 상기 운용방침과 다르게 운용된 것으로 파악한다.

상기 관리 제어부는, 상기 운용방침이 일정 기준 이상의 활발한 매매를 통한 수익 추구인 경우, 상기 운용펀드에 대한 월 평균 종목교체율과 매매중개 수수료율이 주식형 평균에 비해 높으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침에 따라 운영된 것으로 파악하고, 상기 종목 교체율과 상기 매매중개 수수료율이 주식형 평균에 비해 낮으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침과 다르게 운용된 것으로 파악한다.

상기 관리 제어부는, 상기 운용방침이 포트폴리오 압축 운용인 경우, 상기 운용펀드에 편입된 종목 수가 주식형 평균에 비해 낮으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침에 따라 운용된 것으로 파악하고, 상기 편입된 종목 수가 상기 주식형 평균에 비해 높으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침과 다르게 운용된 것으로 파악한다.

상기 관리 제어부는, 상기 운용펀드들이 벤치마크와 차이나는 정도를 파악할 때, 상기 운용펀드의 스타일 또는 섹터 비중이 상기 벤치마크의 스타일 또는 섹터 비중과 차이나는 정도에 대해 스타일별 리스크 노출도와 섹터별 리스크 노출도의 값으로 파악한다.

상기 관리 제어부는, 상기 스타일별 리스크 노출도와 상기 섹터별 리스크 노출도의 값이 일정값 이상으로 높은 경우, 상기 운용펀드의 스타일이 상기 벤치마크보다 더 크고 상기 운용펀드의 섹터 비중이 상기 벤치마크보다 더 높은 것으로 파악한다.

상기 관리 제어부는, 상기 운용펀드들의 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인을 파악할 때, 상기 PSR 분석 결과에 근거해 리스크의 값이 일정 기준 이상으로 커서 상기 벤치마크와 다른 수익률을 나타내는 요인을 상기 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인으로 파악한다.

상기 관리 제어부는, 상기 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인에 대해 13가지 스타일과 16가지 섹터 중 하나 또는 하나 이상의 조합에 따라 상기 스타일과 섹터 내 각 요인들의 리스크 값을 통해 상기 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인을 파악한다.

본 발명에 의하면, PSR 분석을 활용하여 투자자에게 현재 시황에 알맞는 펀드를 추천할 수 있고, 펀드의 판매에 대한 사전, 사후 관리를 할 수 있다.

또한, 펀드를 판매하는 판매사의 경우 펀드를 바로 알고 투자자에게 펀드를 추천함으로써 불완전 판매를 방지할 수 있다.

또한, PSR 분석을 통해 해당 펀드가 원래 운용하고자 했던 운용 방침에 따라 제대로 운용이 되고 있는지 진단해 볼 수 있으며, 향후 어떤 요인이 해당 펀드의 수익에 영향을 주는지 알 수 있다.

그리고, 투자자가 적절한 펀드를 선택하는데 도움을 줄 수 있으며, 사후적인 모니터링을 통해 펀드가 원래 추구했던 운용방침과 다르게 운용하거나, 투자자가 원하는 리스크 프로파일이 아닌 경우에 환매를 권장하여 투자자를 보호할 수 있다.

도 1은 본 발명에 이용되는 PSR 모델의 생성 과정을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 펀드 관리 서버의 구성을 개략적으로 나타낸 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 PSR 분석을 이용한 펀드 관리 방법을 설명하기 위한 펀드관리서버의 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 PSR에서 총위험 및 액티브 리스크를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 PSR에서 스타일별 노출도를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 PSR에서 섹터별 노출도를 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 PSR에서 스타일별 리스크 기여도를 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 PSR에서 섹터별 리스크 기여도를 나타낸 도면이다.

본 발명의 목적과 기술적 구성 및 그에 따른 작용 효과에 관한 자세한 사항은 본 발명의 명세서에 첨부된 도면에 의거한 이하 상세한 설명에 의해 보다 명확하게 이해될 것이다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 실시예를 상세하게 설명한다.

먼저, 본 발명에 따른 펀드 관리 서버 및 펀드 관리 방법에 이용되는 PSR에 대하여 설명한다.

PSR은 펀드 포트폴리오의 투자전략과 의도된 리스크가 부합하는지를 분석하여, 펀드 포트폴리오의 리스크 발생 요인을 분석하는 것으로서, 펀드 포트폴리오들의 액티브 리스크(Active Risk)가 같다고 하더라도 다른 리스크 프로파일을 통해 성과 요인이 다를 수 있기 때문에 초과된 운용성과의 원인을 다양한 각도에서 규명하는 것이다. 또한, 요인별 리스크가 지나치게 '크거나 작지' 않게 잘 분산되어 있는지 확인하여 펀드가 균형되고 잘 분산된 포트폴리오인지 확인하는데 이용된다.

PSR 모델은 데이터 수집 및 수정, 디스크립터 선택 및 테스트(Univariate), 리스크 인덱스 생성, 리스크 인덱스 수익률 예측, 공분산 행렬 계산, 고유 리스크 예측, 모델 조정 등의 과정을 거쳐 생성할 수 있다.

여기서, 데이터 수집 및 수정의 경우, 시장 정보(가격, 시가총액, 거래량), 기업 회계 정보(이익, 매출, 자산 등)의 기본 정보와 환율 등의 발표 데이터는 기업의 사업 보고서, 통계청, 한국은행 등에서 얻는다. 이 발표 데이터를 기반으로 PER, PBR 등의 2차 가공 데이터는 직접 계산을 거쳐 디스크립터 생성에 이용한다. 시계열 데이터가 이용되므로 연속적인 비교를 위해 기업의 자본금 변동 이벤트에 특별한 관심을 쏟는다.

이어, 디스크립터 선택 및 테스트 과정에서, 디스크립터는 기업의 특징을 나타내는 어떠한 지표로, 많은 디스크립터 중 자산의 리스크 특징을 가장 잘 설명할 수 있는 것을 택한다. 어떤 디스크립터가 리스크를 가장 효과적으로 또는 효율적으로 나타내느냐를 결정하기 위해 통계적인 유의성을 따져본다. 대개 설명력을 지니는 디스크립터는 자산 수익률의 횡단면적인 설명력을 가진다.

이어, 리스크 인덱스의 생성은 여러 디스크립터들의 결합으로 구성한다. 디스크립터 간의 상관관계는 매우 높을 수 있는데 디스크립터들을 비슷한 성격을 지니는 것들끼리 잘 묶는다면 한가지 리스크 특성을 나타내는 어떠한 지표가 될 수 있다. 디스크립터들을 분류할 때는 기본적으로 통계적인 기법을 사용하고, 전문가의 판단 또한 개입한다. 디스크립터 간의 클러스터링 분석은 이 통계적인 기법 중의 하나이다.

이어, 리스크 인덱스 수익률 예측 과정은 각 주식의 리스크 인덱스 값으로 횡단면 분석을 통하여 리스크 인덱스의 수익률을 예측한다. 안정적인 수익률 값을 추정해 내기 위하여 월별 데이터를 사용하며 회사 크기의 반영, 극단치 처리를 위한 최신 기법을 사용한다.

이어, 공분산 행렬은 리스크 인덱스의 수익률의 과거 데이터를 이용하여 계산한다. 대개, 수익률의 변동성은 수익률 자체보다 예측하기 쉽다고 알려져 있다. 시장에 큰 변화로 인해 수익률이 크게 변동한다면, 그 다음 기에도 방향은 어떻게 될지는 모르지만, 수익률이 크게 변동하리라고 기대하는 것이 일반적이다. 그래서 수익률은 일정한 변동성을 가진 정규분포가 아니라 변동성이 시간에 따라 변하는 분포를 따른다고 할 수 있고, 그런 분포에서는 수익률이 기대값과는 많이 틀린 값을 가지는 확률이 더 높아진다. 이를 반영하기 위해 공분산 행렬 계산시 exponential weighting 기법 및 현재 시장의 변동성을 반영할 수 있는 모델을 사용한다. 이 모델은 변동성이 높은 시기에는 높게, 변동성이 낮은 시기에는 낮은 값을 가질 수 있도록 과거의 행태를 기반으로 계산 값을 제어한다.

