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This study empirically analyzes optimal portfolio weights under portfolio constraints using U.S. stock market data from 1967 to 2022. The study has two main objectives. First, it examines the relationship between constrained optimal portfolio weights and stock characteristics. Second, it analyzes how portfolio constraints, especially short-sales constraints, are related to subsequent stock returns. The results show that stocks assigned positive weights under short-sales constraints earn significantly lower returns over a long horizon than stocks assigned zero weights.

This study constructs large language model (LLM)-based dynamic business networks for KOSPI-listed firms and examines whether the output language of LLM-generated business descriptions affects network informativeness. Using annual reports from 2010 to 2024, we extract the Business Overview and MD&A sections and generate standardized business descriptions in both Korean and English from the same underlying disclosures. To reduce look-ahead bias, firm and product identifiers are masked before LLM generation. We then embed the generated descriptions with multiple language and finance-specific models and construct annual peer networks based on cosine similarity. The results show that the proposed networks identify firm-level economic peers not fully captured by the Korean Standard Industrial Classification (KSIC). More importantly, Korean summaries and English summaries generated from Korean disclosures produce different similarity structures and lead-lag return signals. Asset-pricing tests indicate that network-based peer-return factors generate significant alphas beyond standard risk factors and a KSIC-based benchmark. LLM-based English business descriptions tend to deliver more stable and broadly significant lead-lag performance in several specifications, while Korean descriptions also provide meaningful signals in selected cases. These findings suggest that output-language choice is not a neutral preprocessing step, but a substantive modeling decision in LLM-based financial text analysis.

사토시 나카모토는 현재의 화폐제도가 지나치게 많은 신뢰를 요구한다는 점을 지적하며 명목화폐의근본적인 한계를 제시하였다. 화폐의 역사를 살펴보면 국가의 재정 상태와 군사력, 생산력에 따라 화폐의가치는 크게 달라졌다. 화폐는 노동의 가치를 저장하는 수단이자 구매력을 미래로 이전하는 도구이기때문에 화폐의 가치가 변화하는 이유를 알아보는 것은 매우 중요하다. 금과 은은 대표적인 화폐로 메소포타미아 문명부터 수천 년 동안 가치저장수단으로 사용되었다. 알렉산드로스 대왕은 페르시아 정복 전쟁을 통해 막대한 귀금속(금, 은)을 확보하였고 이를 화폐로 주조하여군인급여, 무역대금으로 사용할 수 있었다. 로마 제국은 국채를 활용하여 전쟁 자금을 조달하여 포에니전쟁에서 승리한 이후 은광을 확보함으로써 데나리우스 은화 체제를 안정적으로 유지할 수 있었다. 강한 군사력과 풍부한 귀금속은 화폐 가치를 유지하는 데 중요한 기반이 되고 있음을 보여준다. 송나라에서는 철전을 준비 자산으로 하는 교자가 발행되면서 세계 최초의 지폐가 만들어졌다. 이후교자는 금나라와 원나라의 화폐 체계에 영향을 주었고 몽골의 보초(지폐)는 제국의 무역망 내에서 국제통화의 역할을 수행하게 되었다. 그러나 강한 군사력과 풍부한 재정이 몽골의 화폐 가치를 뒷받침하였음에도불구하고 반복되는 전쟁으로 인해 몽골의 지폐는 과도하게 발행되었고 화폐 가치의 하락으로 이어졌다. 과거 원나라의 보초에서 나타난 현상이 영국의 파운드, 미국의 달러에서도 유사하게 나타나고 있다. 역사적으로 국제통화의 지위는 강력한 군사력과 경제력에 의해 만들어지지만 동시에 국제통화의 지위를유지하기 위해 부담하는 전쟁 비용으로 인해 화폐의 가치는 크게 하락하였다. 여기서 사토시 나카모토가제기한 문제의식을 재상기할 필요가 있다. 비트코인은 국가나 중앙기관의 통제를 받지 않고 자체 분산망과프로토콜 규칙을 통해 희소성을 보장한다. 역사적으로 반복되어 온 화폐 가치 훼손 문제를 고려할 때, 비트코인은 이에 대응할 수 있는 실질적 대안으로 충분히 고려해 볼 가치가 있다.