금융공학이라 하면 흔히 복잡한 수리 모델이 먼저 떠올라 실제 데이터를 적용해보기도 전에 포기하기 쉽다. 하지만 통계 언어로 알려진 R을 사용해 단순히 수식에만 의지하는 것이 아닌, 예제를 통해 실제 데이터에 금융 이론을 적용해보면서 금융공학을 쉽게 배워볼 수 있다. 금융 이론에 이미 익숙한 독자들도 R을 이용해 다양한 금융공학 문제를 해결해봄으로써 더욱 다양한 방식으로 금융 문제에 접근할 수 있다.

주택 가격 모델화 및 예측 방법과 공적분, 모델 변동성을 사용해 헤지 비율을 개선하는 방법

포트폴리오 선택과 관련된 이론의 이해와 실제 데이터에 적용하는 방법

자산 가격 결정 모델과 재정 가격 결정 이론 활용 방법

채권의 기본 개념

이산 및 연속형 파생상품 가격 결정 모델 사용 방법

신용 부도 모델 사용 및 코풀러를 통한 부도 모델 사용 방법

보험과 금융의 극단값 이론에 대한 이해 및 모델 구축과 리스크 측정 방법

이 책은 R을 통해 양적 금융 문제를 해결하고자 하는 독자를 대상으로 한다. 독자들이 금융 이론이나 용어에 익숙하다고 가정하지만, 이 책에서도 금융 이론을 다룬다. 독자들이 R에 익숙하다는 가정은 하지 않는다. R 언어를 전체적으로 다루지는 않지만, 특정 문제를 R로 어떻게 해결하는지를 알려주기 때문에 R을 처음 시작하는 독자들에게 이 책은 매우 유익할 것이다. 또한 이미 R을 사용해본 독자에게도 매우 유용할 것이라고 확신한다. 모두가 R을 좀 더 다양하게 활용할 수 있게 될 것이다.

1장, '시계열 데이터 분석'에서는 R로 시계열 데이터를 다루는 방법을 알아본다. 아울러 주택 가격을 모델화하는 방법과 이를 통해 예측하는 방법을 다루며, 공적분(cointegration)과 모델 변동성을 이용해 헤지 비율(hedge ratio)을 개선해본다.

2장, '포트폴리오 최적화'에서는 포트폴리오 선택과 관련된 이론적인 부분과, 실제 데이터에 적용하는 방법을 다룬다.

3장, '자산 가격 결정 모델'에서는 이전 장에서 설명한 모델들을 만들고, 이를 통해 자산 수익과 리스크들 간의 관계를 살펴본다. 또한 자본 자산 가격 결정 모델과 재정 가격 결정 이론에 대해서도 알아본다.

4장, '고정 금리 채권'에서는 채권의 기본적인 개념을 살펴본다. 뿐만 아니라 금융 상품의 리스크를 계산하고, 금리 변화에영향을 받지 않는 포트폴리오도 구축해본다.

5장, '금리 기간 구조 추정'에서는 수익률 곡선과 정부채 가격을 추정하는 방법을 다룬다.

6장, '파생상품 가격 결정'에서는 이산형, 연속형 기간 모델을 사용해 파생상품의 가격을 결정하는 방법을 알아본다. 또한 파생상품의 리스크를 측정하는 계측 값인 그릭(Greeks)에 대해서도 살펴본다.

7장, '신용 리스크 관리'에서는 신용 부도 모델에 대해 다루며, 코풀러를 사용해 부채와 상관성을 가진 모델을 어떻게 구축하는지 알아본다.

8장, '극단값 이론'에서는 보험과 금융에서 극단값 이론을 어떻게 사용할 수 있는지 알아보고, 화재 손실 분포의 꼬리를 어떻게 모델화하는지 알아본다. 또한 이 모델을 사용해 VaR(Value-at-Risk)과 기대 부족액(Expected Shortfall)을 계산해본다.

9장, '금융 네트워크'에서는 R에서 금융 네트워크를 어떻게 나타내고, 시뮬레이션하고, 시각화해서 분석하는지 알아본다. 은행간 시장 여신 거래를 분석하고, 시장의 중요 금융기관을 탐색할 수 있는 체계적인 방법을 다룬다.

이 책은 통계 계산 언어인 R과 QF(Quantitative finance)를 활용해 실제 양적 금융 문제를 해결하는 방법을 설명한다. 이 책에서는 시계열 분석부터 금융 네트워크에 이르기까지 다양한 주제를 다룬다. 각 장에서는 이론을 간략히 살펴 보고, 관련된 문제들을 R을 사용해 해결해본다.

