KR20210158151A - Apparatus and method for evaluating bond funds - Google Patents

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KR20210158151A KR1020200076577A KR20200076577A KR20210158151A KR 20210158151 A KR20210158151 A KR 20210158151A KR 1020200076577 A KR1020200076577 A KR 1020200076577A KR 20200076577 A KR20200076577 A KR 20200076577A KR 20210158151 A KR20210158151 A KR 20210158151A
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Abstract

The present invention provides a method and an apparatus for evaluating bond funds which can quantitatively compare a plurality of bond funds and select a fund suitable for a market situation. According to one embodiment of the present invention, the method for evaluating bond funds is performed by a computing device and comprises: a step of classifying a bond fund as an active fund or a passive fund based on an active risk of the bond fund by a processor; a step of classifying a fund type of the bond fund based on a shift risk, a twist risk, and a credit risk if the bond fund is an active fund; a step of evaluating market suitability of the bond fund based on the active risk; a step of evaluating managing suitability of the bond fund based on results based on the fund type; and a step of evaluating style consistency of the bond fund based on whether the fund type changes.

Description

채권 펀드 평가 방법 및 장치{APPARATUS AND METHOD FOR EVALUATING BOND FUNDS}Bond Fund Valuation Method and Apparatus {APPARATUS AND METHOD FOR EVALUATING BOND FUNDS}

본 개시는 채권 펀드를 평가하는 방법 및 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 채권 펀드의 유형에 따라 평가 기준을 달리하여 평가하는 것으로서, 특히 멀티 팩터 모델(Multi-Factor Model)에 기반하여 펀드를 분석한 후, 각 팩터들의 위험 및 성과를 이용하여 펀드를 평가하는 방법 및 장치에 관한 것이다.The present disclosure relates to a method and apparatus for evaluating a bond fund, and more particularly, to evaluate by varying evaluation criteria according to the type of bond fund, in particular, analyzing a fund based on a multi-factor model Then, it relates to a method and apparatus for evaluating a fund using the risk and performance of each factor.

종래 투자 상품들 중에서 주식 펀드뿐 아니라 채권 펀드가 존재하며, 채권 펀드 역시 펀드의 운용 전략 및 펀드에 매입된 채권의 종류 등에 따라 각 채권 펀드의 리스크 및 예상 수익률은 서로 다를 수 있다. Among conventional investment products, not only stock funds but also bond funds exist. In bond funds, risks and expected returns of each bond fund may be different depending on the fund's management strategy and types of bonds purchased in the fund.

또한 채권 펀드의 예상 수익률은 시장 상황에 따라 변화할 수 있고, 각 시장 상황에 적합한 것으로 평가받는 채권 펀드도 시장 상황에 따라 서로 다를 수 있다. In addition, the expected return of a bond fund may change depending on market conditions, and bond funds evaluated to be suitable for each market situation may differ from each other according to market conditions.

따라서, 급변하는 시장 상황 및 다양한 종류의 채권 펀드들에 대해서 투자자들은 채권 펀드의 선택에 따라 높은 리스크에 직면할 수 있고, 적합한 채권 펀드를 선택하는 데 어려움이 존재한다.Therefore, for rapidly changing market conditions and various types of bond funds, investors may face high risks depending on the choice of bond fund, and there is a difficulty in selecting a suitable bond fund.

기존의 펀드 분석은 주로 해당 펀드의 과거 수익률과 수익률의 변동성을 가지고 평가하거나, 펀드 운용사에서 제공하는 펀드 제안서로부터 입력 받은 운용방침(철학)에 기반하여 각 펀드 운용사의 각 펀드에 대해 액티브 리스크(Active Risk), 스타일 노출도(Style Exposure Rate), 리스크 기여도, 편입주식변화 등의 PSR(Portfolio Strategy & Risk) 분석을 실행하여, PSR 분석 결과 해당 펀드가 운용 방침대로 운용되고 있는지 등에 기반하는 펀드 분석 방법이 존재한다.Existing fund analysis mainly evaluates the fund's past returns and volatility of returns, or based on the management policy (philosophy) input from the fund proposal provided by the fund manager, the active risk (active risk) for each fund of each fund manager. Risk), style exposure rate, risk contribution, and PSR (Portfolio Strategy & Risk) analysis, such as changes in stocks, based on the PSR analysis result, based on whether the fund is being managed according to its management policy this exists

하지만, 채권 시장의 상황 변화에 따라 특정 전략이 양호한 성과가 기대되는 시장이 도래한 경우, 복수의 펀드들을 정량적으로 비교하고 해당 시장에 적합한 펀드를 선택하기 어려운 문제점이 있다.However, there is a problem in that it is difficult to quantitatively compare a plurality of funds and select a fund suitable for the relevant market when a market in which a specific strategy is expected to perform well has arrived due to a change in the bond market situation.

선행기술 1: 한국 등록특허공보 제10-1004375호(2010.12.21. 등록)Prior Art 1: Korean Patent Publication No. 10-1004375 (Registered on Dec. 21, 2010) 선행기술 2: 한국 등록특허공보 제10-1139626호(2012.04.17. 등록)Prior art 2: Korean Patent Publication No. 10-1139626 (Registered on April 17, 2012)

본 개시의 일 실시 예는 복수의 채권 펀드들을 정량적으로 비교하고 시장 상황에 적합한 펀드를 선택할 수 있는 채권 펀드 평가 방법 및 장치를 제공한다. An embodiment of the present disclosure provides a method and apparatus for evaluating a bond fund capable of quantitatively comparing a plurality of bond funds and selecting a fund suitable for market conditions.

본 개시의 다른 실시 예는 채권 펀드의 유형을 정량적으로 분류할 수 있는 채권 펀드 평가 방법 및 장치를 제공한다.Another embodiment of the present disclosure provides a bond fund evaluation method and apparatus capable of quantitatively classifying the types of bond funds.

본 개시의 다른 실시 예는 채권 펀드의 멀티 팩터 모델(Multi-Factor Model)을 이용한 다양한 팩터들의 분석 결과에 기반하여 채권 펀드를 평가할 수 있는 채권 펀드 평가 방법 및 장치를 제공한다.Another embodiment of the present disclosure provides a bond fund evaluation method and apparatus capable of evaluating a bond fund based on analysis results of various factors using a multi-factor model of the bond fund.

본 개시의 일 실시 예는 프로세서 및 상기 프로세서와 전기적으로 연결되고, 상기 프로세서에서 수행되는 적어도 하나의 코드(code)가 저장되는 메모리를 포함하고, 상기 메모리는 상기 프로세서를 통해 실행될 때, 상기 프로세서가 채권 펀드의 액티브 리스크(active risk)에 기반하여 상기 채권 펀드를 액티브 펀드(active fund) 또는 패시브 펀드(passive fund)로 분류하고, 상기 채권 펀드가 액티브 펀드인 경우 쉬프트 리스크(shift risk), 트위스트 리스크(twist risk) 및 크레딧 리스크(credit risk)에 기반하여 상기 채권 펀드의 펀드 유형을 더 분류하고, 상기 액티브 리스크에 기반하여 상기 채권 펀드의 시장 적합성을 평가하고, 상기 펀드 유형에 기반한 성과에 기반하여 상기 채권 펀드의 운용 적합성을 평가하고, 상기 펀드 유형의 변화 여부에 기반하여 상기 채권 펀드의 스타일 일관성을 평가하도록 야기하는 코드들을 저장하는 컴퓨팅 장치를 제공한다.An embodiment of the present disclosure includes a processor and a memory electrically connected to the processor and storing at least one code executed by the processor, wherein the memory is executed by the processor when the processor is Classify the bond fund as an active fund or a passive fund based on the active risk of the bond fund, and when the bond fund is an active fund, shift risk, twist risk (twist risk) and credit risk (credit risk) to further classify the fund type of the bond fund, evaluate the market suitability of the bond fund based on the active risk, and based on the performance based on the fund type Provided is a computing device storing codes for evaluating the suitability of the bond fund for management and evaluating the style consistency of the bond fund based on whether the type of the fund has changed.

본 개시의 다른 실시 예는 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 방법으로서, 프로세서에 의해, 채권 펀드의 액티브 리스크(active risk)에 기반하여 상기 채권 펀드를 액티브 펀드(active fund) 또는 패시브 펀드(passive fund)로 분류하는 단계, 상기 프로세서에 의해, 상기 채권 펀드가 액티브 펀드인 경우, 쉬프트 리스크(shift risk), 트위스트 리스크(twist risk) 및 크레딧 리스크(credit risk)에 기반하여 상기 채권 펀드의 펀드 유형을 분류하는 단계, 상기 프로세서에 의해, 상기 액티브 리스크에 기반하여 상기 채권 펀드의 시장 적합성을 평가하는 단계, 상기 프로세서에 의해, 상기 펀드 유형에 기반한 성과에 기반하여 상기 채권 펀드의 운용 적합성을 평가하는 단계 및 상기 프로세서에 의해, 상기 펀드 유형의 변화 여부에 기반하여 상기 채권 펀드의 스타일 일관성을 평가하는 단계를 포함하는 컴퓨팅 장치의 채권 펀드 평가 방법을 제공한다.Another embodiment of the present disclosure is a method performed by a computing device, wherein, by the processor, the bond fund is converted into an active fund or a passive fund based on an active risk of the bond fund. classifying, by the processor, when the bond fund is an active fund, classifying the fund type of the bond fund based on shift risk, twist risk and credit risk evaluating, by the processor, the market suitability of the bond fund based on the active risk; evaluating, by the processor, the operational suitability of the bond fund based on performance based on the fund type; and the It provides, by a processor, a bond fund evaluation method of a computing device comprising the step of evaluating the style consistency of the bond fund based on whether the type of the fund has changed.

