[DB김준기문화재단] 제13회 DB FEC(증권・자산운용 분야) 공모전 수상 후기

 

 

안녕하세요. 

이번 2023년 DB 금융경제공모전 증권・자산운용 분야에 참가해 

최우수상을 수상한 후기를 정리해보고자 합니다 !

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이 글은 준비과정과 팁 정도로 나누어 적어보겠습니다!

논문과 최종 발표 PPT가 중간중간 섞여 소개될 수 있어 혼란스러울 수 있으니 양해 부탁드립니다 !

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준비 과정 12월 말 ~ 2월 말까지 준비. 2인으로 참가. (글로벌금융학과 1인, 경제학과 1인)

 

1. 문제제기 및 주제 선정 (2주) - 창의성을 잡아보자!

제가 생각하기에 가장 중요한 작업이 아닌가 싶습니다!

저희가 공모전 준비를 시작하면서 가장 먼저 본 건 당연히 공식 홈페이지였습니다.

홈페이지에 소개된 이전 수상작 중에 색다른 주제들이 참 많아서

저희도 좀 색다른 분야나 수단을 가져와보자는 이야기를 했습니다.

다만, 머신러닝이나 대안신용평가 등 새로운 수단을 적용하기에는 잘 모르는 부분이 많아서

색다르지만 제가 전공하고 있는 해운을 접목시켜보았습니다.

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실제로, 평가기준 중 창의성이 30점을 차지하는 만큼

새로운 내용을 고민해 보는 것이 큰 도움이 될 것 같습니다!

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 주제 선정 과정은

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해상운송론 수업 중, '해운은 운임 리스크가 높다' 내용 수강

↓

해운 산업이 운임에 취약하다는데, 헷지 수단을 마련해볼까?

↓

FFA(운임선도거래)가 대표적인 수단이라는데, 왜 우리나라는 잘 안 될까?

↓

우리나라 해운 금융이 공적금융 중심이라 어렵구나. 

그럼 어떻게 하면 민간금융에게 유인을 줄까?

↓

DLS 같은 파생상품을 개발해서 FFA를 확대해 대안을 마련해주자

+ 한국에 특화된 운임을 사용해 차별성을 부여해보자

​

의 루트로 연결되어서 최종적인 주제의 큰 틀을 잡게 되었습니다.

​

이렇듯, 수업 내용이나 주변 기사, 보고서 등을 읽으면서 파악한 정보를 베이스로 

주제를 선정하면 큰 도움이 될 것 같습니다.

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이 과정이 간략하게 소개되어서 금방 결정된 것 같지만,

약 2주 정도의 시간을 들여 결정된 최종 주제였습니다.

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이렇게, 주제만 의미있게 결정되면 

사실 1/3 정도는 끝났다고 봐도 좋을 정도로

주제선정이 이 공모전의 알파이자 오메가라고 생각합니다!

 

 

2. 로직 구성 (2주) - 논리성을 잡아보자!

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그 후에는 설정한 주제를 잘 설명하기 위해 내용을 어떻게 구성해야 할지 고민했습니다.

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기초자산인 KDCI는 어떻게 구성되어 발표되는지 (관련 보고서 및 해양진흥공사 인터뷰 진행)

DLS는 어떻게 구성되는지 (논문 및 증권사 레포트 참조),

DLS의 변동성은 어떻게 추정해야 하는지 등 (논문 및 서적, 현업 인터뷰 참조)

기본 방법론을 이 시기에 조금 다진 것 같습니다.

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또한, DB FEC는 기획안과 논문 중 형식을 선택할 수 있었는데요.

저희는 다양한 통계적 베이스를 담으려는 생각을 가졌고,

논문이 아무래도 수상에 조금 더 유리하다는 생각에 

논문으로 형식을 결정했습니다. 

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그렇게 정리된 저희 논문의 개요는 다음과 같습니다.

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3. 데이터 확보 및 코딩, 통계 작업 (3주)

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저희 팀은 수상을 확실히 하기 위해서 

통계를 기반으로 한 논리성 구축이 중요하다고 생각했습니다.

논리성도 평가 중, 40점을 차지하는 항목인 만큼 당연히 중요하게 여겨야 한다고 생각합니다.

그렇기 때문에, 파이썬으로 저희의 연구방법을 활용해

공정가치 산출이나 통계 분석을 수행했습니다.

​

 

먼저, 기초자산인 KDCI 데이터의 전처리 작업을 먼저 수행했습니다!

초기 KDCI 데이터는 세부 항로별 단순이동평균을 사용한 탓에 데이터에 아웃라이어가 많은 상태였습니다

그렇기에, 기초 데이터 전처리 작업이 선행되었습니다.

​

그 다음으로는 기초 데이터가 시계열 데이터인 만큼 자료의 구조를 보았습니다.

정상성, 이분산성 등을 볼 수 있는 통계검정을 통해 해당 데이터의 사용 가능 여부와 적합한 모델을 추정했습니다.

