Network-based Portfolio Construction in the Korean Stock Market : Using Network Centrality for Stock Selection
한국 주식시장에서 네트워크 이론을 이용한 포트폴리오 구성 전략: 네트워크 중심성 기반 종목 선택을 중심으로
- 주제어 (키워드) Centrality measures , Minimum spanning tree , Network theory , Portfolio construction , Stock selection , 중심성 지표 , 최소 신장 트리 , 네트워크 이론 , 포트폴리오 구성 , 종목 선택
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 정재식
- 발행년도 2024
- 학위수여년월 2024. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 경제학과
- 실제 URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000079037
- UCI I804:11029-000000079037
- 본문언어 영어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권 보호를 받습니다.
초록 (요약문)
This paper aims to explore a portfolio construction methodology utilizing network theory in the Korean stock market. The stock correlation network is built using the Minimum Spanning Tree (MST) algorithm for the KOSPI200 constituents. To quantify the centrality and peripherality of stocks in the MST network, Hybrid Centrality measure that combines Degree Centrality, Betweenness Centrality, and Closeness Centrality is proposed. Using the hybrid centrality scores, central stocks and peripheral stocks are selected. The portfolio weights are determined by employing the Equal-Weighted (EW), Mean-Variance Optimization (MVO), and Capitalization-Weighted (CW) methods. The portfolios are rebalanced monthly from January 2014 to December 2023. The empirical results show that peripheral portfolios outperform central portfolios in all performance metrics. Furthermore, while peripheral portfolios exhibit slightly higher volatility and risk compared to the KOSPI200 index, they demonstrate superior risk-adjusted performance and returns. These outcomes can be attributed to two potential factors. First, peripheral stocks may be undervalued compared to central stocks, thus generating higher potential returns. Second, the lower correlations among peripheral stocks can lead to better risk diversification, reducing the impact of market fluctuations on the portfolio. As a result, these findings suggest that network centrality-based portfolio strategies in the Korean stock market can outperform the market returns in terms of both cumulative and risk-adjusted returns.
more초록 (요약문)
본 논문은 한국 주식시장에서 네트워크 이론을 활용한 포트폴리오 구성 전략을 탐구하였다. 주식시장 네트워크 분석을 위해 최소 신장 트리 (Minimum Spanning Tree) 알고리즘을 활용하여 KOSPI200 구성종목의 상관관계 네트워크를 구축하였다. 연결중심성 (Degree Centrality), 매개중심성 (Betweenness Centrality), 그리고 근접중심성 (Closeness Centrality)을 결합한 복합중심성 지표 (Hybrid Centrality Measure)를 사용하여 네트워크 내 종목들의 중심성 (Centrality)을 측정하였다. 복합중심성 점수(Hybrid Centrality Score)에 따라 중심부 주식 (Central Stocks)과 주변부 주식 (Peripheral Stocks)을 선정하고, 동일 비중 (Equal-Weighted), 평균-분산 최적화 (Mean-Variance Optimization), 그리고 시가총액 가중 (Capitalization-Weighted) 방식을 적용하여 포트폴리오를 구성하였다. 2014년 1월부터 2023년 12월까지 매월 포트폴리오를 재구성하여 성과를 분석한 결과, 주변부 포트폴리오 (Peripheral Portfolios)가 중심부 포트폴리오 (Central Portfolios)보다 모든 성과 지표에서 우수하였다. 또한 주변부 포트폴리오는 KOSPI200 지수에 비해 변동성과 위험 측면에서는 다소 저조한 성과를 보였으나, 더 뛰어난 위험 조정 성과와 수익률을 기록하였다. 이는 주변부 주식 특성상 시장에서 상대적으로 저평가되어 더 큰 수익을 창출할 잠재력이 있으며, 주식 간 상관관계가 낮아 위험 분산 효과가 크게 나타나기 때문인 것으로 추측된다. 본 연구는 한국 시장에서 네트워크의 중심성에 기반한 포트폴리오 전략이 시장 수익률보다 높은 누적수익률 및 위험 조정 수익률을 가져올 수 있음을 실증하였다는 점에서 의의가 있다.
more목차
1. Introduction 1
2. Literature Review 3
3. Methodology 5
3.1 Data 5
3.2 Portfolio Construction 6
3.2.1 Denoised Stock Return Correlation Matrix 6
3.2.2 Stock Market Network : Minimum Spanning Tree 7
3.2.3 Hybrid Centrality Measure 11
3.2.4 Stock Selection and Allocation 18
3.3 Performance Metrics 18
4. Results 21
5. Conclusion 29
References 31