마지막 모델 생성의 과정으로, 실제 값과의 비교 및 업데이트 과정을 거친다. 모델 자체에서 나오는 ex-ante 리스크 값과 시장에서 실현된 ex-post 리스크 값의 비교 테스트를 진행한다. 기업 펀더멘털 정보 및 시장 데이터가 새로 알려진다면 그 정보를 이용하여 공분산 행렬 및 다른 값들을 다시 계산한다.

도 1은 본 발명에 이용되는 PSR 모델의 생성 과정을 나타낸 도면이다.

도 1을 참조하면, 펀더멘털 및 시장 데이터로부터 디스크립터 산식을 이용하여 디스크립터를 산출한다(S110).

디스크립터는 여러 소스에서 구한 데이터를 사용하여 구한다. 거래량, 주식 가격, 배당수익률 등의 데이터는 자본시장에서 매일매일 얻을 수 있으며, 기업의 펀더멘털 데이터는 각 분기마다, 또는 년간 사업보고서에서 찾을 수 있다. 어떤 디스크립터는 이 시장 데이터와 펀더멘털 데이터의 결합으로서 구할 수 있다.

어떠한 디스크립터를 선택할 지는 기본적으로 수많은 정량적 테스트를 통한다. 하지만 이 과정도 크게 보면 정성적 프로세스에 속한다고 할 수 있다. 어떠한 정량적 테스트를 택할 것인지, 어느 유의 수준에서 택할 것인지는 전문가의 판단이 들어가야 하기 때문이다. 만약 경제학적인 의미가 없다고 하면, 그 디스크립터로부터 단지 아무 설명이 없는 예측값만 얻을 수 있을 뿐이다. 한편, 좋은 디스크립터는 여러 디스크립터를 함께 테스트할 때 뿐만 아니라 개별적으로라도 의미가 있어야 한다. 시장을 잘 분할할 수 있어야 하며, 그 분할된 그룹의 리스크 특성은 그룹간에는 서로 달라야 하고, 그룹 내의 구성원끼리는 비슷해야 한다.

바로 위에서 언급하였듯이 디스크립터를 선택하기 위해서는 단순히 통계적인 의미뿐 아니라 이론적인 배경이 존재하여야 한다. 이 디스크립터를 사용하여 리스크를 예측할 수 있어야 하며 그 예측 과정은 그 당시 이용할 수 있는 정확한 데이터를 사용하여 이루어진다(사전편의 bias가 존재하지 않아야 한다). 만약 예측력이 없다면 그 디스크립터는 포함되지 않는다.

디스크립터는 각각의 값이 같은 값을 갖는다 하여도 그 크기의 의미는 다를 수 있다. PER 1과 PBR 1은 같은 뜻이 아니다. 서로 다른 디스크립터 간의 비교를 위해 표준화 과정을 거친다. 이 표준화 과정을 통해 디스크립터 간의 비교와, 또는 디스크립터들의 결합이 가능하여진다. 기본적인 표준화 과정은 다음 수학식 1과 같다

여기서, 디스크립터의 평균은 시장의 모든 종목의 평균을 뜻하며, 단순 평균이 아닌 시가총액을 감안한 평균을 뜻한다. 디스크립터의 표준편차는 각 값의 평균에서의 차이를 총 개수로 나눈 것의 제곱근으로 계산한다. 이 표준화 값은 극단치의 값을 제거하기 위해 최대 5에서 최소 -5 사이의 값을 갖도록 조절하며, 관리 종목 등의 기업은 평균을 구할 때 제외한다. 각 디스크립터를 계산할 수 없을 경우에는 그 기업이 속한 산업의 평균 값으로 디스크립터 값을 대체한다.

이어, 디스크립터들에 대해 디스크립터 간의 관계 및 비중을 이용하여 리스크 인덱스를 구성한다(S120).

디스크립터들은 그 가지 수가 많아서 같은 리스크의 특성을 보이는 경우가 존재한다. 같은 리스크 특성을 보이는 디스크립터 들을 하나로 묶어서 하나의 리스크 특성을 보이는 리스크 인덱스를 구성한다. 비슷한 특성을 보이는 디스크립터를 구분하기 위해 cluster 분석을 이용한다. 즉, 하나의 리스크 인덱스는 여러 개의 디스크립터로 이루어져 있으며, 이 디스크립터 값의 가중 합으로 리스크 인덱스의 값을 계산한다. 이 값 또한 표준화의 과정을 거쳐 확정된다.

이어, 리스크 인덱스로부터 종목 수익률이나 Robust 회귀분석 기법을 이용해 월별 횡단면 분석의 회귀분석을 수행한다(S130).

따라서, 회귀분석을 통해 리스크 인덱스 수익률을 계산하고(S140), 전체 기간의 예측된 리스크 인덱스 수익률을 사용해 공분산 행렬을 계산한다(S150).

한 기업의 특정 시점의 리스크 인덱스 값은 그 기업이 얼마나 그 리스크 인덱스에 노출이 되어 있느냐를 뜻한다. 기업의 특정 시점부터 한 달간의 수익률을 측정함으로써, 리스크 인덱스에 노출된 정도에 따라 어떠한 수익률을 가지는지를 예측할 수 있다. 즉, 월별 자산 수익률을 종속변수로 하여 각각의 리스크 인덱스 값을 독립변수로 갖는 횡단면적 회귀분석을 통하여 리스크 인덱스의 수익률을 계산할 수 있다. 단순 회귀분석은 극단치에 많은 영향을 받으므로, 이를 보정하기 위하여 Huber, Bisquare의 Robust Regression 알고리즘을 통한 회귀분석을 사용한다.

공분산 행렬을 계산하기 가장 쉬운 방법은 전체 기간의 예측된 리스크 인덱스 수익률을 사용하는 것이다. 이는 전체 기간 동안 리스크 인덱스의 수익률이 안정적인 프로세스를 갖는다고 가정할 경우에는 최적의 방법일 수 있다. 하지만, 각 리스크 인덱스 간의 관계도 시간에 따라 변한다는 실증적 결과가 존재하고, 또한, 시장 포트폴리오의 변동성 조차 시간에 따라 변한다. 예를 들어, 높은 변동성 시장에서는 높은 변동성이 뒤따를 가능성이 많다. 이를 반영하기 위하여 Exponential weighting 기법 및 현재 시장의 변동성을 반영할 수 있는 모델을 사용한다. 이 모델은 변동성이 높은 시기에는 높게, 변동성이 낮은 시기에는 낮은 값을 가질 수 있도록 과거의 행태를 기반으로 계산 값을 제어한다.

한편, 횡단면 회귀분석을 이용하여 종목 고유 수익률을 산출하고(S160), 종목 고유 수익률을 사용하여 종목 고유 리스크를 예측할 수 있다(S170).

공통 리스크 인덱스로 설명되지 않는 자산 수익률의 일부를 그 기업만이 얻을 수 있는 고유한 수익률이라 할 수 있다. 이를 기업의 고유 리스크라 정의한다. 이는 회귀분석의 잔차의 개념과 상통하는 것으로, 리스크 인덱스로 자산의 수익률을 모두 설명할 수 있다면 이 고유 리스크는 0이라고 기대할 수 있다. 또한 고유 리스크의 분산 또한 기간에 관계없이 일정하다고 기대한다. 이 분산 값을 예측하기 위하여 공분산 행렬 계산시에 이용한 Exponential weighting 기법을 통하여 값을 계산한다.