실제 금융공학 문제들을 통계 계산 언어인 R을 사용해 다루는 방법을 보여준다. 이 책은 시계열 분석부터 금융 네트워크에 이르기까지 다양한 범위의 금융 문제들을 다룬다. 각 장에서는 주제와 관련된 이론적인 배경과 개념들을 간단히 다룬 후에, R을 사용해 실무적인 문제들을 해결한다.

이 책은 금융공학 문제들을 풀어보며, R 사용법에 익숙해질 수 있는 좋은 안내서다. 금융공학의 필수적인 이론들을 다루며, R의 여러 가지 명확하고 실용적인 예제들을 통해 이론을 쉽게 이해할 수 있게 도와줄 뿐만 아니라, 실제 문제들을 효과적으로 해결할 수 있게 돕는다.

시계열 분석, 포트폴리오 최적화, 자산 가격 결정 모델이 어떻게 사용되는지를 먼저 살펴보고, 채권, 신용 리스크 관리 같은 파생상품도 알아본다.

게르게이 더로치(Gergely Daróczi)

사회학 박사 과정 중이며, 약 8년 동안 R 프로그램을 사용해 데이터 관리와 분석을 해왔다. 수년간 동안 헝가리의 여러 대학교에서 통계학을 가르치고 있으며, 데이터 분석 일을 하고 있다. 뿐만 아니라 최근 영국에 기반을 둔 리포팅 스타트업 회사를 설립해 경영 중이며, 이 회사에서 개발한 rapporter.net 소프트웨어(또는 플랫폼)에서는 이 책에서 다룬 대부분의 기술과 방법들을 인터페이스로 제공한다. 이 책에서 계량 금융상의 문제 파악과 해결 방법에 대한 R 코딩의 구현 부분을 맡았다.

마이클 푸흘레(Michael Puhle)

독일의 파사우 대학교(University of Passau)에서 금융학으로 박사학위를 취득했다. 몇 년 동안 뮌헨에 있는 알리안츠 글로벌 인베스터스(Allianz Global Investors)에서 시니어 리스크 컨트롤러(Senior Risk Controller)로 일했으며, KPMG 파이낸셜 리스크 매니지먼트(Financial Risk Management)에서 어시스턴스 매니저Assistant Manager로 근무하며 은행에 시장의 위험 모델에 대해 조언하는 일을 했다. 스프링거 출판사(Springer Publishing)에서 펴낸 『Bond Portfolio Optimization』의 저자이기도 하다.

에디나 벨린게르(Edina Berlinger)

코르비너스 대학교에서 경제학으로 박사학위를 취득했다. 현재 조교수로서 기업 금융(corporate finance), 투자론(investments), 금융 리스크 관리(financial risk management)를 가르치고 있다. 대학 금융학부의 학과장이며, 헝가리 과학 아카데미의 재무분과위원회 의장이다. 학자금 대출 시스템, 리스크 관리의 전문가이기도 하며, 최근에는 네트워크 분석을 연구 중이다. 학자금 대출 설계, 유동성 관리, 헤테로지니어스 에이전트 모델(heterogeneous agent models), 시스테믹 리스크(systemic risk)와 연관된 여러 연구 프로젝트를 이끌었다.

페테르 초커(Péter Csóka)

부다페스트의 코르비너스 대학교의 금융학부 조교수이고, 헝가리 과학 아카데미의 경제 및 지역 연구센터 게임 이론 그룹의 객원 연구원이다. 2008년에 마스트리흐트 대학교(Maastricht University)에서 경제학 박사학위를 받았다. 연구 분야는 리스크 측정(risk measures), 리스크 자본 배분(risk capital allocation), 게임 이론(game theory), 기업 금융, 일반 균형 이론(general equilibrium theory) 등이다. 현재 시스템 리스크와 비유동성 포트폴리오에 대한 리스크 요인을 집중적으로 연구하고 있다. Mathematical Methods of Operational Research, European Journal of Operational Research, Games and Economic Behaviour, Journal of Banking and Finance 등의 학술지에 다수의 논문을 발표했다. 부다페스트 Annual Financial Market Liquidity Conference 조직위원회의 의장이기도 하다.

대니엘 허브런(Daniel Havran)

헝가리 과학 아카데미 경제 및 지역 연구센터의 경제학 연구소(Institute of Economics)에서 박사 후 과정을 밟고 있다. 코르비너스 대학교의 시간제 조교수로, 학부와 박사 과정에서는 기업 금융을, 석사 과정에서는 신용 리스크 관리를 강의 중이다. 2011년에 코르비너스 대학교에서 경제학 박사학위를 취득 했고, 관심 분야는 기업의 현금 흐름, 자금 조달, 유동성 관리, 그리고 점두시장에서의 여신 파생상품(credit derivatives over-the-counter markets)이다.