본 개시의 실시 예에 따른 채권 펀드 평가 방법 및 장치는 복수의 채권 펀드들을 정량적으로 평가 및 비교를 통하여 시장 상황에 적합한 채권 펀드를 선택하는데 도움을 줄 수 있다.The bond fund evaluation method and apparatus according to an embodiment of the present disclosure may help select a bond fund suitable for market conditions through quantitative evaluation and comparison of a plurality of bond funds.

본 개시의 실시 예에 따른 채권 펀드 평가 방법 및 장치는 시장의 상황 변화에 적합한 펀드 선택을 가능하게 함으로써 투자자가 초과 성과를 달성할 수 있도록 도움을 줄 수 있다.The bond fund evaluation method and apparatus according to an embodiment of the present disclosure may help investors to achieve excess performance by enabling the selection of a fund suitable for changes in market conditions.

도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 채권 평가 방법을 수행하거나 채권 평가 장치를 구동하기 위한 환경을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 채권 펀드 평가 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 채권 평가 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 채권 펀드의 유형을 분류하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 채권 펀드의 유형을 분류하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
1 is a view showing an environment for performing a bond evaluation method or driving a bond evaluation apparatus according to an embodiment of the present disclosure.
2 is a block diagram illustrating the configuration of a bond fund evaluation apparatus according to an embodiment of the present disclosure.
3 is a flowchart illustrating a bond evaluation method according to an embodiment of the present disclosure.
4 is a flowchart illustrating a method of classifying types of bond funds according to an embodiment of the present disclosure.
5 is a view for explaining a method of classifying types of bond funds according to an embodiment of the present disclosure.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.Hereinafter, the embodiments disclosed in the present specification will be described in detail with reference to the accompanying drawings, but the same or similar components are assigned the same reference numbers regardless of reference numerals, and redundant description thereof will be omitted. The suffixes "module" and "part" for components used in the following description are given or mixed in consideration of only the ease of writing the specification, and do not have distinct meanings or roles by themselves. In addition, in describing the embodiments disclosed in the present specification, if it is determined that detailed descriptions of related known technologies may obscure the gist of the embodiments disclosed in this specification, the detailed description thereof will be omitted. In addition, the accompanying drawings are only for easy understanding of the embodiments disclosed in the present specification, and the technical idea disclosed herein is not limited by the accompanying drawings, and all changes included in the spirit and scope of the present invention , should be understood to include equivalents or substitutes.

제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.Terms including an ordinal number such as 1st, 2nd, etc. may be used to describe various elements, but the elements are not limited by the terms. The above terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.When an element is referred to as being “connected” or “connected” to another element, it is understood that it may be directly connected or connected to the other element, but other elements may exist in between. it should be On the other hand, when it is said that a certain element is "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that the other element does not exist in the middle.

도 1을 참조하여 본 개시의 일 실시 예에 따른 채권 펀드 평가 장치를 구동하기 위한 환경을 설명한다.An environment for driving the bond fund evaluation apparatus according to an embodiment of the present disclosure will be described with reference to FIG. 1 .

본 개시의 실시 예에 따른 채권 펀드 평가 방법을 수행하거나 채권 펀드 평가 장치를 구동하기 위한 환경은 채권 펀드 평가 장치(100)와 선택적으로 채권 펀드의 정보를 제공하는 정보 제공 장치(200)를 포함할 수 있다. 채권 펀드 평가 장치(100) 또는 정보 제공 장치(200)는 증권사의 서버 장치 또는 자산 운용사의 서버 장치일 수 있으며 특별히 그 운영 주체를 한정하지 않는다. 또한, 채권 펀드 평가 장치(100) 또는 정보 제공 장치(200)는 프로세서, 메모리 등의 저장부 등을 포함한 랩탑 컴퓨터, 모바일 디바이스, 퍼스널 컴퓨터 등의 컴퓨팅 장치일 수 있고, 특별히 그 종류를 서버 장치로 한정하지 않는다.The environment for performing the bond fund evaluation method or driving the bond fund evaluation device according to an embodiment of the present disclosure includes the bond fund evaluation device 100 and the information providing device 200 for selectively providing information on the bond fund. can The bond fund evaluation device 100 or the information providing device 200 may be a server device of a securities company or a server device of an asset manager, and the operating entity is not particularly limited. In addition, the bond fund evaluation apparatus 100 or the information providing apparatus 200 may be a computing device such as a laptop computer, a mobile device, a personal computer, etc. including a processor, a storage unit such as a memory, etc. do not limit

정보 제공 장치(200)는 채권 펀드 분석을 위한 채권 펀드의 정보를 네트워크(300)를 통해 채권 펀드 평가 장치(100)에 제공하여 채권 펀드 평가 장치(100)로 하여금 채권 펀드를 분석하게 하거나, 채권 펀드 분석을 수행한 결과를 채권 펀드 평가 장치(100)에 제공할 수 있다.The information providing device 200 provides the bond fund information for the bond fund analysis to the bond fund evaluation device 100 through the network 300 to cause the bond fund evaluation device 100 to analyze the bond fund, or A result of performing the fund analysis may be provided to the bond fund evaluation apparatus 100 .

정보 제공 장치(200) 또는 채권 펀드 평가 장치(100)가 멀티 팩터 모델(Multi-Factor Model)을 이용하여 채권 펀드를 분석하는 경우, 정보 제공 장치(200) 또는 채권 펀드 평가 장치(100)는 데이터 수집 및 수정, 디스크립터 선택 및 테스트(Univariate), 리스크 인덱스 생성, 리스크 인덱스 수익률 예측, 공분산 행렬 계산, 고유 리스크 예측, 모델 조정 등의 과정을 거쳐 PSR(Portfolio Strategy and Risk) 모델을 생성할 수 있다. When the information providing device 200 or the bond fund evaluation device 100 analyzes the bond fund using a multi-factor model, the information providing device 200 or the bond fund evaluation device 100 provides data A Portfolio Strategy and Risk (PSR) model can be created through the processes of collection and modification, descriptor selection and testing (univariate), risk index creation, risk index return prediction, covariance matrix calculation, unique risk prediction, and model adjustment.

이 경우, 정보 제공 장치(200) 또는 채권 펀드 평가 장치(100)는 생성된 PSR 모델 즉 멀티 팩터 모델(Multi Factor Model, 다중 요인 모델)을 활용하여 수익률과 리스크의 발생 원천을 각 팩터 별로 분리하여 분석하는 PSR 분석을 실행할 수 있고, PSR 분석은 채권 펀드에 소속된 각 채권의 공통 요인(예를 들어, 듀레이션(duration), 섹터(sector)등) 및 고유 요인(예를 들어, 채권 개별 특성 등)으로 채권 수익률을 분해할 수 있다.In this case, the information providing device 200 or the bond fund evaluation device 100 uses the generated PSR model, that is, a multi-factor model (Multi Factor Model) to separate the source of the rate of return and risk for each factor. A PSR analysis can be performed to analyze, and the PSR analysis can be performed on common factors (eg, duration, sector, etc.) and unique factors (eg, individual characteristics of bonds, etc.) of each bond belonging to a bond fund. ) can be decomposed into the bond yield.

멀티 팩터 모델은 채권의 수익률을 다양한 팩터들을 이용하여 분해하는 모형으로서, 각 팩터가 수익률에 미치는 기여도를 분석하고 이를 활용하여 채권 종목 별로 성과 평가 및 위험 관리를 수행할 수 있다.The multi-factor model is a model that decomposes the yield of a bond using various factors, and it is possible to analyze the contribution of each factor to the rate of return and use this to evaluate performance and manage risk for each bond issue.

또한, 정보 제공 장치(200) 또는 채권 펀드 평가 장치(100)는 현재 채권 펀드 포트 폴리오의 팩터 노출도 산출 후 팩터 리스크를 반영하여 채권 펀드 포트폴리오의 리스크를 산출(리스크 분석)하거나, 팩터 별 노출도(비중)와 팩터 성과를 결합하여 포트폴리오 성과를 팩터 별 성과로 분해(성과 분석)할 수 있다.In addition, the information providing device 200 or the bond fund evaluation device 100 calculates the risk of the bond fund portfolio by reflecting the factor risk after calculating the factor exposure of the current bond fund portfolio (risk analysis), or the exposure level for each factor By combining (weight) and factor performance, portfolio performance can be decomposed into performance by factor (performance analysis).

채권의 멀티 팩터 모형은 아래와 같을 수 있다.A multi-factor model for bonds can be as follows.

Figure pat00001
Figure pat00001

여기서,

Figure pat00002
는 i 종목의 자본수익률(이자 수익률 제외),
Figure pat00003
는 i종목의 k요인에 대한 노출도(factor exposure),
Figure pat00004
는 k요인의 수익률에 대한 기여도(factor return),
Figure pat00005
는 i종목의 고유 요인에 의한 수익률을 의미한다.here,
Figure pat00002
is the return on capital (excluding interest rate) of stock i,
Figure pat00003
is the factor exposure of i stock to factor k,
Figure pat00004
is the contribution of factor k to the return (factor return),
Figure pat00005
denotes the rate of return due to the intrinsic factor of stock i.

채권 펀드 평가 장치(100)는 채권 펀드의 포트 폴리오에 대하여 멀티 팩터 모델을 이용한 분석 결과에 기반하여, 채권 펀드를 액티브 펀드(active fund) 또는 패시브 펀드(passive fund)로 분류하고, 채권 펀드가 액티브 펀드인 경우, 쉬프트 리스크(shift risk), 트위스트 리스크(twist risk) 및 크레딧 리스크(credit risk)에 기반하여 상기 채권 펀드의 펀드 유형을 분류할 수 있다.The bond fund evaluation apparatus 100 classifies the bond fund into an active fund or a passive fund based on the analysis result using the multi-factor model for the portfolio of the bond fund, and the bond fund is active In the case of a fund, the fund type of the bond fund may be classified based on shift risk, twist risk, and credit risk.