Exponential weighting 기법의 경우, 60개월의 월별 데이터를 이용한다고 가정해 본다. 이 데이터를 똑같은 가중치로 이용한다는 것은 데이터가 생성되는 환경이 변하지 않았다는 가정이 필요하다. 대개의 경우 이 가정은 틀린 것으로, 최근의 상황을 더 비중 있게 반영하는 것이 올바른 방법이다. 예를 들어 60개월 전의 데이터가 최근의 관측치보다 반 정도의 비중을 주고 싶다고 해 보자. 현재를 T라고 표기한다. t가 어떠한 과거 시점을 나타낸다고 하면 t = 1,2,3,…,T-1,T의 값을 가질 수 있고 δ=0.5^1/60이라고 정의하자. t 시점의 데이터에 δ^T-t만큼의 비중을 준다고 하면, 60개월 전의 데이터는 정확히 현재 시점의 데이터보다 반만큼의 비중을 갖게 될 것이다. 또한, 120개월 전의 데이터는 현재 시점보다 1/4만큼의 비중을 받게 된다. 이렇게 과거의 데이터가 급격히 비중이 줄어드는 식으로 데이터를 계산하는 방법이 Exponential Weighting 방법이다.

좀 더 일반적으로 표현해 보면 다음 수학식 2와 같다.

여기서, HALF TIME은 현재 시점의 데이터보다 반 정도의 비중을 주고 싶은 특정 과거 시점이다. 위에서는 60개월이었다. 이 HALF TIME의 길이에 따라 현재의 관계가 얼마나 반영이 되는지가 결정된다. 이 HALF TIME의 길이가 너무 짧다고 하면 과거 데이터를 제대로 반영하지 못할 위험이 있고, 또 너무 길면 현재의 관계 변화를 제대로 반영하지 못할 위험이 있다.

한편, PSR 분석은 다요인모형(Multi Factor Model, 이하 MFM)을 응용한 기법으로 수익률과 리스크의 발생 원천을 각 요인별로 분리하여 살펴볼 수 있다. PSR 모델에서 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인에는 13가지 스타일과 16가지 섹터가 있다. PSR 분석에 따른 스타일과 섹터 내 각 요인들의 리스크 값을 통해 향후 펀드 수익률에 영향을 미치는 정도를 파악할 수 있다. 즉, 각 요인의 리스크 값은 향후 각 요인으로 인해 펀드 수익률이 벤치마크와 얼마나 다른 성과를 보일 것인지를 나타내는 지표가 된다.

재정 축소 정책에 따라 자본 조달 시장에 위기가 감지된다고 가정해 보자. 이 같은 위기는 어떠한 회사들은 파산으로 이끌 것이며, 회사채 발행은 어렵게 될 것이고 새로운 대출은 더욱 더 힘들어 질 것이다. 이러한 상황에서 높은 재무적 위험을 지닌 회사(레버리지가 높다거나, 고정 비용이 큰, 또는 유동자산이 부족한)들은 파산의 위험에 직면할 수도 있다. 물론 거의 모든 회사들이 이 높아진 자본 조달 비용과 나빠진 경제 상황으로 인하여 영향을 받겠지만 특히 높은 재무적 위험을 지닌 회사가 그 영향을 제일 크게 받을 것이다. 시장 포트폴리오는 상대적으로 덜 영향을 받을 것이고, 낮은 재무 위험을 지닌 회사는 그 낮은 노출도로 인하여 가장 적게 영향을 받을 것이다. 또한, 건설같은 업종은 그 특성상 이자율에 많이 노출되어 있기 때문에 영향이 클 것이다. 주류 같은 소비재 업종은 영향을 안받을 수도 있다.

OPEC의 원유 생산이 급격히 줄어든다고 가정해 보자. 국제적인 원유 회사들은 심각한 타격을 입을 것이 명확하다. 전체적인 경제 역시 높아진 에너지 비용으로 인해 고통을 겪을 것이다. 자동차 같은 업종은 그 제품의 높은 에너지 사용으로 인해 에너지에 높이 노출되어 있으므로 영향을 많이 받을 것이다. 또한 비철금속 같은 업종 역시 그 생산 비용이 높아짐에 따라 타격을 받을 수 있다. 한편, 국내의 원유나 석탄 생산업체들은 그들이 지니고 있는 자원의 희소성이 부각됨에 따라 오히려 수혜를 입을 것이고, 에너지 소모 제품의 대체재를 생산하는 소비재 업종의 경우도 역시 이익을 볼 것이다.

또한, 원유 생산의 감소는 미래 제조업의 성장성을 제한할 것이다. 이 경우, 이 업종 내에 성장성으로 주목받고 있는 회사는 투자자들이 안좋게 볼것이다. 또 한 편으로는 원유 대신 다른 에너지 원천에 대한 업종이 각광을 받을 것이다.

경기 침체의 가능성이 있다고 가정하자. 만약 일어난다면, 개인 투자자들로부터의 주식 시장으로의 자금 유입이 중단될 가능성이 크다. 동시에 기관 투자자들로부터 퇴직 연금 같은 시장에는 자금이 유입될 가능성이 있다. 이 경우, 기관 투자자들의 투자 제약으로 인해 시가총액이 큰 회사에 대한 수요가 몰릴 가능성이 존재한다. 규모가 작은 회사들은 좀 더 급격하게 주가가 떨어질 수 있다.

투자자는 그들의 포트폴리오의 리스크를 살핀다. 리스크를 계산하기 위하여 모든 구성원의 공분산을 구하여야 한다. 만약 다중 요인 모델을 사용하지 않고, 각각의 자산에 대한 공분산을 직접 계산하는 경우를 보자. 만약 코스피, 코스닥 시장에 모두 1,600개의 주식이 있다고 하면 1,280,800 개의 공분산이 존재해야 하며, 이 경우 계산이 부담될 뿐 아니라 예측 에러에 직면하게 된다.

MFM을 이용할 경우, 이 계산 횟수가 획기적으로 줄어들게 된다. 이는 개별 기업이 미리 정의된 몇 개의 요인으로 대표되어 성격이 결정되기 때문이다. 기업 고유 리스크는 서로 상관관계가 없다고 가정했기 때문에 포트폴리오의 리스크를 구하기 위해서는 요인간 분산 공분산만 계산하면 된다. 계산 횟수는 요인이 28개라고 할 경우, 406번으로 획기적으로 줄어들게 된다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 펀드 관리 서버의 구성을 개략적으로 나타낸 구성도이다.

도 2을 참조하면, 본 발명에 따른 펀드 관리 서버(200)는, 펀드정보 수집부(210), 펀드정보 데이터베이스(220), PSR 분석부(230), 관리 제어부(240) 및 표시부(250)를 포함한다.

펀드정보 수집부(210)는 운용자 또는 관리자 등으로부터 각 펀드 운용사에서 제공하는 펀드 제안서에 있는 운용방침(철학)과, 이 운용방침에 따라 운용하는 운용펀드들을 입력받아 수집한다.

이때, 펀드정보 수집부(210)는 하나 또는 하나 이상의 요인으로 이루어진 운용방침에 따라 분류된 운용펀드들을 그 운용방침과 함께 입력받는다.

여기서, 운용방침은, 배당주 투자, 내재가치 대비 저평가주 집중투자, 대형 우량주 중심 투자, 모멘텀 추구, 성장성 높은 주식 투자, 특정 섹터 집중 투자, 액티브 운용, 균형잡힌 포트폴리오를 통한 안정된 운용, 활발한 매매를 통한 수익 추구, 포트폴리오 압축 운용 중 하나 또는 하나 이상의 조합일 수 있다.

즉, 운용자 또는 관리자 등은 펀드 운용사에서 운용하는 운용펀드들에 대해 운용방침이 배당주 투자에 따른 펀드들과, 내재가치 대비 저평가주 집중투자에 다른 펀드들, 대형 우량주 중심 투자에 따른 펀드들과 같이 각 운용방침에 따른 해당 펀드들을 분류하여 펀드정보 수집부(210)를 통해 그 운용방침과 함께 입력할 수 있다. 또한, 운용자 또는 관리자 등은 운용방침의 해당 요인들이 조합된 운용방침에 따른 펀드들을 분류하여 펀드정보 수집부(210)를 통해 입력할 수 있다.

