금융기관의 위험관리를 위한 중요한 도구로서 현재 VaR가 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 코퓰러 함수들을 이용하여 극단치이론과 GARCH 모형을 결합한 일변량분포로부터 구축한 다변량분포들을 바탕으로 코스피, 다우존스, 상하이 그리고 니케이 지수들로 구성된 포트폴리오의 VaR 추정과 그 성과에 관해 논의하였다. 사후검증 결과 전체적으로 볼 때 가우시안, t, 클레이톤, 프랭크 코퓰러를 사용한 t-분포의 오차항을 가진 변동성 모형들이 포트폴리오 VaR의 측정에 적합한 모형들로 나타났으며, 특히 프랭크 코퓰러의 경우에 가장 우수한 성과를 나타내었다.
본 연구는 다변량 GARCH 모형을 이용하여 우리나라 주택시장의 상호연관성을 분석하였다. 주택 유형별 매매가격증가율과 전세가격증가율 간 상관관계 분석에서는 연립주택보다는 단독주택과 아파트의 상관계수가 더 크게 나타났다. 주택 유형에 따른 분석결과에 의하면 매매가격증가율과 전세가격증가율 두 분석 모두에서 단독주택과 연립주택 간 상관관계가 아파트와 단독주택 간 상관관계나 아파트와 연립주택 간 상관관계보다 높은 것으로 밝혀졌다. 주택을 크기에 따라 분류하였을 때 매매가격증가율을 이용한 분석결과와 전세가격증가율을 이용한 분석결과 간에는 큰 차이를 발견할 수 없었다. 아파트의 경우는 중형 아파트와 소형 아파트 간 상관관계가 가장 큰 것으로 나타났으며, 단독주택의 경우에는 대형 단독주택과 중형 단독주택 간 상관관계가 제일 큰 값을 기록하였다. 일반적으로 사람들이 아파트는 중소형 이하에, 단독주택은 중대형 이상에 관심이 많다는 사실이 본 연구의 분석결과를 간접적으로 뒷받침해주고 있다. 연립주택의 경우에는 매매 가격보다 전세가격의 경우에 중 대형 연립주택과 소형 연립주택 간 상관계수가 더 커지는 현상을 보이고 있는데, 이는 주택을 구입하는 경우와 주택을 임대하는 경우의 의사결정 과정이 서로 상이한데 그 이유가 있는 듯 보인다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권6호
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pp.825-835
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2008
계량경제학 분야에서 널리 쓰이는 MGARCH(multivariate GARCH)모형은 여러개의 시계열자료들의 변동성을 함께 모형화한다. 그러나 변수가 많아질수록 추정해야 할 모수의 수가 급격하게 늘어나는 문제점이 있다. 본 연구에서는 인자 모형을 통해 자료의 차원을 축소시킴로써 이러한 문제를 해결하고자 하였다. 국내의 주가수익률 자료에 통계적 인자 모형과 fundamental factor model을 적용하여 각각의 의미 있는 인자들을 얻은 후 이를 MGARCH모형에 적합시켰다. 또한 두 인자모형을 바탕으로 얻어진 최종 모형들의 MSE, MAD와 VaR(Value at Risk)를 계산하여 예측력을 비교하고자 한다.
본 연구의 목적은 1980년 1월부터 2018년 3월까지 한국, 일본, 싱가포르, 홍콩 및 중국의 월별 주식수익률 자료를 사용하여 1997년~1998년 아시아 위기의 변동성 급등이 위기 이후의 주식수익률 변동성에 여전히 영향을 미치는지 여부를 조사하였다. 본 연구는 변동성이 이미 금융위기 이전 수준으로 떨어졌는지 여부를 조사하는데 아시아 금융위기로 인한 비조건부 분산의 가능한 구조적 변화를 설명하기 위해 국면전환 모형인 MRS-GARCH 모형을 사용하였다. 본 연구의 주요 결과는 첫째, 1997년~1998년의 아시아 금융위기기간 이후 일본을 제외하고 각 국가별 주식수익률은 고변동성 국면에서 미약하였고, 2007년과 2008년의 글로벌 금융위기기간을 제외하고 아시아 주식시장은 일부분 진정되었다. 둘째, 아시아의 금융위기로 인한 조건부 변동성의 증가는 대폭 감소되었다. 본 연구는 2018년 3월 현재까지 한국, 일본, 싱가포르, 홍콩 및 중국의 주식시장이 1997년~1998년 아시아 금융위기에 의해 발생된 고변동성 국면에 미약하게 존재하고 있음을 발견하였다. 따라서 1997년과 1998년의 자본자유화, 고인플레이션, 경상수지 악화, 해외 저금리 및 신용성장의 확대 등을 포함한 아시아 위기로 인해 아시아의 주식시장은 완전히 회복(안정)되지 않았으나, 2007년과 2008년의 글로벌 금융위기기간을 제외하고 아시아 주식시장은 대부분 진정되었다고 판단할 수 있었다. 아시아 주식시장의 주식수익률간의 유사성과 국면전환의 유사상관관계를 고려할 때, 다변량 국면전환모형(MRS-GARCH)에서 분석하는 것이 유의한 가치가 존재할 수 있다.
