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2025 Vol.13, Issue 4 Preview Page

Research Article

31 December 2025. pp. 203-211
Abstract
국민연금 고갈의 피해를 최소화하기 위해, 사적연금 강화를 유도하고자 사용자가 운용하는 DC형 및 IRP의 수익률을 예측하였다. 예측 결과, 원리금 비보장 상품에서 DC형의 운용수익률과 IRP의 운용수익률은 1분기와 3분기는 하락, 2분기와 4분기는 상승하며 일정 구간을 벗어나지 않을 것으로 예측되었다. 한편, 전체 상품의 IRP 운용수익률을 예측한 결과, 원리금 비보장 상품의 수익률보다 상승·하락 폭이 작았다. 또한, DC형과 IRP의 운용비율을 탐색한 결과, DC형보다 연 세제 혜택이 300만 원 더 높은 IRP가 더 높은 것을 확인했다. 운용비율은 IRP가 더 높지만, 실질적인 수익률은 DC형과 비슷하거나 더 작은 것을 보면 높은 운용 참여가 무조건 높은 수익률로 이어지지 않음을 시사한다. 또한, 부족한 지식으로 올바른 투자를 못 하거나, 군중 매매, 잦은 매매 등 행동경제학적 편향이 발생했다고 판단하였다. 본 연구 결과는 사적연금의 올바른 운용을 위해, 정부와 전문 투자자의 구체적인 연금 및 투자 교육이 필요함을 시사한다.
The prediction results indicated that investment returns for both DC and IRP schemes are expected to show a consistent pattern: a decline in the first and third quarters and a rise in the second and fourth quarters, remaining within a certain predictable range. Furthermore, when analyzing the overall IRP investment returns, it was observed that the amplitude of fluctuations (both upward and downward) was smaller compared to the returns from non-guaranteed principal products alone. An examination of the asset allocation ratios for DC and IRP revealed that IRP, which provides an annual tax benefit of 3 million KRW more than DC, exhibited a higher allocation ratio. However, despite this higher participation, IRP's actual returns were found to be similar to or even lower than those of DC schemes. This suggests that simply increasing investment participation does not necessarily translate into higher returns, a phenomenon likely attributable to behavioral economic biases such as improper investment decisions due to insufficient knowledge, herd behavior, confirmation bias, and frequent trading.Therefore, based on these findings, it is strongly suggested that concrete pension and investment education provided by both the government and professional investors is essential for the proper and effective management of private pensions.
References
  1. 이희성, 권순호, “초고령화사회의 노인복지제도의 문제점 및 개선방안”, 노동법논총, 제50권, p. 2, 2020.

  2. https://www.index.go.kr/unify/idx-info.do?idxCd=5057

  3. https://www.index.go.kr/unity/potal/main/EachDtlPageDetail.do?idx_cd=2692

  4. 최진태, 김효진, 김명준, “고령화사회의 노인소득보장정책의 방향”, 한국지방자치연구, 제23권 제4호, pp. 97-113, 2022.

    10.38134/klgr.2022.23.4.097
  5. 류건식, 강성호, 이상우, “퇴직연금 가입자교육 개선방안”, 보험연구원 연구보고서, 제18권 제3호, pp. 70-73, 2018.

  6. 천성길, 이주홍, 최범기, 송재원, “대규모 외생 변수 및 Deep Neural Network 기반 금융 시장 예측 및 성능 향상”, 스마트미디어저널 제9권 제4호, pp. 26-35, 2020.

  7. 최재현, 민현구, “ARIMA 모델을 활용한 이중 변동성의 금융 상품 시계열 데이터 분석”, 융합보안논문지, 제25권 제1호, pp. 185-194, 2025.

    10.33778/kcsa.2025.25.1.185
  8. 안창호, “SAS|ETS를 이용한 전산금융분석”, 탐진, 2014.

    10.978.895540/3596
  9. 김신, “주식시장의 개인투자성향과 투자정보에 관한 연구”, 국내박사학위논문, 호서대학교, 2017.

    10.16972/apjbve.12.2.201705.21
Information
  • Publisher :The Society of Convergence Knowledge
  • Publisher(Ko) :융복합지식학회
  • Journal Title :The Society of Convergence Knowledge Transactions
  • Journal Title(Ko) :융복합지식학회논문지
  • Volume : 13
  • No :4
  • Pages :203-211