다음은 평균-분산 모델과 블랙-리터만 모델을 여러 속성으로 비교해본 것이다.
▼ 표 5-1 평균-분산 모델과 블랙-리터만 모델 비교
모델 |
평균-분산 모델 |
블랙-리터만 모델 |
개요 |
자산 간 수익률, 분산, 상관계수를 고려해 위험 대비 수익률이 최대가 되도록 배분 |
시장포트폴리오를 효율적 배분으로 가정하고, 투자자 전망을 추가하는 방식 |
수익률 |
과거 자산군별 장기평균수익률을 사용 |
내재수익률(역최적화 이용)+투자자 전망 |
표준 편차 |
과거 자산군별 장기표준편차를 사용 |
자산군별 수익률표준편차+전망 불확실성 |
목적 함수 |
위험조정수익률 최대화 |
기대수익률로 최적화하거나, 제한조건에 따라 위험조정수익률을 최대화함 |
장점 |
자산 분석에 활용 |
자산별로 기대수익률에 투자자 전망 반영 |
단점 |
극단적 배분 문제(코너해) |
성과가 투자 전망에 좌우되며, 일부 자산의 시장 비중을 구하기 어려움 |