펀드정보 데이터베이스(220)는 수집된 운용방침에 해당 운용펀드들을 대응시켜 저장하고 있다. 즉, 펀드정보 데이터베이스(220)는 운용자 또는 관리자 등이 운용방침에 따라 분류하여 입력한 해당 운용펀드들을 그 운용방침에 대응시켜서 일정 저장 영역에 저장해 놓는다. 따라서, 펀드정보 데이터베이스(220)에는 각 펀드 운용사별로 운용방침의 조합과 운용펀드들의 조합에 따라 다양한 종류의 운용방침에 대응된 운용펀드들이 대응되어 저장되어 있는 것이다.

PSR 분석부(230)는 운용방침에 대응된 운용펀드들에 대해 각각 PSR 분석을 실행한다. 이때, PSR 분석부(230)는 PSR 분석 결과로 액티브 리스크, 스타일 노출도, 섹터 노출도, 리스크 기여도, 편입주식변화 등을 제공한다.

관리 제어부(240)는 PSR 분석 결과에 근거해, 운용펀드들이 운용방침에 따라 운용되는지의 여부, 운용펀드들이 벤치마크와 차이나는 정도, 운용펀드들의 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인 중 하나 또는 하나 이상을 파악한다. 이때, 벤치마크는 예컨대, KOSPI나 KOSPI 200을 예로 들 수 있다.

예를 들면, 관리 제어부(240)는 PSR 분석 결과에 근거해, 운용펀드들이 운용방침에 따라 운용되는지의 여부와 운용펀드들이 벤치마크와 차이나는 정도를 파악할 수 있으며, 또한 운용펀드들이 벤치마크와 차이나는 정도와 운용펀드들의 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인을 파악하는 등을 파악할 수 있다.

또한, 관리 제어부(240)는 예를 들어, 운용펀드들이 운용방침에 따라 운용되는지의 여부와 운용펀드들의 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인을 파악하거나, 또는 운용펀드들이 운용방침에 따라 운용되는지의 여부, 운용펀드들이 벤치마크와 차이나는 정도, 운용펀드들의 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인을 모두 파악할 수 있다.

즉, 관리 제어부(240)는 운용펀드들이 운용방침에 따라 운용되는지의 여부, 운용펀드들이 벤치마크와 차이나는 정도, 운용펀드들의 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인 중 하나 또는 하나 이상의 조합으로 파악할 수 있다.

표시부(250)는 파악된 결과를 화면 상에 디스플레이한다.

한편, 관리 제어부(240)는, 운용펀드들이 운용방침에 따라 운용되는지의 여부를 파악할 때, PSR 분석 결과로 나타난 액티브 리스크, 스타일 노출도, 섹터 노출도, 리스크 기여도, 편입주식변화 중 하나의 요인 또는 하나 이상의 요인의 조합에 따라 운용펀드들이 운용방침에 따라 운용되고 있는지를 파악한다.

여기서, 액티브 리스크는 벤치마크 대비 펀드의 초과수익률에 대한 변동성을 나타내는 것으로, 액티브 리스크의 수치가 큰 펀드일수록 벤치마크와는 다르게 구성되어 적극적으로 운용된다고 볼 수 있으며, 벤치마크 수익률과는 다른 수익률을 보일 확률이 크다고 할 수 있다.

또한, 스타일 노출도는 펀드의 스타일 요인과 벤치마크의 스타일 요인과의 차이를 나타내는 것으로, 0에 가까울수록 벤치마크와 비슷함을 의미한다.

또한, 섹터 노출도는 펀드의 섹터 요인과 벤치마크의 섹터 요인과의 차이를 나타내는 것으로, 0에 가까울수록 벤치마크와 비슷함을 의미한다.

또한, 리스크 기여도는 액티브 리스크의 구성 요소인 공통요인 위험과, 스타일 위험, 업종 위험, 공분산 위험, 종목선택 위험의 구성비율을 나타내는 것으로서, 액티브 리스크에 공통요인 위험, 스타일 위험, 업종 위험, 공분산 위험, 종목선택 위험이 몇 %나 기여하고 있는지를 나타낸다. 스타일 위험과 업종 위험 내에서도 세부 요인별로 리스크 기여도를 계산할 수 있다.

또한, 편입주식변화란 포트폴리오에 편입된 주식수와 매월 신규로 편입되고, 제외되는 주식수에 대한 정보로써 매매중개 수수료율 지표와 함께 활발한 매매여부를 확인할 수 있다.

여기서, 관리 제어부(240)는, 운용방침이 각각 배당주 투자, 내재가치 대비 저평가주 집중투자, 대형 우량주 중심 투자, 모멘텀 추구, 성장성 높은 주식 투자, 특정섹터 집중 투자 중 하나 또는 하나 이상의 조합인 경우, 운용펀드의 배당성과, 가치, 기업규모, 모멘텀, 성장성, 특정섹터의 리스크 노출도가 일정 기준 이상으로 높으면 운용펀드가 운용방침에 따라 운용되는 것으로 파악하고, 리스크 노출도가 일정 기준 미만으로 낮으면 운용펀드가 운용방침과 다르게 운용된 것으로 파악한다.

또한, 관리 제어부(240)는, 운용방침이 액티브 운용인 경우, 액티브 리스크의 값이 일정 기준(5) 이상으로 높으면 운용펀드가 운용방침에 따라 운용된 것으로 파악하고, 액티브 리스크의 값이 일정 기준(5) 미만으로 낮으면 운용펀드가 운용방침과 다르게 운용된 것으로 파악한다.

또한, 관리 제어부(240)는, 운용방침이 균형잡힌 포트폴리오를 통한 안정된 운용인 경우, 스타일 노출도와 섹터 노출도의 값이 일정 기준 값 이내이고, 스타일 노출도 내에서와 섹터 노출도 내에서 리스크 기여도의 값이 일정 범위 내의 균등한 분포이면 운용펀드가 운용방침에 따라 운용된 것으로 파악하고, 스타일 노출도 내에서와 섹터 노출도 내에서 리스크 기여도의 값이 기준 값 이상으로 크면 운용펀드가 운용방침과 다르게 운용된 것으로 파악한다.

또한, 관리 제어부(240)는, 운용방침이 활발한 매매를 통한 수익 추구인 경우, 운용펀드에 대한 월 평균 종목교체율과 매매중개 수수료율이 주식형 평균에 비해 높으면 운용펀드가 운용방침에 따라 운영된 것으로 파악하고, 종목 교체율과 매매중개 수수료율이 주식형 평균에 비해 낮으면 운용펀드가 운용방침과 다르게 운용된 것으로 파악한다.

또한, 관리 제어부(240)는, 운용방침이 포트폴리오 압축 운용인 경우, 운용펀드에 편입된 종목 수가 주식형 평균에 비해 낮으면 운용펀드가 운용방침에 따라 운용된 것으로 파악하고, 편입된 종목 수가 주식형 평균에 비해 높으면 운용펀드가 운용방침과 다르게 운용된 것으로 파악한다.

한편, 관리 제어부(240)는, 운용펀드들이 벤치마크와 차이나는 정도를 파악하는 것에 대해, 운용펀드의 스타일 또는 섹터 비중이 벤치마크의 스타일 또는 섹터 비중과 차이나는 정도를 파악하는 것으로, 스타일별 리스크 노출도와 섹터별 리스크 노출도의 값으로 파악한다.

이때, 관리 제어부(240)는, 스타일별 리스크 노출도와 섹터별 리스크 노출도의 값이 일정값 이상으로 높은 경우, 운용펀드의 스타일이 벤치마크보다 더 크고 운용펀드의 섹터 비중이 벤치마크보다 더 높은 것으로 파악한다.

따라서, 시장이 강한 상승일 것으로 예상되는 경우 모멘텀과 시장 민감도 요인의 노출도가 높게 나타나고, 경기가 턴어라운드인 경우 성장성 요인의 노출도가 높게 나타나며, 가치주 장세인 경우 가치 요인의 노출도가 높게 나타난다.

또한, 중소형주 장세인 경우 기업규모 노출도가 낮게 나타나고, 원/달러 환율이 상승된 경우 환율 민감도 노출도와 IT와 자동차 섹터를 포함하는 수출업종의 노출도가 높게 나타나며, 유가가 상승인 경우 원유가 민감도 노출도가 높게 나타나며, 수출보다 내수주 투자인 경우 내구소비재 섹터와 필수소비재 섹터, 헬스케어 섹터의 노출도가 높게 나타난다.