또한, 채권 펀드 평가 장치(100)는 멀티 팩터 모델을 이용한 분석 결과에 기반하여 채권 펀드의 시장 적합성, 운용 적합성 및 스타일 일관성을 평가할 수 있다.Also, the bond fund evaluation apparatus 100 may evaluate market suitability, operational suitability, and style consistency of the bond fund based on the analysis result using the multi-factor model.

채권 펀드 평가 장치(100)가 채권 펀드를 분류하고 평가하는 방법은 도 3 내지 5를 이용하여 아래에서 자세히 설명한다.A method for the bond fund evaluation apparatus 100 to classify and evaluate bond funds will be described in detail below with reference to FIGS. 3 to 5 .

도 2를 참조하여 본 개시의 일 실시 예에 따른 채권 펀드 평가 장치(100)의 구성을 설명한다.The configuration of the bond fund evaluation apparatus 100 according to an embodiment of the present disclosure will be described with reference to FIG. 2 .

채권 펀드 평가 장치(100)는 채권 펀드의 포트 폴리오 분석 결과에 기반하여 채권 펀드의 유형을 분류하고 채권 펀드의 적어도 하나 이상의 평가 지표를 평가하는 프로세서(130), 정보 제공 장치(200) 또는 다른 외부 장치와 채권 펀드의 정보를 송/수신 하거나 분석 및 평가 결과를 전송하는 통신부(110), 채권 펀드의 평가 방법을 수행하기 위해 연산의 중간 데이터, 채권 펀드의 정보(예를 들어, 구성 종목, 각 종목 채권의 수익률 등) 또는 채권 펀드의 분석 결과를 저장하는 메모리(120)를 포함할 수 있다.The bond fund evaluation device 100 classifies the type of bond fund based on the portfolio analysis result of the bond fund and evaluates at least one or more evaluation indicators of the bond fund processor 130, information providing device 200, or other external Communication unit 110 that transmits/receives information of the device and bond fund or transmits analysis and evaluation results, intermediate data of operation to perform the evaluation method of bond funds, information of bond funds (eg, constituent stocks, each It may include a memory 120 for storing the results of analysis of stocks and bonds) or bond funds.

통신부(110)는 무선 통신부 또는 유선 통신부를 포함할 수 있다.The communication unit 110 may include a wireless communication unit or a wired communication unit.

무선 통신부는, 이동통신 모듈, 무선 인터넷 모듈, 근거리 통신 모듈, 위치정보 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The wireless communication unit may include at least one of a mobile communication module, a wireless Internet module, a short-range communication module, and a location information module.

이동통신 모듈은, 이동통신을 위한 기술표준들 또는 통신방식(예를 들어, GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), CDMA2000(Code Division Multi Access 2000), EV-DO(Enhanced Voice-Data Optimized or Enhanced Voice-Data Only), WCDMA(Wideband CDMA), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced) 등)에 따라 구축된 이동 통신망 상에서 기지국, 외부의 단말, 서버 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신한다. The mobile communication module includes technical standards or communication methods for mobile communication (eg, GSM (Global System for Mobile communication), CDMA (Code Division Multi Access), CDMA2000 (Code Division Multi Access 2000)), EV-DO ( Enhanced Voice-Data Optimized or Enhanced Voice-Data Only), Wideband CDMA (WCDMA), High Speed Downlink Packet Access (HSDPA), High Speed Uplink Packet Access (HSUPA), Long Term Evolution (LTE), Long Term (LTE-A) Evolution-Advanced), etc.), transmits and receives radio signals to and from at least one of a base station, an external terminal, and a server on a mobile communication network.

무선 인터넷 모듈은 무선 인터넷 접속을 위한 모듈을 말하는 것으로, 채권 펀드 평가 장치(100)에 내장되거나 외장될 수 있다. 무선 인터넷 모듈은 무선 인터넷 기술들에 따른 통신망에서 무선 신호를 송수신하도록 이루어진다.The wireless Internet module refers to a module for wireless Internet access, and may be built-in or external to the bond fund evaluation apparatus 100 . The wireless Internet module is configured to transmit and receive wireless signals in a communication network according to wireless Internet technologies.

무선 인터넷 기술로는, 예를 들어 WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), Wi-Fi(Wireless Fidelity) Direct, DLNA(Digital Living Network Alliance), WiBro(Wireless Broadband), WiMAX(World Interoperability for Microwave Access), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced) 등이 있다.As wireless Internet technology, for example, WLAN (Wireless LAN), Wi-Fi (Wireless-Fidelity), Wi-Fi (Wireless Fidelity) Direct, DLNA (Digital Living Network Alliance), WiBro (Wireless Broadband), WiMAX (World Interoperability for Microwave Access), High Speed Downlink Packet Access (HSDPA), High Speed Uplink Packet Access (HSUPA), Long Term Evolution (LTE), Long Term Evolution-Advanced (LTE-A), and the like.

근거리 통신 모듈은 근거리 통신(Short range communication)을 위한 것으로서, 블루투스(Bluetooth™), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), UWB(Ultra Wideband), ZigBee, NFC(Near Field Communication), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), Wi-Fi Direct, Wireless USB(Wireless Universal Serial Bus) 기술 중 적어도 하나를 이용하여, 근거리 통신을 지원할 수 있다.The short-range communication module is for short-range communication, and includes Bluetooth™, Radio Frequency Identification (RFID), Infrared Data Association (IrDA), Ultra Wideband (UWB), ZigBee, and Near Field (NFC). Communication), Wi-Fi (Wireless-Fidelity), Wi-Fi Direct, and Wireless USB (Wireless Universal Serial Bus) technology may be used to support short-distance communication.

위치정보 모듈은 채권 펀드 평가 장치(100)의 위치(또는 현재 위치)를 획득하기 위한 모듈로서, 그의 대표적인 예로는 GPS(Global Positioning System) 모듈 또는 WiFi(Wireless Fidelity) 모듈이 있다. 예를 들어, 단말기는 GPS모듈을 활용하면, GPS 위성에서 보내는 신호를 이용하여 채권 펀드 평가 장치(100)의 위치를 획득할 수 있다. The location information module is a module for obtaining the location (or current location) of the bond fund evaluation device 100, and a representative example thereof is a GPS (Global Positioning System) module or a WiFi (Wireless Fidelity) module. For example, if the terminal utilizes the GPS module, it may acquire the position of the bond fund evaluation apparatus 100 using a signal transmitted from a GPS satellite.

일 실시 예에서, 채권 펀드 평가 장치(100)는 사용자의 입력을 위한 입력부(미도시)를 포함할 수 있다.In an embodiment, the bond fund evaluation apparatus 100 may include an input unit (not shown) for a user's input.

입력부는 오디오 신호를 수신하기 위한 마이크로폰, 사용자로부터 정보를 입력 받기 위한 사용자 입력부를 포함할 수 있다. The input unit may include a microphone for receiving an audio signal and a user input unit for receiving information from a user.

사용자 입력부는 기계식(mechanical) 입력수단(또는, 메커니컬 키, 버튼, 돔 스위치 (dome switch), 조그 휠, 조그 스위치 등) 및 터치식 입력수단을 포함할 수 있다. 일 예로서, 터치식 입력수단은, 소프트웨어적인 처리를 통해 터치스크린에 표시되는 가상 키(virtual key), 소프트 키(soft key) 또는 비주얼 키(visual key)로 이루어지거나, 상기 터치스크린 이외의 부분에 배치되는 터치 키(touch key)로 이루어질 수 있다.The user input unit may include a mechanical input means (or a mechanical key, a button, a dome switch, a jog wheel, a jog switch, etc.) and a touch input means. As an example, the touch input means consists of a virtual key, a soft key, or a visual key displayed on the touch screen through software processing, or a part other than the touch screen. It may be made of a touch key (touch key) disposed on the.

일 실시 예에서, 채권 펀드 평가 장치(100)는 채권 펀드 평가 장치(100)에 연결되는 다양한 종류의 외부 기기와의 통로 역할을 수행하는 인터페이스부(미도시)를 포함할 수 있다. 인터페이스부는, 유/무선 데이터 포트(port), 메모리 카드(memory card) 포트, 식별 모듈이 구비된 장치를 연결하는 포트(port), 오디오 I/O(Input/Output) 포트(port), 비디오 I/O(Input/Output) 포트(port), 이어폰 포트(port)중 적어도 하나를 포함할 수 있다. In an embodiment, the bond fund evaluation apparatus 100 may include an interface unit (not shown) that serves as a passage with various types of external devices connected to the bond fund evaluation apparatus 100 . The interface unit includes a wired/wireless data port, a memory card port, a port for connecting a device equipped with an identification module, an audio I/O (Input/Output) port, a video I It may include at least one of an /O (Input/Output) port and an earphone port.

또한, 채권 펀드 평가 장치(100)는 채권 펀드의 정보 또는 채권 펀드의 분석 결과를 각 팩터 별로 분류하여 저장하는 데이터베이스(140), 프로세서(130)의 제어 하에서, 외부의 전원, 내부의 전원을 인가받아 채권 펀드 평가 장치(100)에 포함된 각 구성요소들에 전원을 공급하는 전원 공급부(150)를 포함할 수 있다. 전원 공급부(150)는 공급받은 AC 전원을 DC 전원으로 변환하는 변환 장치 또는 배터리를 포함하며, 상기 배터리는 내장형 배터리 또는 교체 가능한 형태의 배터리일 수 있다.In addition, the bond fund evaluation apparatus 100 applies external power and internal power under the control of the database 140 that classifies and stores the information of the bond fund or the analysis result of the bond fund by each factor, and the processor 130 . It may include a power supply unit 150 for supplying power to each component included in the bond fund evaluation apparatus 100 to receive. The power supply unit 150 includes a converter or a battery that converts the supplied AC power into DC power, and the battery may be a built-in battery or a replaceable battery.

