11회차 3강 자산배분에 시각 반영하기

확률 테이블작성 순서 시나리오 구성 시나리오별 확률 추정 시나리오별 자산군 기대수익률 추정 자산군별 총 기대수익률 계산 확률 계산 여러 방법 회귀분석/계량경제 모델을 통한 추정 경제 지표 활용 (OECD Cli 확산지수, Yield Curve 등) Yield Curve는 월가아재님이 구글 리서치에서 확인 구글 리서치 적극 활용하자!!! 확률 어떻게 구할지 모르겠으면 꼭 활용!! 전문가들의 전망치/추정치 사용 P(A), P(B)가 아무런 관계가 없다면 P(A) * P(B) 이나.... (독립 관계) 그렇지 않음. 결합확률 계산 방법으로 계산 필요 그럼 P(저물가|확장기)와 같은 확률은 어떻게 계산? 시장 가격: 확인 어려움 전문가 전망: 찾기 어려움 과거 데이터 통한 추정: 과거 데이터로 빈도 확인하여 계산 가능 확장 국면 전에 물가 상승률 떨어진 개수, 상승한 개수 등을 세서 본인 직관: 가능하나 어림짐작... 모두 어림짐작해보이는데...??? 무지성 투자보다는 조금이라도 더 엄밀하게 계산하려고 노력하는 게 중요!! 억지로 숫자를 추정 한다는 게 아니라 우리의 논리와 논리 전개 과정을 펼쳐가며 헛점을 발견하고 개선해 나가는 그 과정 속에서 이게 중요한 것! 시나리오별 자산군 기대수익률 추정 부분에서도 리서치해도 좋고, 월가아재님의 논문 자료를 활용하는 것도 좋음!! (본인이 직접 계산하긴 쉽지 않음)

의사결정 분지도의 노드 결정 노드: 내가 선택해야 하는 노드 (네모) 확률 노드: 외적 확률에 의해 결정되는 노드 (동그라미) 종료 노드: 최종 결과 나타내는 노드 (세모) silverdecisions.pl 사이트에 가면 그릴 수 있음 의사결정 분지도 > 시나리오별로 나누는 것으로 볼 수 있음 각 엣지별로 확률 값을 기입 가능 위를 통해서 Bottom Up 방식으로 최종 기대값을 구할 수 잇음 (이 부분은 강의 참고 요망) Risk를 고려하지 않았기 때문에 이 부분 반영하기 위해서 변동성(=Risk) 반영 필요 Risk 고려는 모든 요소에 하기 보다 최종 결정 부분에만 반영하는 게 좋음 자산군 배분 차원 장기적 의사결정 한다면 시간의 개념과 할인율도 넣어야 함 의사결정 분지도 핵심 경제 조망하는 식견과 배경지식 확률과 기대손익에 대한 계산 확률 계산하는 방법론 시장 생각 : 시장 가격, 내재변동성지수, VIX 지수, Fedwatch 등 (금리 인상 확률, 사이트 아예 존재) 다른 것들도 찾아보면 확률 있을 전문가 전망 과거 데이터 추정 본인의 직관 : 직관적으로 상/중/하, 최상/상/중/하/최하 등의 덩어리 지게 확률값 추정 확률 계산 어렵다고 좌절할 필요 없음! 왜?? 이 부분은 다른 시장 참여자도 어려운 것이니 손쉽게 계산할 수 있는 건 대부분 시장에 반영되어있음!! 의사결정 분지도 예제 - 마이크로소프트 인수이벤트에 따른 액티비전 블리자드 투자

인과 그래프 실전 예제 2 (베네수엘라 가설) 엣지간의 관계가 명확하지 않고, 상관계수가 높지 않게 나옴 > 이렇게 되면 보통 드랍 왜냐면 확증 편향으로 지속 진행할 수 있으므로 인과 그래프 실전 예제 3 (COVID 락다운 이후, 항공 여행 수요 급감 > 면세점 산업 직격탄) 펜데민 > 관광 목적 출입국자수 급감 (한국 정부 통계 활용) 관광 목적 출입국자수 급감 > 면세점 방문자수 급감 (면세점 협회 자료 활용) 면세점 방문자수 금감 > 면세산업 매출액 급감 (공시 자료 활용) 면세 매출액 > 신라 매출액 급감 신라 매출액 > 시가 총액 감소 대부분 엣지간 상관계수가 너무 높게 나옴. 년 단위 데이터로 보다보니 시간이 흐를 ...

경제와 시황에 관한 막연한 생각 > 구체적이고 정량적 수치로 표현하는게 매우 중요 (확률, 기대수익률 등) 확률로 표현하기 위한 방법! (아래 3가지가 아니여도 수치로 표현할 수 있다면 뭐든 무방) 인과그래프 의사결정 분지도 확률테이블 위 3개를 기반 자산군별로 활용하는걸 11회차에 진행 예정 인과그래프 소개 DAG라는 그래프 표현 차용 (Directed Acyclic Graph) 경제현상에 대한 나의 시각 경제학적 명제로 나누고, 명제간 관계 생각하여 자산군 변화 짐작하는 도구 예시) 수에즈 운하가 막히면, 주식 가격 하락한다 수에즈 운하 막히면 무역량 감소 (참) 무역량 감소 상품 공급 감소 (참일 확률 ...

PPP, IRP 등 요인을 설명변수 x로 삼아, 환율 y를 추정하는 모델 (월단위) 사례1 (유럽/미국) 미국/유럽간 인플레이션 비율 차이 (PPP) 미국과 독일간 10년물 국채 이자율 차이 및 평균 수치 (IRP) S&P 500 가격 위 4개 변수로 추정하는 모델 단기적인 것 예측하기 어렵고 장기적인 추세선을 보는 데 참고하기 위한 것. 기준선을 벗어나게 하는 요인들을 파악하고 이해해야 함 (예: 전쟁 등) 사례2 (호주/미국) 원자재가 중요하므로 원자재도 변수에 넣음 월단위는 너무 길기 때문에 주단위 데이터도 활용하는 것이 현실적으로 의미가 있음 주단위로 할때는 최신 52로 학습하는 게 좋음 (지평이 짧아졌기 때문에) 일단위로 한다면? 최신 60일 활용 사례도 있음. 다만, 출발선은 되지만 부족한 면이 많음