​

그 다음으로는 저희가 가장 공을 들였던 GARCH 모형을 통한 변동성 추정을 진행했습니다.

데이터가 정상성을 띄면서 이분산성을 가졌기에 GARCH 모형을 사용하는 것이 적합하다고 판단했습니다.

 

다음으로 구한 변동성을 토대로 유한차분법과 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 DLS의 공정가치를 계산하고,

각 상환시점별 DLS의 그릭스를 구하는 과정을 수행했습니다.

계산된 그릭스를 토대로 어떤 운용이 수익 극대화 전략으로 이어질 수 있는지 제안하여 차별점을 제시하였습니다.

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이 과정에서 기존의 가설이 수정되는 경우가 당연히! 발생했습니다!

실제로 통계를 구하다보니 원 데이터가 적합성을 띄지 않는 경우가 발생하기도 하고,

방법론이 유의미하지 않음을 자료를 준비하는 과정에서 발견하기도 해서

중간에도 수시로 로직을 변경하기도 했습니다.

 

 

4. 논문 작성 과정 (1주)

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그렇게 내용을 정리한 후에는 큰 어려움 없이 논문만 작성하면 됐습니다!

지금까지 찾아보고, 분석했던 내용을 글로 잘 요약하면 되기 때문에

일주일 정도의 시간만 소요하여 논문을 완성하였습니다!

​

논문을 작성하는 과정에서 

주제의 당위성과 연구방법에 대한 철저한 검증, 통계적 검정을 통한 유의미함을

중점적으로 보일 수 있게 작성했습니다!

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저희 논문은 참고문헌 등을 포함해 총 40페이지 분량이었습니다!

 

그렇게 상위 9팀에 들어 본선 발표 기회를 얻게 되었고,

팀원의 훌륭한 발표에 힘입어 최우수상을 수상해

300만원의 상금과 더불어 

미국 금융탐방이라는 아주 좋은 기회를 얻게 되었습니다!!

그래서 정리해보자면

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1. 비교적 참신한 주제나 수단을 선정해보기

2. 주제를 뒷받침할만한 데이터 수집하기

3. 데이터를 토대로 모델링 / 통계분석 수행하기

4. 잘 요약된 결과를 논문으로 녹여내기

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이 4가지 프로세스가 핵심이라고 할 수 있을 것 같습니다!

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사실, 누구나 다 아는 내용이라고 생각할 수 있기 때문에

 두 달 간의 과정에서 개인적 소감을 정리하자면

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1. 2인으로 출품한다면 팀원 잘 정하기

무조건 자주 만날 수 있는 팀원을 선택하는 것이 좋다고 생각합니다.

저희 팀은 두 달 동안 15번 정도 만났고, 만날 때에 최소 3시간부터 평균적으로 5시간 정도 시간을 들였습니다.

자주 만나서 이야기를 해야 부족한 부분을 지속적으로 점검하고,

해당 부분을 수정해 나가면서 출품작의 퀄리티를 높일 수 있다고 생각합니다!

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2. 팀원끼리 분량 잘 배분하기

저희 팀의 분량 배분은 크게 팀원이 금융+논리 구성, 제가 통계+코딩으로 나누었습니다.

이렇게 나누니 논문 작성 비중도 각각 절반 정도로 분량을 잘 나눌 수 있었습니다.

한 명에게 비중이 쏠리게 되면 공모전 진전도 잘 안 이뤄지고, 분쟁이 생길 수 있기에

잘 분배해여 수행하는 것이 중요하다고 생각합니다.

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3.  열심히 공부하기

저희 팀은 각각 금융과 경제를 전공하고 있어서 아주 기초적인 베이스는 있었지만,

출품작 내용의 전부를 이해하기에는 초라한 이해도를 가지고 있었습니다.

그렇기 때문에 보고서와 논문을 약 20편 가까이 읽었고,

관련된 서적도 4~5권을 읽으며 베이스를 구성했습니다.

코딩도 잘 하는 수준이 전혀 아니였기 때문에 

구글링이나 ChatGPT, 관련 서적을 통해 코드를 구성하여 분석을 수행했습니다.

이번 기회를 통해서 새로운 내용을 공부한다 생각하고

열심히 공부하여 내용을 구성하면 큰 도움이 될 거라고 생각합니다.

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4.  다른 사람에게 부탁해서 퇴고 수행하기

본선 진출 안내를 받고 저희 논문을 다시 읽어보니 중간중간 오타와 실수가 보였습니다.

직접 쓴 논문이고, 내용을 다 알고 있으니

아무리 꼼꼼히 퇴고를 하더라도 놓치는 부분이 발생한다고 생각합니다.

그렇기 때문에, 다른 친구나 교수님께 점검을 받는 것이 좋을 것 같습니다.

이상으로 DB FEC 수상 후기를 마치도록 하겠습니다!

추가적인 질문이 있다면 댓글에 남겨주시면 최대한 도와드리겠습니다 : )

감사합니다 !

 

 

 

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