일 실시 예에서, 채권 펀드 평가 장치(100)의 메모리(120)는 머신 러닝(Machine Learning) 기반의 학습 모델을 포함할 수 있고, 머신 러닝 기반의 학습 모델은 CNN 또는 R-CNN(Region based CNN), C-RNN(Convolutional Recursive Neural Network), Fast R-CNN, Faster R-CNN, R-FCN(Region based Fully Convolutional Network), YOLO(You Only Look Once) 또는 SSD(Single Shot Multibox Detector)구조의 신경망을 포함할 수 있다.In one embodiment, the memory 120 of the bond fund evaluation apparatus 100 may include a machine learning (Machine Learning)-based learning model, the machine learning-based learning model is CNN or R-CNN (Region based CNN) ), C-RNN (Convolutional Recursive Neural Network), Fast R-CNN, Faster R-CNN, R-FCN (Region based Fully Convolutional Network), YOLO (You Only Look Once) or SSD (Single Shot Multibox Detector) structure It may include a neural network.

학습 모델은 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있으며, 학습 모델의 일부 또는 전부가 소프트웨어로 구현되는 경우 학습 모델을 구성하는 하나 이상의 명령어는 메모리(120)에 저장될 수 있다. 상기 학습 모델은 채권 펀드의 포트폴리오 분석 팩터들에 대한 펀드 유형을 라벨(label)로 가진 훈련 데이터를 이용하여 채권 펀드의 유형을 분류하도록 훈련된 학습 모델일 수 있다. 채권 펀드 평가 장치(100)는 채권 펀드의 포트폴리오 분석 팩터들에 대한 펀드 유형을 라벨(label)로 가진 훈련 데이터로 훈련된 학습 모델에 기반하여 채권 펀드의 유형을 결정할 수 있다.The learning model may be implemented in hardware, software, or a combination of hardware and software, and when a part or all of the learning model is implemented in software, one or more instructions constituting the learning model may be stored in the memory 120 . The learning model may be a learning model trained to classify types of bond funds using training data having a fund type for portfolio analysis factors of a bond fund as a label. The bond fund evaluation apparatus 100 may determine the bond fund type based on a learning model trained with training data having, as a label, the fund type for portfolio analysis factors of the bond fund.

도 3을 참조하여 본 개시의 일 실시 예에 따른 채권 펀드 평가 장치(100)의 채권 펀드 평가 방법을 설명한다.A bond fund evaluation method of the bond fund evaluation apparatus 100 according to an embodiment of the present disclosure will be described with reference to FIG. 3 .

채권 펀드 평가 장치(100)의 프로세서(130)는 정보 제공 장치(200) 또는 외부 장치 등으로부터 수신하거나 사용자로부터 입력받은 채권 펀드의 정보에 기반하여 채권 펀드를 멀티 팩터 모델을 이용하여 분석하거나, 정보 제공 장치(200) 또는 외부 장치 등으로부터 수신하거나 사용자로부터 입력받은 채권 펀드의 멀티 팩터 모델 기반 분석 결과에 기반하여 채권 펀드를 액티브 펀드(active fund) 또는 패시브 펀드(passive fund)로 분류할 수 있다(S110). 채권 펀드 평가 장치(100) 또는 정보 제공 장치(200)는 채권 펀드에 대해 멀티 팩터 모델 기반 분석 결과로 액티브 리스크, 스타일 노출도, 섹터 노출도, 리스크 기여도, 편입주식변화 등을 제공할 수 있다. The processor 130 of the bond fund evaluation device 100 analyzes the bond fund using a multi-factor model based on information of the bond fund received from the information providing device 200 or an external device or input from a user, or information A bond fund may be classified into an active fund or a passive fund based on the multi-factor model-based analysis result of the bond fund received from the providing device 200 or an external device or input from a user ( S110). The bond fund evaluation apparatus 100 or the information providing apparatus 200 may provide active risk, style exposure, sector exposure, risk contribution, change in stocks, etc. as a result of multi-factor model-based analysis for bond funds.

액티브 리스크는 펀드 또는 관리 포트폴리오가 비교되는 벤치마크 대비 성과차이를 가늠할 수 있는 리스크로서 벤치마크 대비 펀드의 액티브 리스크는 펀드의 액티브 전략 수준과 달성 가능한 벤치마크 대비 초과 성과의 크기를 가늠할 수 있는 통찰력을 제공한다.Active risk is the risk that can measure the difference in performance against a benchmark against which a fund or managed portfolio is compared. to provide.

채권 펀드 평가 장치(100) 또는 정보 제공 장치(200)는 여러 가지 리스크 특성을 비교하여 액티브 리스크를 관찰할 수 있다. 액티브 리스크 비교를 위한 리스크 측정 기준 중 세 가지에는 베타(beta), 표준 편차 또는 변동성 및 샤프 비율(Sharpe Ration)이 포함된다. 베타는 벤치 마크 대비 펀드의 위험을 나타내는 것으로서, 1 보다 큰 펀드 베타는 높은 위험을 나타내며 1 보다 낮은 펀드 베타는 낮은 위험을 나타낸다. 표준 편차 또는 변동성은 기본 증권의 변동을 종합적으로 나타낸다. 벤치 마크보다 높은 펀드 변동성 측정은 위험이 높고 벤치 마크보다 낮은 펀드 변동성은 위험이 낮다. 샤프 비율은 위험의 함수로서 초과 수익을 이해하기 위한 척도를 제공한다. 샤프 비율이 높을수록 펀드가 위험 단위당 더 높은 수익을 창출하여 더 효율적으로 투자한다는 것을 의미한다. 액티브 리스크를 계산하는 방법은 투자 수익에서 벤치 마크 수익을 감산하거나, 시간에 따른 투자 차이와 벤치 마크 수익의 표준 편차를 취하거나 그 외의 방법일 수 있다. The bond fund evaluation apparatus 100 or the information providing apparatus 200 may observe active risks by comparing various risk characteristics. Three of the risk metrics for comparing active risk include beta, standard deviation or volatility, and the Sharpe Ration. Beta represents the fund's risk relative to the benchmark, with a fund beta greater than 1 indicating high risk and a fund beta lower than 1 indicating low risk. Standard deviation, or volatility, collectively represents the volatility of the underlying security. A measure of fund volatility above the benchmark is risky, and a fund volatility measure below the benchmark is low risk. The Sharpe ratio provides a metric for understanding excess return as a function of risk. A higher Sharpe ratio means that the fund invests more efficiently by generating a higher return per unit of risk. The method of calculating active risk may be by subtracting the benchmark return from the investment return, taking the investment difference over time and the standard deviation of the benchmark return, or other methods.

또한, 스타일 노출도는 펀드의 스타일 요인과 벤치마크의 스타일 요인과의 차이를 나타내는 것으로, 0에 가까울수록 벤치마크와 비슷함을 의미하고, 섹터 노출도는 펀드의 섹터 요인과 벤치마크의 섹터 요인과의 차이를 나타내는 것으로, 0에 가까울수록 벤치마크와 비슷함을 의미한다.In addition, style exposure indicates the difference between the style factor of the fund and the style factor of the benchmark. The closer to 0, the more similar it is to the benchmark. The sector exposure is the sector factor of the fund and the sector factor of the benchmark. It indicates the difference between , and the closer it is to 0, the more similar it is to the benchmark.

또한, 리스크 기여도는 액티브 리스크의 구성 요소인 공통요인 위험과, 스타일 위험, 업종 위험, 공분산 위험, 종목선택 위험의 구성비율을 나타내는 것으로서, 액티브 리스크에 공통요인 위험, 스타일 위험, 업종 위험, 공분산 위험, 종목선택 위험이 몇 %나 기여하고 있는지를 나타낸다. 스타일 위험과 업종 위험 내에서도 세부 요인 별로 리스크 기여도를 계산할 수 있다.In addition, risk contribution represents the composition ratio of common factor risk, style risk, industry risk, covariance risk, and stock selection risk, which are components of active risk. , indicates what percentage of stock selection risk is contributing. Even within style risk and industry risk, the risk contribution can be calculated for each detailed factor.

채권 펀드 평가 장치(100)가 채권 펀드의 포트 폴리오에 대하여 멀티 팩터 분석을 수행하는 방법은, 통상의 기술자에게 알려진 사항들이므로 본 명세서에서는 더 이상의 자세한 설명을 생략한다.Since the method for the bond fund evaluation apparatus 100 to perform multi-factor analysis on the portfolio of bond funds is known to those skilled in the art, further detailed description thereof will be omitted herein.

채권 펀드 평가 장치(100)의 프로세서(130)는 채권 펀드의 분석 결과 중 하나인 액티브 리스크(active risk)에 기반하여 채권 펀드를 액티브 펀드 또는 패시브 펀드로 분류할 수 있다.The processor 130 of the bond fund evaluation apparatus 100 may classify the bond fund into an active fund or a passive fund based on an active risk that is one of the analysis results of the bond fund.