마르톤 미철레츠키(Márton Michaletzky)

코르비너스 대학교에서 2011년에 경제학으로 박사학위를 취득했다. 2000년과 2003년 사이에는 콩코드 시큐리티스 사(Concorde Securities Ltd)에서 리스크 매니저와 미시경제 분석가(Macroeconomic Analyst)로 일했다. 자본 시장 매매 거래 매니저(Capital Market Transactions Manager)로 헝가리안 스테이트 모터웨이 매니지먼트 사(Hungarian State Motorway Management Company)의 30억 유로 유동화 경험이 있다. 2012년에는 IPO와 헝가리안 파이낸셜 서비스 프로바이더(Hungarian financial services provider)의 사모펀드를 준비했다. DBH 인베스트먼트(Investment)에서 일하기 전에는 CUB의 금융학부 조교수였다.

졸트 툴러셔이(Zsolt Tulassay)

파생상품 가격 결정 모델을 인증하는 미국의 주요 투자은행에서 양적 분석가(Quantitative Analyst)로 일하고 있다. 이전에는 코르비너스 대학교의 금융학부에서 파생상품(Derivatives), 양적 리스크 관리(Quantitative Risk Management), 금융 경제학(Financial Econometrics) 수업을 가르치는 보조 강사로 일했다. 부다페스트 코르비너스 대학교와 센트럴 유러피안 대학교(Central European University)에서 경제학 석사 학위를 받았다. 연구 분야는 파생상품 가격 결정(derivatives pricing), 수익률 곡선 모델링(yield curve modeling), 유동성 리스크(liquidity risk), 그리고 이종 에이전트 모델(heterogeneous agent models)이다.

커터 바러디(Kata Váradi)

코르비너스 대학교에서 2013년부터 금융학과 조교수로 재직 중이다. 2009년에 코르비너스 대학교 금융학부를 졸업했으며, 2012년도에 박사학위를 취득 했다. 연구 분야는 시장 유동성, 고정 금리 채권, 헬스케어 시스템의 네트워크 등이다. 연구뿐만 아니라 강의 활동도 병행하고 있으며, 기업 금융, 투자, 벨류에이션, 다국적 금융 관리를 주로 강의한다.

어그네시 비도비츠던치(Agnes Vidovics-Dancs)

코르비너스 대학교의 박사 과정에 있으며, 금융학부의 부교수다. 이전에는 헝가리 정부의 부채 관리 공사에서 주니어 리스크 매니저(Junior Risk Manager)로 일했다. 주요 연구 분야는 정부 채무이며, 특히 국가 부도 위험(sovereign crises and defaults)에 중점을 두고 있다.

현재 주목을 받고 있는 핀테크(Fintech, Financial technology) 사업과 기업들의 모니타이제이션(Monetization, 수익화, 유료화 비즈니스 모델) 업무에 데이터 사이언티스트들이 참여하기 시작하면서 단순히 금융인뿐만 아니라 데이터 사이언티스들에게도 금융공학적인 지식이 많이 요구되고 있다. 금융공학이란 금융(Finance)과 공학(Engineering)의 합성어로, 금융에서 일어나는 여러 문제를 수학, 통계학 및 전산학을 융합해 해결하고자 하는 학문이다. 융합 학문인만큼 전산학 전공자들은 수리 모델과 통계라는 장벽으로 인해 좌절하기 쉬우며, 금융인들은 전산이라는 장벽에 의해 복잡한 수리 모델을 시도해보지 못하고 포기하기 쉽다.

이 책은 통계 언어로 알려진 R을 통해 복잡한 수식에만 의지하지 않고 실제 데이터에 모델을 적용해봄으로써 금융 이론을 좀 더 쉽게 이해할 수 있게 설명해주며, 이미 개발된 R의 금융 라이브러리 사용법을 기술해줌으로써 전산이라는 장벽을 극복할 수 있게 도와준다.

이 책은 시계열부터 금융 네트워크에 이르기까지 금융공학에서 사용되는 기본적인 모델들을 대부분 다루므로, 금융공학을 처음 접하는 독자들에게도 좋은 입문서가 될 수 있을 것이라 확신한다.

이론을 이해하고 다양한 금융 문제들을 해결해봄으로써 그동안 발견하지 못했던 데이터들의 가치를 찾을 수 있기를 기대해본다.

김석우

데이터를 사랑하고 가치를 발견하기 좋아하는 데이터 사이언티스트다. 실리콘밸리에서 데이터 사이언티스트로 근무 중이며, 현재 데이터를 통해 고객의 가치를 찾아내고, 이를 통해 monetization과 price/revenue optimization 업무를 수행 중이다. 번역서로는 『Think Stats: 프로그래머를 위한 통계 및 데이터 분석 방법』(한빛 미디어, 2013)이 있다.