한편, 관리 제어부(240)는, 운용펀드들의 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인을 파악할 때, PSR 분석 결과에 근거해 운용펀드들의 리스크 발생 원천을 분리하여 리스크의 값이 일정 기준 이상으로 커서 벤치마크와 다른 수익률을 나타내는 요인을 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인으로 파악한다.

이때, 관리 제어부(240)는, 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인에 대해 13가지 스타일과 16가지 섹터 중 하나 또는 하나 이상의 조합에 따라 스타일과 섹터 내 각 요인들의 리스크 값을 통해 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인을 파악한다.

여기서, PSR 분석 결과는 리스크의 값이 일정 기준 이상으로 큰 경우 해당 요인으로 인한 펀드 수익률에 대해 벤치마크와 다른 수익률 흐름을 나타내고, 리스크의 값이 일정 기준 이하로 0에 가까울수록 벤치마크와 유사한 성과를 나타낸다.

또한, PSR 분석 결과는 스타일과 섹터 내 특정 요인의 리스크 값이 일정 기준 이상으로 큰 경우, 해당 요인의 특징을 포트폴리오에 과중하게 나타내며, 불균형적인 포트폴리오로 인해 향후 펀드 성과를 벤치마크와 다르게 나타낸다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 PSR 분석을 이용한 펀드 관리 방법을 설명하기 위한 펀드관리서버의 동작을 나타낸 흐름도이다.

도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 펀드 관리 서버(200)는 운용자 또는 관리자 등으로부터 펀드정보 수집부(210)를 통해 각 펀드 운용사의 운용펀드들과 운용방침(철학)을 입력받아 수집한다(S310).

여기서, 각 펀드 운용사의 운용방침(철학)은, 배당주 투자, 내재가치 대비 저평가주 집중투자, 대형 우량주 중심 투자, 모멘텀 추구, 성장성 높은 주식 투자, 특정 섹터 집중 투자, 액티브 운용, 균형잡힌 포트폴리오를 통한 안정된 운용, 활발한 매매를 통한 수익 추구, 포트폴리오 압축 운용 중 하나 또는 하나 이상의 조합을 포함한다.

이때, 펀드정보 수집부(210)는 하나 또는 하나 이상의 요인으로 이루어진 운용방침에 따라 분류된 운용펀드들을 운용방침과 함께 입력받는다. 즉, 펀드정보 수집부(210)는 펀드 운용사에서 운용하는 운용펀드들에 대해 예를 들면, 운용방침이 배당주 투자에 따른 펀드들과, 내재가치 대비 저평가주 집중투자에 다른 펀드들, 대형 우량주 중심 투자에 따른 펀드들과 같이 각 운용방침에 따라 운용자 또는 관리자 등에 의해 분류된 해당 펀드들을 그 운용방침과 함께 입력받을 수 있다. 또한, 펀드정보 수집부(210)는 운용방침의 해당 요인들이 조합된 운용방침에 따라 분류된 운용펀드들을 그 조합된 운용방침과 함께 입력받을 수 있다.

이어, 펀드 관리 서버(200)는 운영방침에 해당 운용펀드들을 대응시켜 펀드정보 데이터베이스(220)에 저장한다(S320).

따라서, 펀드정보 데이터베이스(220)는 운용자 또는 관리자 등이 운용방침에 따라 분류하여 입력한 해당 운용펀드들을 그 운용방침에 대응시켜서 일정 저장 영역에 저장해 놓는다. 따라서, 펀드정보 데이터베이스(220)에는 각 펀드 운용사별로 운용방침의 조합과 운용펀드들의 조합에 따라 다양한 종류의 운용방침에 대응된 운용펀드들이 대응되어 저장되어 있다.

이어, 펀드 관리 서버(200)는 운용방침에 대응된 운용펀드들에 대해 PSR 분석부(230)를 통해 각각 PSR 분석을 실행한다(S330).

이에, PSR 분석부(230)는 PSR 분석 결과로 각 운용펀드들에 대해 액티브 리스크, 스타일 노출도, 섹터 노출도, 리스크 기여도, 편입주식변화 등을 제공한다.

PSR 분석에서, 총위험(Total Risk)은 향후 1년간 예상되는 펀드 수익률의 변동성을 나타내는 것으로서, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 PSR에서 총위험 및 액티브 리스크를 나타낸 도면이다.

도 4에서, 벤치마크 리스크는 펀드를 운용할 때 기준이 되는 벤치마크(예, KOSPI) 수익률의 향후 1년간 예상되는 변동성을 나타내며, 액티브 리스크는 벤치마크 대비 펀드의 초과수익률에 대한 변동성을 나타낸다.

액티브 리스크는 공통요인 리스크와 종목선택 리스크로 구성된다. 이때, 공통요인 리스크는 13 개의 스타일 요인과 16 개의 업종(Sector) 요인 및 공통요인간 상관관계를 포함한다.

액티브 리스크에서 노출도는 펀드의 스타일/섹터 요인과 벤치마크(KOSPI)의 스타일/섹터 요인과의 차이를 나타내며, 절대값이 0에 가까울수록 각 스타일 및 섹터 요인이 벤치마크와 비슷함을 의미한다.

또한, 도 4에서 공통요인 리스크는 포트폴리오 변동성에 영향을 주는 다양한 변수 중, 특히 주식시장 전체의 움직임에 영향을 미치는 요인이다. 스타일(Style) 리스크의 경우, 원유가가 상승하면 원유가격에 민감한 스타일의 주식 수익률이 동시에 움직이며, 배당시즌에는 배당스타일 종목들의 수익률이 같이 상승하는 경향이 있다. 이러한 우리나라 주식시장을 움직인다고 생각되는 여러 가지 스타일로 설명되는 리스크로서 13 개의 스타일을 정의하고 있다. 섹터 리스크는 스타일과 마찬가지로 같은 업종 종목의 수익률이 비슷하게 움직이는 경향이 있으며, 이런 업종 요인이 설명하는 리스크이다. GICS(세계표준업종분류) 기준의 업종분류를 종목수익률의 움직임을 고려해서 16 개의 업종으로 분류하고 있다. 상관관계 리스크는 모든 주식이 스타일과 업종에 공통적으로 분류가 되므로 그 두 가지 모두에 의해 공통적으로 설명되는 리스크로써 상관관계 리스크 수치가 낮을수록 위험분산 효과가 크다고 할 수 있다.

또한, 도 4에서 종목선택 리스크는 경영성과, 노사분규 등과 같이 특정기업의 특수한 요인에 의해서 발생하는 리스크로써 공통요인으로는 설명되지 않는 기업 고유의 리스크이다. 이 값이 크면 클수록 그 종목은 시장의 움직임에 영향을 덜 받고 전혀 다른 움직임을 보일 확률이 크다.

그리고, 이 외에 펀더멘털 베타를 들 수 있는데, 펀더멘털 베타는 시장수익률과 펀드수익률과의 상호변동관계를 나타내는 지표로서, 펀드의 우열을 비교하는 지표는 아니지만 시장의 움직임에 대한 민감도를 알아 볼 수 있다. 만약 A펀드의 베타가 2이고, B펀드의 베타가 0.5 라면, 주식시장의 변화에 비해 A펀드의 수익률이 크게 움직이고 B펀드는 작게 움직임을 뜻한다.

펀더멘털 베타는 미래 수익률이 벤치마크에 비해 얼마나 많이 움직일 지를 나타내는 추정치로써, 펀드의 펀더멘털 베타 값이 0.5인 경우 벤치마크가 1% 상승하면 펀드는 0.5% 상승하고 벤치마크가 2% 하락하면 펀드는 1% 하락할 것이라는 것을 의미한다. 즉, 펀드가 벤치마크에 비해서 얼마나 역동적으로 움직일 것인가를 파악할 수 있는 지표이자 미래 추정치이므로 앞으로의 운용 성과가 시장 움직임에 얼마나 민감할 것인가를 알려주는 지표이며, 투자환경 변화에 민감하게 반응한다.

