Regression model
평균-분산 포트폴리오 최적화 (마코위츠)
평균-분산 포트폴리오 최적화는 1952년 해리 마코위츠가 소개한 현대 포트폴리오 이론의 기초 모델입니다. 이 모델은 기대수익률 대 위험(분산) 평면에 포트폴리오를 묘사하며, 각 위험 수준에 대해 가장 높은 기대수익률을 제공하는 할당의 효율적 투자선(efficient frontier)을 추적합니다. 여기에는 최소 분산 포트폴리오, 최대 샤프 비율 포트폴리오 및 제약 조건이 있는 변형이 포함됩니다.
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출처
- Markowitz, H. (1952). Portfolio Selection. The Journal of Finance, 7(1), 77-91. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1952.tb01525.x ↗
- Ledoit, O. & Wolf, M. (2004). A Well-Conditioned Estimator for Large-Dimensional Covariance Matrices. Journal of Multivariate Analysis, 88(2), 365-411. DOI: 10.1016/S0047-259X(03)00096-4 ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). Markowitz Mean-Variance Portfolio Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/finance/portfolio-optimization-mean-variance
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