일 실시 예에서, 채권 펀드 평가 장치(100)의 프로세서는 채권 펀드의 액티브 리스크가 미리 설정된 제1 액티브 리스크 기준 값 미만인 경우 패시브 펀드로 분류하고, 액티브 리스크가 제1 액티브 리스크 기준 값 이상인 경우 채권 펀드를 액티브 펀드로 분류하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이 때, 제1 액티브 리스크 기준 값은 채권 펀드의 운용 보수에 기반하여 미리 설정될 수 있고, 채권 펀드 평가 장치(100)는 동일한 채권 펀드일 지라도 특정 구간(채권 펀드를 평가하는 총 기간 중 일정 부분 기간)마다 채권 펀드를 액티브 펀드 또는 패시브 펀드로 분류할 수 있다. 특정 구간은 월, 분기 또는 반기일 수 있고 특별히 그 구간의 길이를 한정하지 않는다.In an embodiment, the processor of the bond fund evaluation apparatus 100 classifies the bond fund as a passive fund when the active risk of the bond fund is less than a preset first active risk reference value, and when the active risk is equal to or greater than the first active risk reference value, the bond fund It may further include the step of classifying as an active fund. In this case, the first active risk reference value may be preset based on the management fee of the bond fund, and the bond fund evaluation apparatus 100 performs a specific period (a certain portion of the total period for evaluating the bond fund) even in the same bond fund. period), a bond fund can be classified as either an active fund or a passive fund. A specific section may be a month, quarter, or semi-annual period, and the length of the section is not particularly limited.

예를 들어, AA 펀드 코드를 가진 채권 펀드의 멀티 팩터 모델에 기반한 분석 결과가 도 5와 같을 수 있다. For example, an analysis result based on a multi-factor model of a bond fund having an AA fund code may be as shown in FIG. 5 .

채권 펀드의 운용 보수가 10bp(basis point, 10bp는 0.1%)인 경우, 제1 액티브 리스크 기준 값은 운용 보수 이상의 성과를 기대하기 위해 벤치 마크 대비 액티브 리스크가 0.1 이상이 되도록 제1 액티브 리스크 기준 값이 설정될 수 있다. 또는, 제1 액티브 리스크 기준 값은 운용 보수보다 일정 비율 또는 일정 값 이상이 되도록 미리 설정될 수 있다. 예를 들어, 항상 운용 보수보다 10% 이상의 값을 갖도록 제1 액티브 리스크 기준 값이 설정되거나 운용 보수보다 1bp 이상의 값을 갖도록 제1 액티브 리스크 기준 값이 설정될 수 있다. 따라서, 채권 펀드 평가 장치(100)는 채권 펀드의 운용 보수보다 높은 이익을 기대할 수 있는 채권 펀드를 액티브 전략을 구현하는 액티브 펀드로 분류할 수 있다.If the management fee of the bond fund is 10bp (basis point, 10bp is 0.1%), the first active risk reference value is the first active risk reference value so that the active risk is 0.1 or more compared to the benchmark in order to expect performance above the management fee This can be set. Alternatively, the first active risk reference value may be preset to be greater than or equal to a certain percentage or a certain value of the management fee. For example, the first active risk reference value may be set to always have a value of 10% or more than the management fee, or the first active risk reference value may be set to have a value of 1 bp or more than the management fee. Accordingly, the bond fund evaluation apparatus 100 may classify a bond fund that can expect a higher profit than the management fee of the bond fund as an active fund implementing an active strategy.

도 5를 예로 들면, 액티브 리스크가 0.1 이상이 되도록 제1 액티브 리스크 기준 값이 설정된 경우, 채권 펀드 평가 장치(100)는 AA 펀드 코드를 가진 채권 펀드의 각 구간의 액티브 리스크(510)를 확인하여, 1구간은 액티브 리스크가 0.085이므로 AA 펀드 코드를 가진 채권 펀드를 패시브 펀드로 분류하고, 2구간은 액티브 리스크가 0.0859이므로 역시 AA 펀드 코드를 가진 채권 펀드를 패시브 펀드로 분류할 수 있다. 3 내지 6구간에서는 모두 액티브 리스크가 0.1 이상이므로 채권 펀드 평가 장치(100)는 AA 펀드 코드를 가진 채권 펀드를 액티브 펀드로 분류할 수 있다. 5 as an example, when the first active risk reference value is set so that the active risk is 0.1 or more, the bond fund evaluation apparatus 100 checks the active risk 510 of each section of the bond fund having the AA fund code, , since the active risk is 0.085 in section 1, a bond fund with the AA fund code is classified as a passive fund. In sections 3 to 6, since the active risk is 0.1 or more, the bond fund evaluation apparatus 100 may classify the bond fund having the AA fund code as an active fund.

채권 펀드 평가 장치(100)의 프로세서(130)는 채권 펀드가 액티브 펀드인 경우(S112), 쉬프트 리스크(shift risk), 트위스트 리스크(twist risk) 및 크레딧 리스크(credit risk)에 기반하여 채권 펀드의 펀드 세부 유형인 제1 유형을 결정할 수 있다(S120). 이 경우, 채권 펀드 평가 장치(100)는 각 구간마다 채권 펀드의 제1 유형을 각각 결정할 수 있다.When the bond fund is an active fund (S112), the processor 130 of the bond fund evaluation apparatus 100 determines the bond fund's value based on a shift risk, a twist risk, and a credit risk. A first type, which is a detailed fund type, may be determined (S120). In this case, the bond fund evaluation apparatus 100 may determine the first type of the bond fund for each section, respectively.

도 4를 예로 들어, 채권 펀드 평가 장치(100)가 액티브 펀드로 분류된 채권 펀드의 제1 유형 및 제2 유형을 결정하는 방법을 자세히 설명한다.Referring to FIG. 4 as an example, a method in which the bond fund evaluation apparatus 100 determines the first type and the second type of bond funds classified as active funds will be described in detail.

일 실시 예에서, 채권 펀드 평가 장치(100)는 액티브 펀드로 분류된 채권 펀드에 대해 멀티 팩터 모델 기반 분석 결과 중 쉬프트 팩터(shift factor), 트위스트 팩터(twist factor), 크레딧 팩터(credit factor)의 각 리스크를 확인할 수 있다(S210).In one embodiment, the bond fund evaluation apparatus 100 includes a shift factor, a twist factor, and a credit factor among the multi-factor model-based analysis results for a bond fund classified as an active fund. Each risk can be checked (S210).

채권 펀드 평가 장치(100)는 쉬프트 팩터, 트위스트 팩터, 크레딧 팩터의 각 리스크 중 가장 리스크가 높은 팩터와 관련된 펀드 유형으로 채권 펀드의 제1 유형을 결정할 수 있다(S220). The bond fund evaluation apparatus 100 may determine the first type of the bond fund as a fund type associated with the highest risk factor among risks of the shift factor, the twist factor, and the credit factor ( S220 ).

도 5를 예로 들면, AA 펀드 코드를 가진 채권 펀드는 3구간에서 트위스트 팩터, 쉬프트 팩터 및 크레딧 팩터의 리스크가 각각 0.0964, 0.0334 및 0.0507을 갖고 그 중 트위스트 팩터의 리스크가 가장 크므로 채권 펀드 평가 장치(100)는 AA 펀드 코드를 가진 채권 펀드의 3구간 제1 유형을 트위스트로 결정(520)할 수 있다. 마찬가지로, 4 내지 6구간에서는 크레딧 리스크가 가장 크므로 AA 펀드 코드를 가진 채권 펀드를 4 내지 6구간에서는 크레딧으로 제1 유형을 결정(520)할 수 있다. Taking Figure 5 as an example, a bond fund having an AA fund code has twist factor, shift factor, and credit factor risks of 0.0964, 0.0334, and 0.0507, respectively, in 3 sections, and among them, the risk of the twist factor is the largest, so bond fund evaluation device (100) may determine (520) the twist, the first type of 3 sections of the bond fund with the AA fund code. Similarly, since the credit risk is the greatest in sections 4 to 6, a bond fund having an AA fund code may be determined as a credit in sections 4 to 6 as the first type (520).

이후, 채권 펀드 평가 장치(100)는 채권 펀드의 제1 유형에 기반하여 상기 채권 펀드의 쉬프트 팩터, 트위스트 팩터 또는 크레딧 팩터 중 어느 하나인 제1 팩터를 확인할 수 있다(S230). 예를 들어, 채권 펀드의 제1 유형이 트위스트로 결정된 경우 해당 채권 펀드의 트위스트 팩터를 확인할 수 있다.Thereafter, the bond fund evaluation apparatus 100 may identify a first factor that is any one of a shift factor, a twist factor, or a credit factor of the bond fund based on the first type of the bond fund ( S230 ). For example, if the first type of the bond fund is determined to be twisted, the twist factor of the bond fund may be checked.

도 5를 예로 들면, 채권 펀드 평가 장치(100)는 AA 펀드 코드를 가진 채권 펀드의 3구간 제1 유형을 트위스트로 결정(520)하였으므로 트위스트 팩터를 확인하여 3구간의 트위스트 팩터의 노출도(노출값)가 0.2974인 것을 확인할 수 있다.Taking FIG. 5 as an example, since the bond fund evaluation apparatus 100 determines 520 the first type of the 3 section of the bond fund having the AA fund code to be twisted, the twist factor is checked and the exposure degree (exposure value) of the twist factor of the 3 sections ) is 0.2974.

일 실시 예에서, 채권 펀드 평가 장치(100)는 채권 펀드의 제1 유형과 동일한 유형으로 분류된 적어도 두 개 이상의 펀드들의 제1 팩터 노출도 평균 또는 전체 채권 펀드의 제1 팩터 노출도 평균과 채권 펀드의 제1 팩터 노출도를 비교하고(S240), 그 비교 결과에 기반하여 채권 펀드의 제2 유형을 결정할 수 있다(S250).In one embodiment, the bond fund evaluation apparatus 100 is the first factor exposure average of at least two or more funds classified into the same type as the first type of bond funds or the average of the first factor exposure of all bond funds and bonds The first factor exposure of the funds may be compared (S240), and a second type of the bond fund may be determined based on the comparison result (S250).