한편, 노출도는 펀드의 스타일/섹터 요인과 벤치마크의 스타일/섹터요인과의 차이를 나타내는 것으로, 노출도가 0에 가까울수록 벤치마크와 비슷함을 의미한다. 도 5에 도시된 바와 같이 스타일별 리스크 노출도 중 벤치마크 대비 기업규모의 리스크가 양의 노출도로 크다면 대형주 중심의 종목 투자로 인해 수익을 추구했다고 해석할 수 있다. 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 PSR에서 스타일별 노출도를 나타낸 도면이다.

스타일은 주식시장에서 수익률에 공통적으로 영향을 미치는 요인이다. 예를 들어, 배당시즌이 다가오면 대개 배당성이 높은 주식들은 배당성이 낮은 주식에 비해 높은 수익률을 보여주는데 이런 경우 배당성이라는 요인이 개별종목의 수익률에 영향을 미치게 하는 것이다. 스타일은 총 13 개 모양으로 구분해 파악하는데 도 5는 이 중 주요 스타일을 7 개로 제시하고 있다. 스타일의 노출도가 양으로 큰 것은 펀드 내 종목들의 해당 스타일의 특징이 크다는 것을 의미하고, 음으로 큰 것은 해당 스타일의 특징이 낮음을 의미하며, 0과 비슷한 값은 벤치마크와 해당 스타일이 비슷하다는 것을 의미한다.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 PSR에서 섹터별 노출도를 나타낸 도면이다. 섹터 노출도는 펀드의 섹터 요인과 벤치마크(KOSPI)의 섹터 요인과의 차이를 나타내는 것으로, 0에 가까울수록 벤치마크와 비슷함을 나타낸다. 섹터 요인은 총 16 개로 구분되며, 도 6은 이 중 벤치마크와 대비해 가장 큰 차이가 나는 5개 섹터를 나타내고 있다.

한편, PSR에서 기여도는 액티브 리스크의 구성 요소인 스타일 위험, 업종 위험, 공분산 위험, 종목선택 위험이 액티브 리스크에 어느 정도 기여하고 있는지를 나타낸다. 도 7 및 도 8에 도시된 바와 같이 스타일 및 섹터별 리스크 기여도는 세부 구성요소로 분해할 수 있다. 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 PSR에서 스타일별 리스크 기여도를 나타낸 도면이고, 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 PSR에서 섹터별 리스크 기여도를 나타낸 도면이다. 구성 요인 중 특정 요인의 기여도가 큰 펀드는 해당 요인에 의해 민감하게 반응할 것으로 분석할 수 있다.

이어, 펀드 관리 서버(200)는 PSR 분석 결과에 근거해 운용펀드들이 운용방침에 따라 운용되는지의 여부, 운용펀드들이 벤치마크와 차이나는 정도, 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인 중 하나 또는 하나 이상을 파악한다(S340).

이때, 운용펀드들이 운용방침에 따라 운용되는지의 여부를 파악하는 것은 펀드 관리 서버(200)가 PSR 분석 결과로 나타난 액티브 리스크, 스타일 노출도, 섹터 노출도, 리스크 기여도, 편입주식변화 중 하나의 요인 또는 하나 이상의 요인에 따라 운용펀드들이 운용방침에 따라 운용되고 있는지를 파악하는 것이다.

예를 들면, 펀드 관리 서버(200)의 관리 제어부(240)는 운용방침이 각각 배당주 투자, 내재가치 대비 저평가주 집중투자, 대형 우량주 중심 투자, 모멘텀 추구, 성장성 높은 주식 투자, 특정섹터 집중 투자 중 하나 또는 하나 이상의 조합인 경우, 운용펀드의 배당성과, 가치, 기업규모, 모멘텀, 성장성, 특정섹터의 리스크 노출도가 일정 기준 이상으로 높으면 운용펀드가 운용방침에 따라 운용되는 것으로 파악하고, 리스크 노출도가 일정 기준 미만으로 낮으면 운용펀드가 운용방침과 다르게 운용된 것으로 파악한다.

또한, 관리 제어부(240)는 운용방침이 액티브 운용인 경우, 액티브 리스크의 값이 일정 기준 이상으로 높으면 운용펀드가 운용방침에 따라 운용된 것으로 파악하고, 액티브 리스크의 값이 일정 기준 미만으로 낮으면 운용펀드가 운용방침과 다르게 운용된 것으로 파악한다.

또한, 관리 제어부(240)는 운용방침이 균형잡힌 포트폴리오를 통한 안정된 운용인 경우, 스타일 노출도와 섹터 노출도의 값이 일정 기준 값 이내이고, 스타일 노출도 내에서와 섹터 노출도 내에서 리스크 기여도의 값이 일정 범위 내의 균등한 분포이면 운용펀드가 운용방침에 따라 운용된 것으로 파악하고, 스타일 노출도 내에서와 섹터 노출도 내에서 리스크 기여도의 값이 기준 값 이상으로 크면 운용펀드가 운용방침과 다르게 운용된 것으로 파악한다.

또한, 관리 제어부(240)는 운용방침이 일정 기준 이상의 활발한 매매를 통한 수익 추구인 경우, 운용펀드에 대한 월 평균 종목교체율과 매매중개 수수료율이 주식형 평균에 비해 높으면 운용펀드가 운용방침에 따라 운영된 것으로 파악하고, 종목 교체율과 매매중개 수수료율이 주식형 평균에 비해 낮으면 운용펀드가 운용방침과 다르게 운용된 것으로 파악한다.

또한, 관리 제어부(240)는 운용방침이 포트폴리오 압축 운용인 경우, 운용펀드에 편입된 종목 수가 주식형 평균에 비해 낮으면 운용펀드가 운용방침에 따라 운용된 것으로 파악하고, 편입된 종목 수가 주식형 평균에 비해 높으면 운용펀드가 운용방침과 다르게 운용된 것으로 파악한다.

또한, PSR 분석 결과에 근거해 운용펀드들이 벤치마크와 차이나는 정도를 파악하는 것은, 펀드 관리 서버(200)가 운용펀드의 스타일 또는 섹터 비중이 벤치마크의 스타일 또는 섹터 비중과 차이나는 정도에 대해, 스타일별 리스크 노출도와 섹터별 리스크 노출도의 값으로 파악한다.

이때, 관리 제어부(240)는 스타일별 리스크 노출도와 섹터별 리스크 노출도의 값이 일정값 이상으로 높은 경우, 운용펀드의 스타일이 벤치마크보다 더 크고 운용펀드의 섹터 비중이 벤치마크보다 더 높은 것으로 파악한다.

여기서, 펀드 관리 서버(200)는 해당 운용펀드의 스타일과 업종이 벤치마크와 차이나는 정도, 즉 도 5 및 도 6에 도시된 바와 같이 스타일별 리스크 노출도와 섹터별 리스크 노출도의 값이 일정값 이상으로 높은 경우, 벤치마크보다 해당 운용펀드의 스타일 성격이 더 크고 섹터 비중이 더 높은 것으로 파악한다. 도 5 및 도 6에 도시된 바와 같이 스타일별 리스크 노출도와 섹터별 리스크 노출도는 해당 운용펀드와 벤치마크의 다른 수익률을 나타내고 있다.

따라서, 운용자 또는 관리자 등은 노출도 결과값에 근거해, 시장이 강한 상승인 경우 모멘텀과 시장 민감도 요인의 노출도가 높은 펀드를 추천할 수 있고, 경기가 턴어라운드인 경우 성장성 요인의 노출도가 높은 펀드를 추천할 수 있으며, 가치주 장세인 경우 가치 요인의 노출도가 높은 펀드를 추천할 수 있다.

