Analysis of DC Retirement Pension Using Probability Model in Low Interest Rate - 최재민 (The Graduate School, Ajou University, 2021)
본 논문은 저금리 시대에서의 확률 모형을 이용한 확정기여형(DC) 퇴직연금의 분석을 목표로 하였다. 확정기여형(DC) 퇴직연금은 근로자가 회사에서 제공받은 기금을 직접 운용하는 것이다. 목표금을 설정한 확정기여형(DC) 퇴직연금 포트폴리오에 대하여 투자상품, 투자기간, 이자율, 부도율, 임금수준이 외생적으로 주어 졌다고 가정한다. 그 다음으로는 서로 다른 기간의 주가와 금리의 시계열 데이터를 이용하였다. 본고에서는 2016.8.8~2020.7.30, 2015.8.8~2019.7.30의 한국과 미국의 금융상품 데이터를 사용하였다. 투자 전략에 모델에 사용된 방법은 확률모형과 효율적 프론티어를 이용하였다. 모수 추출 방법은 Python에서 몬테카를로 시뮬레이션에 방법으로 수행하였다. 금융상품의 다른 두 기간을 고려하여 한국과 미국의 확정기여형(DC) 퇴직연금 투자 전략 결과는 이자율에 의하여 상당한 차이를 보였다. 외생적으로 주어진 금융상품에 관해서 한국의 경우 ETF 상품, 미국의 경우 Fund 상품을 이용하였기 때문에 두 국가간 가정한 이자율 차이는 극명하게 나타났다. 30세부터 53세까지 이직없이 연속으로 근로를 하였을 때를 가정하여 확정급여형(DB) 퇴직연금을 목표금으로 설정하였다. 확정기여형(DC) 퇴직연금의 포트폴리오 결과, 이자율에 의하여 상당한 차이를 보였다. 연속근로기간이 길수록 급여액이 커지는 확정급여형(DB) 퇴직연금을 첫 번째 목표금, 이직시에 재설정이 되는 확정급여형(DB)에 달리, 지속이 되는 확정기여형(DC) 퇴직연금을 두 번째 목표금으로 설정하였다. 두 번째 목표금에서의 달성률과 무위험자산의 투자 비율을 연구하였다. 주제어: 확정기여형 (DC) 퇴직연금, 확률모형 , 몬테카를로 시뮬레이션, 투자 최적 비율, 효율적 프론티어, 목표금 투자
학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :금융공학과,2021. 2
Keywords: DC pension