도 5를 예로 들면, 채권 펀드 평가 장치(100)는 AA 펀드 코드를 가진 채권 펀드가 3구간 제1 유형이 트위스트로 결정(520)했고, 3구간의 트위스트 팩터의 노출도(노출값)인 0.2974가 트위스트로 분류된 펀드들(또는 전체 채권 펀드들)의 트위스트 팩터 노출도 평균보다 높은 경우(532) AA 펀드 코드를 가진 채권 펀드의 3구간 제2 유형을 +트위스트로 결정(530) 할 수 있다.5 as an example, in the bond fund evaluation apparatus 100, the bond fund having the AA fund code is determined 520 to be the first type of the 3 period twist, and 0.2974, which is the exposure (exposure value) of the twist factor of the 3 period, is If the twist factor exposure of the funds classified as twisted (or all bond funds) is also higher than the average ( 532 ), the second type of the bond fund having the AA fund code may be determined as +twist ( 530 ).

마찬가지로, 채권 펀드 평가 장치(100)는 AA 펀드 코드를 가진 채권 펀드의 4 내지 6 구간에서 크레딧 팩터의 노출도를 각각 제1 유형이 크레딧으로 분류된 펀드들(또는 전체 채권 펀드들)의 크레딧 팩터 노출도 평균과 비교하여(534), AA 펀드 코드를 가진 채권 펀드의 해당 구간의 제2 유형을 각각 -크레딧, +크레딧, +크레딧으로 결정(530)할 수 있다. Similarly, the bond fund evaluation apparatus 100 determines the exposure of the credit factor in sections 4 to 6 of the bond fund having the AA fund code, respectively, the credit factor of the funds (or all bond funds) in which the first type is classified as credit. Compared with the exposure average (534), the second type of the corresponding section of the bond fund having the AA fund code may be determined (530) as -credit, +credit, and +credit, respectively.

다시 도 3을 참고하여 설명하면, 채권 펀드 평가 장치(100)는 액티브 리스크에 기반하여 채권 펀드의 시장 적합성을 평가하고(S130), 펀드 유형에 기반한 성과에 기반하여 채권 펀드의 운용 적합성을 평가하고(S140), 펀드 유형의 변화 여부에 기반하여 채권 펀드의 스타일 일관성을 평가(S150)할 수 있다.Referring back to FIG. 3 , the bond fund evaluation device 100 evaluates the market suitability of the bond fund based on active risk (S130), evaluates the operational suitability of the bond fund based on the performance based on the fund type, and (S140), it is possible to evaluate the style consistency of the bond fund based on whether the type of fund has changed (S150).

일 실시 예에서, 채권 펀드 평가 장치(100)는 미리 설정된 기간 동안의 액티브 리스크의 변화에 기반하여 시장 적합성을 평가할 수 있다. In an embodiment, the bond fund evaluation apparatus 100 may evaluate market suitability based on a change in active risk for a preset period.

예를 들어, 채권 펀드 평가 장치(100)는 채권 펀드의 각 구간 액티브 리스크 값을 제1 액티브 리스크 기준 값과 비교하고, 각 구간에서의 액티브 리스크가 제1 액티브 리스크 기준 값인 경우 미리 설정된 점수를 부여하여 합산한 값을 전체 구간 개수로 나누어 시장 적합성을 평가할 수 있다.For example, the bond fund evaluation apparatus 100 compares the active risk value of each section of the bond fund with the first active risk reference value, and gives a preset score when the active risk in each section is the first active risk reference value market suitability can be evaluated by dividing the summed value by the total number of sections.

도 5를 예로 들면, 채권 펀드 평가 장치(100)는 AA 펀드 코드를 가진 채권 펀드의 1 내지 6구간의 각 구간에서의 액티브 리스크가 제1 액티브 리스크 기준 값인 10bp이상인 구간마다 1점을 부여하여 합산한 값(4)을 전체 구간 개수인 6으로 나누어 시장 적합성을 0.67(540)으로 평가할 수 있다.5 as an example, the bond fund evaluation device 100 gives 1 point for each section in which the active risk in each section of sections 1 to 6 of the bond fund having the AA fund code is 10 bp or more, which is the first active risk reference value, and adds up The market suitability can be evaluated as 0.67 (540) by dividing one value (4) by 6, which is the total number of sections.

일 실시 예에서, 채권 펀드 평가 장치(100)는 채권 펀드의 제1 유형과 동일한 유형으로 분류된 적어도 두 개 이상의 펀드들의 제1 유형에 따른 성과 평균과 미리 설정된 기간 동안의 채권 펀드의 제1 유형에 따른 성과의 비교 결과에 기반하여 운용 적합성을 평가할 수 있다. In one embodiment, the bond fund evaluation apparatus 100 is a first type of bond fund for a preset period and a performance average according to the first type of at least two or more funds classified into the same type as the first type of bond fund Operation suitability can be evaluated based on the result of comparison of performance according to

예를 들어, 채권 펀드 평가 장치(100)는 채권 펀드가 쉬프트인 경우 채권 펀드의 쉬프트 팩터의 성과를 제1 유형이 쉬프트인 채권 펀드들의 쉬프트 팩터 성과 평균을 비교하여 비교 결과에 따라 미리 설정된 기준에 따라 각 구간마다 점수를 부여하고, 그 점수의 평균으로 채권 펀드의 운용 적합성을 평가할 수 있다.For example, the bond fund evaluation apparatus 100 compares the performance of the shift factor of the bond fund when the bond fund is shifted to the shift factor performance average of bond funds whose first type is shift to a preset criterion according to the comparison result. Accordingly, a score is given to each section, and the suitability of the bond fund can be evaluated with the average of the scores.

또한, 채권 펀드가 패시브 펀드인 경우 미리 설정된 제2 기간 동안의 패시브 펀드로 분류된 적어도 두 개 이상의 펀드들의 쉬프트 성과, 트위스트 성과 및 크레딧 성과의 합의 평균과 채권 펀드의 쉬프트 성과, 트위스트 성과 및 크레딧 성과의 합의 비교 결과에 기반하여 운용 적합성을 평가할 수 있다.In addition, when the bond fund is a passive fund, the average of the sum of the shift performance, twist performance and credit performance of at least two funds classified as passive funds for the second preset period and the shift performance, twist performance and credit performance of the bond fund Operation suitability can be evaluated based on the comparison result of the consensus of

도 5를 예로 들면, 채권 펀드 평가 장치(100)는 AA 펀드 코드를 가진 채권 펀드가 1구간에서 패시브 펀드로 분류되었고, 1구간에서 AA 펀드 코드를 가진 채권 펀드의 쉬프트 성과, 트위스트 성과 및 크레딧 성과의 합인 0.096이 패시브 펀드로 분류된 채권 펀드들의 쉬프트 성과, 트위스트 성과 및 크레딧 성과의 합의 평균인 0.173보다 0.08만큼 작은 결과에 기반하여 1구간에 대한 운용 적합성 구간 점수를 0.3으로 부여할 수 있다. 5 as an example, in the bond fund evaluation apparatus 100, the bond fund having the AA fund code is classified as a passive fund in the first section, and the shift performance, twist performance and credit performance of the bond fund having the AA fund code in the first section Based on the result that the sum of 0.096 is smaller than 0.173, which is the average of the sum of shift performance, twist performance, and credit performance of bond funds classified as passive funds, by 0.08, it is possible to give the management suitability interval score for section 1 as 0.3.

이때, 전략 성과가 동일 유형의 채권 펀드 평균 성과와 비교하여 미리 설정된 동일 범위에 해당하는 경우 기본 점수인 0.5점을 부여하고, 5bp차이마다 기본 점수로부터 0.2점을 합산하거나 차감할 수 있고, 기본 점수, 합산 또는 차감하는 점수, 합산 또는 차감하는 단위 차이는 평가 기간에서 여러 펀드의 성과를 비교하여 기준을 결정할 수 있다.At this time, if the strategic performance falls within the same preset range compared to the average performance of the bond fund of the same type, a basic score of 0.5 points is given, and 0.2 points can be added or subtracted from the basic score for every 5 bp difference, and the basic score , the scores to be added or subtracted, and the difference in units to be added or subtracted can be determined by comparing the performance of multiple funds in the evaluation period.

일 실시 예에서, 채권 펀드 평가 장치(100)는 미리 설정된 기간 동안의 채권 펀드의 제1 유형의 변화에 기반하여 스타일 일관성을 평가할 수 있다.In an embodiment, the bond fund evaluation apparatus 100 may evaluate style consistency based on a change in the first type of bond fund for a preset period.

예를 들어, 채권 펀드 평가 장치(100)는 미리 설정된 기간을 복수의 구간으로 나누고, 각 구간에서 평가된 채권 펀드의 제1 유형이 일관되게 유지되는지 또는 구간마다 일관성을 지키지 못하고 변화하는지를 판단하여 유지 시마다 점수를 부여하고 그 평균 값으로 스타일 일관성을 평가할 수 있다. 즉, 채권 펀드가 이전 구간의 제1 유형과 이어지는 다음 구간에서 동일한 제1 유형을 유지하는 경우 점수를 부여하고 제1 유형이 변한 경우(상이한 경우) 점수를 부여하지 않을 수 있다. 이 경우, 패시브 유형을 유지하는 경우는 액티브 전략이 아니므로 점수를 부여하지 않을 수 있다.For example, the bond fund evaluation apparatus 100 divides the preset period into a plurality of sections, determines whether the first type of bond fund evaluated in each section is consistently maintained or does not keep consistency for each section and changes and maintains Each time is given a score, and the average value can be used to evaluate style consistency. That is, if the bond fund maintains the same first type in the next interval following the first type in the previous interval, a score may be awarded, and if the first type is changed (different), a score may not be awarded. In this case, since the passive type is not an active strategy, points may not be awarded.