또한, 중소형주 장세인 경우 기업규모 노출도가 낮은 펀드를 추천할 수 있고, 원/달러 환율이 상승된 경우 환율 민감도 노출도와 IT와 자동차 섹터를 포함하는 수출업종의 노출도가 높은 펀드를 추천할 수 있으며, 유가가 상승인 경우 원유가 민감도 노출도가 높은 펀드를 추천할 수 있으며, 수출보다 내수주 투자인 경우 내구소비재 섹터와 필수소비재 섹터, 헬스케어 섹터 등의 노출도가 높은 펀드를 추천할 수 있다.

그리고, 여러가지 펀드로 포트폴리오를 구축할 경우 각 요인별 리스크 노출도를 고려해 투자자가 원하는 방향으로 포트폴리오를 설계할 수 있다. 예를 들면, 투자자가 원하는 포트폴리오가 가치주 성향이면서 대형주의 비중이 높고 IT 업종의 투자비중이 큰 경우라면 전술한 세가지 스타일과 섹터 노출도가 큰 펀드를 골라 포트폴리오를 구축해 투자자의 요구를 충족해 줄 수 있다.

또한, 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인을 파악하는 것은, 펀드 관리 서버(200)가 PSR 분석 결과에 근거해 해당 운용펀드의 리스크 발생 원천을 분리하여 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인을 파악하는 것이다.

이때, 펀드 관리 서버(200)는 PSR 분석 결과에 근거해 리스크의 값이 일정 기준 이상으로 커서 벤치마크와 다른 수익률을 나타내는 요인을 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인으로 파악한다.

또한, 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인에 대해 13가지 스타일과 16가지 섹터 중 하나 또는 둘 이상의 조합에 따라 스타일과 섹터 내 각 요인들의 리스크 값을 통해 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인을 파악한다.

PSR 분석 결과에서 리스크의 값이 일정 기준 이상으로 큰 경우 해당 요인으로 인해 펀드 수익률은 벤치마크와 다른 수익률 흐름으로 나타내고, 리스크의 값이 일정 기준 이하로 0에 가까울수록 벤치마크와 유사한 성과를 나타낸다.

PSR 분석 결과는 스타일과 섹터 내 특정 요인의 리스크 값이 일정 기준 이상으로 큰 경우, 해당 요인의 특징을 포트폴리오에 과중하게 나타내며, 불균형적인 포트폴리오로 인해 향후 펀드 성과에 대해 벤치마크와 다르게 나타날 가능성이 높다.

이어, 펀드 관리 서버(200)는 파악된 결과를 화면 상에 디스플레이한다(S350).

따라서, 펀드를 판매하는 판매사의 경우 운용자 또는 관리자는 펀드를 바로 알고 투자자에게 적합한 펀드를 추천할 수 있어 불완전 판매를 방지할 수 있고, 투자자는 적절한 펀드를 선택하는데 도움을 받을 수 있다.

전술한 바와 같이 본 발명에 의하면, 각 펀드 운용사에서 제공하는 펀드 제안서로부터 운용방침(철학)을 발췌하고, 이에 근거해 각 펀드 운용사의 각 펀드에 대해 액티브 리스크, 스타일 노출도, 리스크 기여도, 편입주식변화 등의 PSR 분석을 실행하여, PSR 분석 결과 해당 펀드가 운용방침(철학)대로 운용되고 있는지를 파악하며, 해당 펀드의 스타일과 업종이 벤치마크와 차이나는 정도 등을 파악하여 사용자에게 유리한 펀드를 추천할 수 있도록 된, PSR 분석을 이용한 펀드 관리 방법 및 시스템을 실현할 수 있다.

본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있으므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

본 발명은 PSR 분석을 통해 펀드의 운용철학을 파악해 투자자에게 펀드 가입 및 보유를 권하는 시스템이나 서비스에 적용할 수 있다.

또한, 펀드의 스타일과 업종이 벤치마크와 차이나는 정보를 분석해 시황별 유리한 펀드를 선택하도록 하는 서비스나 시스템에 적용할 수 있다.

그리고, 펀드의 리스크 요인을 파악해 펀드 수익률을 분석하는 서비스나 시스템 등에도 적용할 수 있다.

