연구

연금 자산배분 알고리즘을 연구합니다. 개인이 자신의 노후 준비 상태를 숫자로 진단하고, 그 상태에 맞는 자산배분을 자동으로 조정하는 방법을 다룹니다.

아래는 지금까지 발표한 논문입니다. 각 페이지는 논문의 전문이 아니라, 수식 없이 읽을 수 있게 다시 쓴 요약입니다. 원문은 DOI 링크로 연결됩니다.

무엇을 연구하나요?#

세 편의 논문은 하나의 질문에서 출발합니다. 연금 운용의 책임이 기관에서 개인으로 넘어왔는데, 개인은 그 판단을 내릴 준비가 되어 있는가.

확정급여형(DB)에서 확정기여형(DC)과 개인형퇴직연금(IRP)으로 무게중심이 옮겨가면서, 이제 운용 결과는 가입자 본인의 선택에 달려 있습니다. 그런데 대부분의 가입자는 자신이 얼마나 준비했는지조차 숫자로 알지 못합니다.

그래서 두 가지를 연구합니다. 첫째, 준비 상태를 어떻게 진단할 것인가. 둘째, 그 진단에 맞춰 자산을 어떻게 배분할 것인가.

첫 번째 질문에는 소득대체율로 답합니다. 두 번째 질문에는 블랙-리터만 모델과 듀얼 모멘텀을 결합한 동적 자산배분으로 답합니다. 학위논문은 이 둘을 하나의 로보어드바이저 체계로 통합한 것입니다.

발표한 논문#

연구 주제#

  • 연금 자산배분
  • 소득대체율
  • 목표기반투자
  • 목표달성확률
  • 동적 자산배분
  • 블랙-리터만 모델
  • 듀얼 모멘텀
  • 로보어드바이저
  • 퇴직연금
  • 개인형퇴직연금(IRP)

Research (English)#

Changhun Lee researches pension asset allocation algorithms: how individuals can diagnose their retirement readiness with a single number, and how portfolios should adapt to that diagnosis over a lifetime.

His work addresses a structural shift in the Korean pension system. As defined benefit plans give way to defined contribution and individual retirement pension schemes, investment responsibility has moved from institutions to individuals — most of whom cannot quantify how prepared they are.

Two questions follow. First, how should readiness be measured? He answers with the income replacement rate. Second, how should assets be allocated given that measurement? He answers with a dynamic allocation model that combines the Black-Litterman framework with a dual momentum strategy. His doctoral dissertation integrates both into a single robo-advisor architecture.

The pages below are summaries written for general readers, not the full texts. Original articles are linked via DOI.