도 5를 예로 들면, 채권 펀드 평가 장치(100)는 AA 펀드 코드를 가진 채권 펀드를 1 내지 6구간에서 각 제1 유형을 차례대로 패시브, 패시브, 트위스트, 크레딧, 크레딧, 크레딧으로 분류하였고, 제1 유형이 4 내지 6 구간에서 크레딧 유형을 동일하게 유지하였으므로 5구간 및 6구간에서 각 1점을 부여하여 합산한 후(총 2점) 평가 회수(전체 구간 개수 -1인 5회)로 나눈 값(0.4)(560)으로 스타일 일관성을 평가할 수 있다.5 as an example, the bond fund evaluation apparatus 100 classifies the bond funds having the AA fund code into passive, passive, twisted, credit, credit, and credit in order of each first type in sections 1 to 6, Since type 1 maintained the same credit type in sections 4 to 6, 1 point was given for each section in sections 5 and 6 and added up (2 points in total) divided by the number of evaluations (5 times with total number of sections -1) (0.4) (560) evaluates style consistency.

일 실시 예에서, 채권 펀드 평가 장치(100)는 채권 펀드의 평가 지표들(시장 적합성, 운용 적합성 및 스타일 일관성)을 평가한 결과를 각각 미리 설정된 비율로 반영하여 종합하여 채권 펀드를 평가할 수 있다(S160).In one embodiment, the bond fund evaluation apparatus 100 may evaluate the bond fund by reflecting the evaluation results (market suitability, operational suitability, and style consistency) of the bond fund at a preset ratio, respectively ( S160).

이 경우, 채권 펀드 평가 장치(100)는 각 평가 지표들을 평가한 결과에서 특정 평가 지표에 가중치를 두어 채권 펀드를 평가할 수 있다.In this case, the bond fund evaluation apparatus 100 may evaluate the bond fund by giving weight to a specific evaluation index from a result of evaluating each evaluation index.

예를 들어, 채권 펀드 평가 장치(100)는 미리 설정된 비율이 시장 적합성, 운용 적합성 및 스타일 일관성 각각에 대해 1:2:1인 경우 운용 적합성을 평가한 결과에 다른 평가 지표들을 평가한 결과보다 2배로 반영하여 종합할 수 있다. For example, if the bond fund evaluation device 100 has a preset ratio of 1:2:1 for each of market suitability, operational suitability, and style consistency, the result of evaluating the operational suitability is 2 than the result of evaluating other evaluation indicators. It can be combined by reflecting the ship.

일 실시 예에서, 채권 펀드 평가 장치(100)는 평가 지표들(시장 적합성, 운용 적합성 및 스타일 일관성)을 평가한 결과에 미리 설정된 비율을 곱한 값을 합산한 후 이를 평균하여 채권 펀드를 평가할 수 있다.In an embodiment, the bond fund evaluation apparatus 100 may evaluate the bond fund by adding up a value obtained by multiplying a result of evaluating the evaluation indicators (market suitability, operational suitability, and style consistency) by a preset ratio and averaging them. .

도 5를 예로 들면, 채권 펀드 평가 장치(100)는 AA 펀드 코드를 가진 채권 펀드의 각 평가 지표들을 평가한 결과에 미리 설정된 비율인 1:2:1을 반영하여 합산한 점수(0.67+0.8+0.4=1.87)의 평균인 0.62를 AA 펀드 코드를 가진 채권 펀드의 종합 평가로 결정할 수 있다.Taking FIG. 5 as an example, the bond fund evaluation apparatus 100 reflects the result of evaluating each evaluation index of the bond fund having the AA fund code, which is a preset ratio of 1:2:1, and the summation score (0.67+0.8+) 0.4 = 1.87), 0.62) can be determined as the overall valuation of a bond fund with the AA fund code.

일 실시 예에서, 채권 펀드 평가 장치(100)는 복수의 채권 펀드들에 대하여 각 채권 펀드의 제1 유형 및 종합 평가에 기반하여 특정 채권 펀드를 특정 시장 상황에 적합한 채권 펀드로 결정할 수 있다.In an embodiment, the bond fund evaluation apparatus 100 may determine a specific bond fund as a bond fund suitable for a particular market situation based on the first type and comprehensive evaluation of each bond fund with respect to the plurality of bond funds.

예를 들어, 채권 펀드 평가 장치(100)는 트위스트 전략이 양호한 성과를 발휘할 것으로 시장 상황을 평가한 경우(또는 운용자로부터 시장 상황에 트위스트 전략이 양호할 것으로 입력받은 경우), 제1 유형이 트위스트인 복수의 채권 펀드들에 대하여 채권 펀드 평가를 수행하고 종합 평가가 가장 좋은 채권 펀드를 해당 시장 상황에 적합한 채권 펀드로 결정할 수 있다.For example, when the bond fund evaluation apparatus 100 evaluates the market situation that the twist strategy will perform well (or receives input from the operator that the twist strategy is good in the market situation), the first type is the twist A bond fund evaluation may be performed on a plurality of bond funds, and the bond fund with the best overall evaluation may be determined as a bond fund suitable for the relevant market conditions.

전술한 본 개시는, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있다. 또한, 상기 컴퓨터는 채권 펀드 평가 장치(100)의 프로세서를 포함할 수도 있다.The present disclosure described above can be implemented as computer-readable code on a medium in which a program is recorded. The computer-readable medium includes all types of recording devices in which data readable by a computer system is stored. Examples of computer-readable media include Hard Disk Drive (HDD), Solid State Disk (SSD), Silicon Disk Drive (SDD), ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage device, etc. There is this. In addition, the computer may include a processor of the bond fund evaluation apparatus 100 .

한편, 상기 프로그램은 본 개시를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 통상의 기술자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 프로그램의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함될 수 있다.Meanwhile, the program may be specially designed and configured for the present disclosure, or may be known and used by those skilled in the art of computer software. Examples of the program may include not only machine code generated by a compiler, but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like.

본 개시의 명세서(특히 특허청구범위에서)에서 "상기"의 용어 및 이와 유사한 지시 용어의 사용은 단수 및 복수 모두에 해당하는 것일 수 있다. 또한, 본 개시에서 범위(range)를 기재한 경우 상기 범위에 속하는 개별적인 값을 적용한 발명을 포함하는 것으로서(이에 반하는 기재가 없다면), 발명의 상세한 설명에 상기 범위를 구성하는 각 개별적인 값을 기재한 것과 같다. In the specification of the present disclosure (especially in the claims), the use of the term “above” and similar referential terms may be used in both the singular and the plural. In addition, when a range is described in the present disclosure, each individual value constituting the range is described in the detailed description of the invention as including the invention to which individual values within the range are applied (unless there is a description to the contrary). same as

본 개시에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 본 개시가 한정되는 것은 아니다. 본 개시에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예를 들어, 등)의 사용은 단순히 본 개시를 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 개시의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 통상의 기술자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 인자(factor)에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.The steps constituting the method according to the present disclosure may be performed in an appropriate order unless the order is explicitly stated or there is no description to the contrary. The present disclosure is not necessarily limited to the order in which the steps are described. The use of all examples or exemplary terms (eg, etc.) in the present disclosure is merely for the purpose of describing the present disclosure in detail, and the scope of the present disclosure is not limited by the examples or exemplary terms unless limited by the claims. It is not limited. In addition, those skilled in the art will appreciate that various modifications, combinations and changes can be made according to design conditions and factors within the scope of the appended claims or their equivalents.

따라서, 본 개시의 사상은 상기 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 개시의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Accordingly, the spirit of the present disclosure should not be limited to the above-described embodiments, and the scope of the spirit of the present disclosure as well as the claims to be described later are equivalent to or equivalently changed therefrom. will be said to belong to

100: 채권 펀드 평가 장치 200: 정보 제공 장치100: bond fund valuation device 200: information providing device

Claims (11)

컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 방법으로서,
프로세서에 의해, 채권 펀드의 액티브 리스크(active risk)에 기반하여 상기 채권 펀드를 액티브 펀드(active fund) 또는 패시브 펀드(passive fund)로 분류하는 단계;
상기 프로세서에 의해, 상기 채권 펀드가 액티브 펀드인 경우, 쉬프트 리스크(shift risk), 트위스트 리스크(twist risk) 및 크레딧 리스크(credit risk)에 기반하여 상기 채권 펀드의 펀드 유형을 분류하는 단계;
상기 프로세서에 의해, 상기 액티브 리스크에 기반하여 상기 채권 펀드의 시장 적합성을 평가하는 단계;
상기 프로세서에 의해, 상기 펀드 유형에 기반한 성과에 기반하여 상기 채권 펀드의 운용 적합성을 평가하는 단계; 및
상기 프로세서에 의해, 상기 펀드 유형의 변화 여부에 기반하여 상기 채권 펀드의 스타일 일관성을 평가하는 단계를 포함하는,
컴퓨팅 장치의 채권 펀드 평가 방법.
A method performed by a computing device, comprising:
classifying, by the processor, the bond fund into an active fund or a passive fund based on an active risk of the bond fund;
classifying, by the processor, a fund type of the bond fund based on a shift risk, a twist risk, and a credit risk, when the bond fund is an active fund;
evaluating, by the processor, the market suitability of the bond fund based on the active risk;
evaluating, by the processor, the suitability of the bond fund based on the performance based on the type of the fund; and
Comprising, by the processor, evaluating the style consistency of the bond fund based on whether the fund type has changed,
A method of evaluating a bond fund on a computing device.
제 1 항에 있어서,
상기 채권 펀드를 액티브 펀드 또는 패시브 펀드로 분류하는 단계는,
상기 프로세서에 의해, 상기 채권 펀드의 상기 액티브 리스크가 미리 설정된 제1 액티브 리스크 기준 값 미만인 경우 상기 채권 펀드를 패시브 펀드로 분류하고, 상기 액티브 리스크가 상기 제1 액티브 리스크 기준 값 이상인 경우 상기 채권 펀드를 액티브 펀드로 분류하는 단계를 더 포함하고,
상기 제1 액티브 리스크 기준 값은 상기 채권 펀드의 운용 보수에 기반하여 미리 설정되는,
컴퓨팅 장치의 채권 펀드 평가 방법.
The method of claim 1,
Classifying the bond fund as an active fund or a passive fund comprises:
By the processor, when the active risk of the bond fund is less than a preset first active risk reference value, the bond fund is classified as a passive fund, and when the active risk is greater than or equal to the first active risk reference value, the bond fund further comprising the step of classifying as an active fund;
The first active risk reference value is preset based on the management fee of the bond fund,
A method of evaluating a bond fund on a computing device.
제 2 항에 있어서,
상기 채권 펀드의 펀드 유형을 분류하는 단계는,
상기 프로세서에 의해, 멀티 팩터 모델(Multi Factor Model)에 기반하여 상기 채권 펀드를 분석하여 산출된 상기 쉬프트 리스크, 상기 트위스트 리스크 및 상기 크레딧 리스크를 확인하는 단계; 및
상기 프로세서에 의해, 상기 쉬프트 리스크, 상기 트위스트 리스크 및 상기 크레딧 리스크 중 가장 높은 값을 가진 리스크에 관련된 펀드 유형으로 상기 채권 펀드의 제1 유형을 결정하는 단계를 더 포함하는,
컴퓨팅 장치의 채권 펀드 평가 방법.
3. The method of claim 2,
Classifying the fund type of the bond fund comprises:
checking, by the processor, the shift risk, the twist risk, and the credit risk calculated by analyzing the bond fund based on a multi-factor model; and
Further comprising, by the processor, determining, by the processor, the first type of the bond fund as a fund type related to a risk having a highest value among the shift risk, the twist risk, and the credit risk,
A method of evaluating a bond fund on a computing device.
제 3 항에 있어서,
상기 프로세서에 의해, 상기 채권 펀드의 상기 제1 유형에 기반하여 상기 채권 펀드의 쉬프트 팩터(shift factor), 트위스트 팩터(twist factor) 또는 크레딧 팩터(credit factor) 중 어느 하나인 제1 팩터를 확인하는 단계; 및
상기 프로세서에 의해, 상기 채권 펀드의 제1 유형과 동일한 유형으로 분류된 적어도 두 개 이상의 펀드들의 제1 팩터 노출도 평균 또는 전체 채권 펀드의 제1 팩터 노출도 평균과 상기 채권 펀드의 제1 팩터 노출도를 비교한 결과에 기반하여 상기 채권 펀드의 제2 유형을 결정하는 단계를 더 포함하는,
컴퓨팅 장치의 채권 펀드 평가 방법.
4. The method of claim 3,
Identifying, by the processor, a first factor that is any one of a shift factor, a twist factor, or a credit factor of the bond fund based on the first type of the bond fund step; and
By the processor, the first factor exposure average of at least two or more funds classified into the same type as the first type of the bond fund or the first factor exposure average of all bond funds and the first factor exposure of the bond fund Further comprising the step of determining the second type of the bond fund based on a result of comparing the figures,
A method of evaluating a bond fund on a computing device.
제 3 항에 있어서,
상기 채권 펀드의 상기 운용 적합성을 평가하는 단계는,
상기 프로세서에 의해, 상기 채권 펀드의 상기 제1 유형과 동일한 유형으로 분류된 적어도 두 개 이상의 펀드들의 상기 제1 유형에 따른 성과 평균과 미리 설정된 제2 기간 동안의 상기 채권 펀드의 상기 제1 유형에 따른 성과의 비교 결과에 기반하여 상기 운용 적합성을 평가하는 단계를 더 포함하는,
컴퓨팅 장치의 채권 펀드 평가 방법.
4. The method of claim 3,
The step of evaluating the suitability of the bond fund for management,
In the first type of the bond fund for a second preset period and a performance average according to the first type of at least two or more funds classified into the same type as the first type of the bond fund by the processor Further comprising the step of evaluating the operational suitability based on the comparison result of the performance,
A method of evaluating a bond fund on a computing device.
제 3 항에 있어서,
상기 채권 펀드의 상기 스타일 일관성을 평가하는 단계는,
상기 프로세서에 의해, 미리 설정된 제3 기간 동안의 상기 채권 펀드의 제1 유형의 변화에 기반하여 상기 스타일 일관성을 평가하는 단계를 더 포함하는,
컴퓨팅 장치의 채권 펀드 평가 방법.
4. The method of claim 3,
Evaluating the style consistency of the bond fund comprises:
further comprising, by the processor, evaluating, by the processor, the style consistency based on a change in the first type of the bond fund over a third preset period;
A method of evaluating a bond fund on a computing device.
제 6 항에 있어서,
상기 채권 펀드의 상기 제1 유형의 변화에 기반하여 상기 스타일 일관성을 평가하는 단계는,
상기 제3 기간 동안의 연속된 구간들 중 이전 구간의 상기 채권 펀드의 제1 유형과 이후 구간의 상기 채권 펀드의 제1 유형이 동일한 경우, 상기 제3 기간 동안의 연속된 구간들 중 이전 구간의 상기 채권 펀드의 제1 유형과 이후 구간의 상기 채권 펀드의 제1 유형이 상이한 경우보다 상기 스타일 일관성을 높게 평가하는 단계를 더 포함하는,
컴퓨팅 장치의 채권 펀드 평가 방법.
7. The method of claim 6,
Evaluating the style consistency based on the change in the first type of the bond fund comprises:
If the first type of the bond fund of the previous period and the first type of the bond fund of the subsequent period among the consecutive segments for the third period are the same, the previous period of the consecutive segments for the third period is the same. Further comprising the step of valuing the style consistency higher than when the first type of the bond fund and the first type of the bond fund in subsequent sections are different,
A method of evaluating a bond fund on a computing device.
제 1 항에 있어서,
상기 채권 펀드의 상기 시장 적합성을 평가하는 단계는,
상기 프로세서에 의해, 미리 설정된 제1 기간 동안의 상기 액티브 리스크의 변화에 기반하여 상기 시장 적합성을 평가하는 단계를 더 포함하는,
컴퓨팅 장치의 채권 펀드 평가 방법.
The method of claim 1,
Evaluating the market suitability of the bond fund comprises:
further comprising, by the processor, evaluating the market suitability based on a change in the active risk for a first preset period;
A method of evaluating a bond fund on a computing device.
제 1 항에 있어서,
상기 채권 펀드의 상기 운용 적합성을 평가하는 단계는,
상기 프로세서에 의해, 상기 채권 펀드가 패시브 펀드인 경우 미리 설정된 제2 기간 동안의 패시브 펀드로 분류된 적어도 두 개 이상의 펀드들의 쉬프트 성과, 트위스트 성과 및 크레딧 성과의 합의 평균과 상기 채권 펀드의 쉬프트 성과, 트위스트 성과 및 크레딧 성과의 합의 비교 결과에 기반하여 상기 운용 적합성을 평가하는 단계를 더 포함하는,
컴퓨팅 장치의 채권 펀드 평가 방법.
The method of claim 1,
The step of evaluating the suitability of the bond fund for management,
By the processor, when the bond fund is a passive fund, the average of the sum of the shift performance, the twist performance and the credit performance of at least two funds classified as a passive fund for a preset second period and the shift performance of the bond fund; Further comprising the step of evaluating the operational suitability based on a comparison result of the agreement of the twist performance and the credit performance,
A method of evaluating a bond fund on a computing device.
제 1 항에 있어서,
상기 프로세서에 의해, 상기 채권 펀드의 상기 시장 적합성을 평가한 결과, 상기 운용 적합성을 평가한 결과 및 상기 스타일 일관성을 평가한 결과를 각각 미리 설정된 비율로 반영하여 종합하여 상기 채권 펀드의 종합 평가를 결정하는 단계를 더 포함하는,
컴퓨팅 장치의 채권 펀드 평가 방법.
The method of claim 1,
By the processor, the result of evaluating the market suitability of the bond fund, the result of evaluating the operational suitability and the evaluation of the style consistency are reflected in a preset ratio, respectively, and synthesized to determine the comprehensive evaluation of the bond fund further comprising the step of
A method of evaluating a bond fund on a computing device.
프로세서; 및
상기 프로세서와 전기적으로 연결되고, 상기 프로세서에서 수행되는 적어도 하나의 코드(code)가 저장되는 메모리를 포함하고,
상기 메모리는,
상기 프로세서를 통해 실행될 때, 상기 프로세서가 채권 펀드의 액티브 리스크(active risk)에 기반하여 상기 채권 펀드를 액티브 펀드(active fund) 또는 패시브 펀드(passive fund)로 분류하고, 상기 채권 펀드가 액티브 펀드인 경우 쉬프트 리스크(shift risk), 트위스트 리스크(twist risk) 및 크레딧 리스크(credit risk)에 기반하여 상기 채권 펀드의 펀드 유형을 더 분류하고, 상기 액티브 리스크에 기반하여 상기 채권 펀드의 시장 적합성을 평가하고, 상기 펀드 유형에 기반한 성과에 기반하여 상기 채권 펀드의 운용 적합성을 평가하고, 상기 펀드 유형의 변화 여부에 기반하여 상기 채권 펀드의 스타일 일관성을 평가하도록 야기하는 코드들을 저장하는,
컴퓨팅 장치.
processor; and
It is electrically connected to the processor and comprises a memory in which at least one code (code) executed by the processor is stored,
The memory is
When executed through the processor, the processor classifies the bond fund into an active fund or a passive fund based on an active risk of the bond fund, and the bond fund is an active fund. further classify the fund type of the bond fund based on shift risk, twist risk and credit risk, and evaluate the market suitability of the bond fund based on the active risk; , storing codes causing to evaluate the suitability for management of the bond fund based on the performance based on the fund type, and evaluate the style consistency of the bond fund based on whether the fund type has changed,
computing device.
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