200 : 펀드 관리 서버 210 : 펀드정보 수집부
220 : 펀드정보 DB 230 : PSR 분석부
240 : 관리 제어부 250 : 표시부

Claims

각 펀드 운용사의 운용 펀드를 분석 및 관리하는 펀드관리서버의 PSR 분석을 이용한 펀드 관리 방법으로서,
(a) 상기 각 펀드 운용사의 운용펀드들과 운용방침을 입력 받는 단계;
(b) 상기 운용방침에 상기 운용펀드들을 대응시켜 저장하는 단계;
(c) 상기 운용방침에 대응된 상기 운용펀드들에 대해 각각 PSR 분석을 실행하는 단계;
(d) 상기 PSR 분석 결과에 근거해, 상기 운용펀드들이 상기 운용방침에 따라 운용되는지의 여부, 상기 운용펀드들이 벤치마크와 차이 나는 정도, 상기 운용펀드들의 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인 중 하나 이상을 파악하는 단계; 및
(e) 상기 파악된 결과를 디스플레이 하는 단계를 포함하고,
상기 운용방침은, 배당주 투자, 내재가치 대비 저평가주 집중투자, 대형 우량주 중심 투자, 모멘텀 추구, 성장성 높은 주식 투자, 특정 섹터 집중 투자, 액티브 운용, 균형 잡힌 포트폴리오를 통한 안정된 운용, 활발한 매매를 통한 수익 추구, 포트폴리오 압축 운용 중 하나 이상을 포함하며,
상기 (d) 단계에서 상기 운용펀드들이 상기 운용방침에 따라 운용되는지의 여부를 파악함에는, 상기 PSR 분석 결과에 따른 액티브 리스크, 스타일 노출도, 섹터 노출도, 리스크 기여도, 편입주식변화 중 하나 이상의 항목을 이용하여 파악하되,
상기 운용방침이 각각 배당주 투자, 내재가치 대비 저평가주 집중투자, 대형 우량주 중심 투자, 모멘텀 추구, 성장성 높은 주식 투자, 특정섹터 집중 투자 중 하나이거나 또는 둘 이상의 조합인 경우, 상기 운용펀드의 배당성과, 가치, 기업규모, 모멘텀, 성장성, 특정섹터의 리스크 노출도가 일정 기준 이상으로 높으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침에 따라 운용되는 것으로 파악하고, 상기 리스크 노출도가 일정 기준 미만으로 낮으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침과 다르게 운용된 것으로 파악하며,
상기 운용방침이 액티브 운용인 경우, 상기 액티브 리스크의 값이 일정 기준 이상으로 높으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침에 따라 운용된 것으로 파악하고, 상기 액티브 리스크의 값이 일정 기준 미만으로 낮으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침과 다르게 운용된 것으로 파악하며,
상기 운용방침이 균형잡힌 포트폴리오를 통한 안정된 운용인 경우, 상기 스타일 노출도와 상기 섹터 노출도의 값이 일정 기준 값 이내이고, 상기 스타일 노출도 내에서와 상기 섹터 노출도 내에서 상기 리스크 기여도의 값이 일정 범위 내의 균등한 분포이면 상기 운용펀드가 상기 운용방침에 따라 운용된 것으로 파악하고, 상기 스타일 노출도 내에서와 상기 섹터 노출도 내에서 상기 리스크 기여도의 값이 기준 값 이상으로 크면 상기 운용펀드가 상기 운용방침과 다르게 운용된 것으로 파악하며,
상기 운용방침이 활발한 매매를 통한 수익 추구인 경우, 상기 운용펀드에 대한 월 평균 종목교체율과 매매중개 수수료율이 주식형 평균에 비해 높으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침에 따라 운영된 것으로 파악하고, 상기 종목 교체율과 상기 매매중개 수수료율이 주식형 평균에 비해 낮으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침과 다르게 운용된 것으로 파악하며,
상기 운용방침이 포트폴리오 압축 운용인 경우, 상기 운용펀드에 편입된 종목 수가 주식형 평균에 비해 낮으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침에 따라 운용된 것으로 파악하고, 상기 편입된 종목 수가 상기 주식형 평균에 비해 높으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침과 다르게 운용된 것으로 파악하는 것을 특징으로 하는 PSR 분석을 이용한 펀드 관리 방법.
삭제
제 1 항에 있어서,
상기 (a) 단계는, 하나 또는 하나 이상의 요인으로 이루어진 상기 운용방침에 따라 분류된 상기 운용펀드들을 상기 운용방침과 함께 입력받는 것을 특징으로 하는 펀드관리서버의 PSR 분석을 이용한 펀드 관리 방법.
삭제
삭제
삭제
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삭제
제 1 항에 있어서,
상기 (d) 단계에서 상기 운용펀드들이 벤치마크와 차이나는 정도를 파악하는 것은, 상기 운용펀드의 스타일 또는 섹터 비중이 상기 벤치마크의 스타일 또는 섹터 비중과 차이나는 정도에 대해, 스타일별 리스크 노출도와 섹터별 리스크 노출도의 값으로 파악하는 것을 특징으로 하는 펀드관리서버의 PSR 분석을 이용한 펀드 관리 방법.
제 10 항에 있어서,
상기 스타일별 리스크 노출도와 상기 섹터별 리스크 노출도의 값이 일정값 이상으로 높은 경우, 상기 운용펀드의 스타일이 상기 벤치마크보다 더 크고 상기 운용펀드의 섹터 비중이 상기 벤치마크보다 더 높은 것으로 파악하는 것을 특징으로 하는 펀드관리서버의 PSR 분석을 이용한 펀드 관리 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 (d) 단계에서 상기 운용펀드들의 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인을 파악하는 것은, 상기 PSR 분석 결과에 근거해 리스크의 값이 일정 기준 이상으로 커서 상기 벤치마크와 다른 수익률을 나타내는 요인을 상기 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인으로 파악하는 것을 특징으로 하는 펀드관리서버의 PSR 분석을 이용한 펀드 관리 방법.
제 12 항에 있어서,
상기 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인에 대해 13가지 스타일과 16가지 섹터 중 하나 또는 하나 이상의 조합에 따라 상기 스타일과 섹터 내 각 요인들의 리스크 값을 통해 상기 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인을 파악하는 것을 특징으로 하는 펀드관리서버의 PSR 분석을 이용한 펀드 관리 방법.
각 펀드 운용사의 운용 펀드를 분석 및 관리하는 펀드 관리 서버로서,
상기 각 펀드 운용사의 운용펀드들과 운용방침을 수집하는 펀드정보 수집부;
상기 수집된 운용방침에 상기 운용펀드들을 대응시켜 저장하는 펀드정보 데이터베이스;
상기 운용방침에 대응된 상기 운용펀드들에 대해 각각 PSR 분석을 실행하는 PSR 분석부; 및
상기 PSR 분석 결과에 근거해 상기 운용펀드들이 상기 운용방침에 따라 운용되는지의 여부, 상기 운용펀드들이 벤치마크와 차이나는 정도, 상기 운용펀드들의 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인 중 하나 또는 하나 이상을 파악하는 관리 제어부를 포함하고,
상기 운용방침은, 배당주 투자, 내재가치 대비 저평가주 집중투자, 대형 우량주 중심 투자, 모멘텀 추구, 성장성 높은 주식 투자, 특정 섹터 집중 투자, 액티브 운용, 균형 잡힌 포트폴리오를 통한 안정된 운용, 활발한 매매를 통한 수익 추구, 포트폴리오 압축 운용 중 하나 이상을 포함하며,
상기 운용펀드들이 상기 운용방침에 따라 운용되는지의 여부를 파악함에는, 상기 PSR 분석 결과에 따른 액티브 리스크, 스타일 노출도, 섹터 노출도, 리스크 기여도, 편입주식변화 중 하나 이상의 항목을 이용하여 파악하되,
상기 운용방침이 각각 배당주 투자, 내재가치 대비 저평가주 집중투자, 대형 우량주 중심 투자, 모멘텀 추구, 성장성 높은 주식 투자, 특정섹터 집중 투자 중 하나이거나 또는 둘 이상의 조합인 경우, 상기 운용펀드의 배당성과, 가치, 기업규모, 모멘텀, 성장성, 특정섹터의 리스크 노출도가 일정 기준 이상으로 높으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침에 따라 운용되는 것으로 파악하고, 상기 리스크 노출도가 일정 기준 미만으로 낮으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침과 다르게 운용된 것으로 파악하며,
상기 운용방침이 액티브 운용인 경우, 상기 액티브 리스크의 값이 일정 기준 이상으로 높으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침에 따라 운용된 것으로 파악하고, 상기 액티브 리스크의 값이 일정 기준 미만으로 낮으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침과 다르게 운용된 것으로 파악하며,
상기 운용방침이 균형잡힌 포트폴리오를 통한 안정된 운용인 경우, 상기 스타일 노출도와 상기 섹터 노출도의 값이 일정 기준 값 이내이고, 상기 스타일 노출도 내에서와 상기 섹터 노출도 내에서 상기 리스크 기여도의 값이 일정 범위 내의 균등한 분포이면 상기 운용펀드가 상기 운용방침에 따라 운용된 것으로 파악하고, 상기 스타일 노출도 내에서와 상기 섹터 노출도 내에서 상기 리스크 기여도의 값이 기준 값 이상으로 크면 상기 운용펀드가 상기 운용방침과 다르게 운용된 것으로 파악하며,
상기 운용방침이 활발한 매매를 통한 수익 추구인 경우, 상기 운용펀드에 대한 월 평균 종목교체율과 매매중개 수수료율이 주식형 평균에 비해 높으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침에 따라 운영된 것으로 파악하고, 상기 종목 교체율과 상기 매매중개 수수료율이 주식형 평균에 비해 낮으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침과 다르게 운용된 것으로 파악하며,
상기 운용방침이 포트폴리오 압축 운용인 경우, 상기 운용펀드에 편입된 종목 수가 주식형 평균에 비해 낮으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침에 따라 운용된 것으로 파악하고, 상기 편입된 종목 수가 상기 주식형 평균에 비해 높으면 상기 운용펀드가 상기 운용방침과 다르게 운용된 것으로 파악하는 것을 특징으로 하는
를 포함하는 펀드 관리 서버.
삭제
제 14 항에 있어서,
상기 펀드정보 수집부는, 하나 이상의 요인으로 이루어진 상기 운용방침에 따라 분류된 상기 운용펀드들을 상기 운용방침과 함께 입력받는 것을 특징으로 하는 펀드 관리 서버.
삭제
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제 14 항에 있어서,
상기 관리 제어부는, 상기 운용펀드들이 벤치마크와 차이나는 정도를 파악할 때, 상기 운용펀드의 스타일 또는 섹터 비중이 상기 벤치마크의 스타일 또는 섹터 비중과 차이나는 정도에 대해 스타일별 리스크 노출도와 섹터별 리스크 노출도의 값으로 파악하는 것을 특징으로 하는 펀드 관리 서버.
제 23 항에 있어서,
상기 관리 제어부는, 상기 스타일별 리스크 노출도와 상기 섹터별 리스크 노출도의 값이 일정값 이상으로 높은 경우, 상기 운용펀드의 스타일이 상기 벤치마크보다 더 크고 상기 운용펀드의 섹터 비중이 상기 벤치마크보다 더 높은 것으로 파악하는 것을 특징으로 하는 펀드 관리 서버.
제 14 항에 있어서,
상기 관리 제어부는, 상기 운용펀드들의 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인을 파악할 때, 상기 PSR 분석 결과에 근거해 리스크의 값이 일정 기준 이상으로 커서 상기 벤치마크와 다른 수익률을 나타내는 요인을 상기 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인으로 파악하는 것을 특징으로 하는 펀드 관리 서버.
제 25 항에 있어서,
상기 관리 제어부는, 상기 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인에 대해 13가지 스타일과 16가지 섹터 중 하나 또는 하나 이상의 조합에 따라 상기 스타일과 섹터 내 각 요인들의 리스크 값을 통해 상기 펀드 수익률에 영향을 미치는 요인을 파악하는 것을 특징으로 하는 펀드 관리 서버.