본 연구는 새로운 VaR 추정모형으로 수정 VaR(modified VaR)을 소개하고, 수정 VaR의 예측성과를 역사적 시뮬레이션 모형이나 Riskmetrics 등 전통적인 모형들과 비교하였다. 수정 VaR은 분산뿐만 아니라 왜도, 첨도를 VaR 계산에 고려함으로써 금융자산분포의 비대칭성과 꼬리가 굵은 성질이 위험측정치에 반영될 수 있는 장점이 있다. 수정 VaR은 6개국의 주가지수 수익률을 이용한 표본외 예측성과검증에서 다른 모형들에 비해 가장 우수한 예측성과를 보였다. VaR 예측의 독립성검증에서는 Riskmetrics와 GARCH 모형이 우수한 것으로 나타났으나 수정 VaR에 대해 서도 독립성이 기각되지 않았다. 특정한 표본을 이용한 예측성과분석에서 나타날 수 있는 data snooping 문제를 해결하기 위해 skew t 분포를 이용한 시뮬레이션분석을 시도하였는데, 시뮬레이션 검증결과에서도 수정 VaR이 가장 양호한 예측성과를 보였다. 포트폴리오 VaR에 대한 표본외 예측성과에서도 수정 VaR은 단일변량모형이나 다변량 정규분포모형에 비해 우수한 성과를 보였다. 다변량 수정 VaR은 포트폴리오 구성자산 간의 선형상관관계뿐 아니라 공왜도(coskewness)와 공첨도(cokurtosis)를 통한 비선형 상호의존관계도 고려할 수 있다는 점에서 포트폴리오 위험에 대한 우수한 예측성과는 당연한 결과라고 할 수 있다. 6개국 주가지수로 구성된 포트폴리오의 VaR을 component VaR로 분할한 실증분석에서는 포트폴리오 VaR의 분할결과가 적극적인 위험관리와 포트폴리오 최적화를 위한 자산재배분에 효과적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
본 연구의 목적은 다변량 GARCH(DCC)모형을 이용하여 탄소시장과 주식시장간 상호 영향력을 분석하는 데 있다. 탄소시장은 유럽 배출권거래제(EU ETS)의 탄소가격을, 주식시장은 에너지 소비와 탄소 배출이 상대적으로 많은 유럽의 철강 및 시멘트부문의 주식가격을 대상으로 하였다. 또한, 상관계수 분석을 통하여 시장간 상관관계 변화를 분석하였다. 이를 통해, 새로운 상품인 탄소시장의 시장성 확대(또는 배출저감 확대) 여부를 확인해 보았다. 기존 연구와 달리, (1) 배출권거래제 시작부터 2단계가 완료된 시점인 2012년까지의 자료를 모두 활용하며 (2) 전력부문에 집중된 기존연구와 달리 두 번째로 에너지 다소비 탄소 다배출부문인 철강과 시멘트부문을 대상으로 하며 (3) 수익률의 영향뿐만 아니라 변동성의 파급효과를 추가하며 (4) 시장의 동시적 상관성을 고려하여 다변량 변동성 모형인 DCC(Dynamic Conditional Correlation) 모형을 활용하였다. 분석결과, 가격 전이효과가 미미하고, 변동성 전이효과도 금융위기라는 외부충격에 의해 2단계에서 소멸하여 양 시장간에는 약한 상관관계를 유지하는 것으로 나타났다. 탄소시장과 주식시장간 상관관계는 약간 상승하는 추이를 보이지만 뚜렷한 변화를 발견하지 못하였다. 따라서, 탄소배출권은 하나의 상품으로서 금융시장으로의 시장성 확대가 미진한 것으로, 또는 배출저감이라는 본연의 역할을 수행하지 못하고 있는 것으로 해석할 수 있겠다.
금융자산에의 투자에서 리스크 관리의 중요성이 부각되면서 리스크를 측정할 수 있는 도구로서 Value at Risk (VaR)가 널리 각광을 받고 있다. Value at Risk는 주어진 신뢰수준에서 목표기간 동안 발생 가능한 최대손실로 정의되는데 몇 가지 한계점이 있지만 비교적 간단하게 계산되고 이해될 수 있다는 장점이 있어 리스크 측정 및 관리의 기본적인 측도로 이용되고 있다. 그러나 포트폴리오에 포함되는 자산의 숫자가 많아지는 경우 VaR을 계산하는 데에 필수적인 변동성 추정이 매우 어려워지게 된다. 이때 차원축소의 방법을 생각할 수 있는데, 전통적인 인자분석은 시계열자료에 적합한 방법이 아니기 때문에 직접 적용할 수 없고 자료의 자기상관성을 제거하는 방법이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 인자분석의 확장 형태인 시계열인자분석을 활용하여 시계열자료의 차원축소과정을 간결하게 하는 방법을 제시하고, 시계열인자분석으로 차원을 축소할 때 기존의 방법을 사용하는 것과 어떠한 차이가 있는지를 실제 금융자료를 이용한 VaR의 사후검증을 통해 분석하였다.
암호화폐는 익명성, 분권성, 공유성, 다중 분산원장 기재원리와 블록체인 기술의 특성을 지니고 있어 간편 신속 저렴성으로 지급결제수단의 기능을 수행하여 왔다. 비트코인은 비중앙 기관이 채굴 공급주체이고, 공급량이 제한되어 있고, 일부 화폐적인 기능을 수행하여서, 금과 매우 유사한 특성을 가지고 있다. 본고는 물가와 자본시장에 대해서 헷지와 안전처 기능과 관련하여 비트코인과 금에 대해서 정량적으로, 2010. 7. 20.~2017. 12. 27., 1943 일별 자료에 대해 비대칭적 다변량 벡터 GARCH 모형으로 분석하였다. 금에서는 물가(CPI), 주식(SP500), 환율(UKUS, KOUS)에서 강한 헷지와 안전처 기능이 추정되었다. 비트코인에서는 약한 헷지와 안전처 기능이 존재하는 것으로 추정되었다. 변동성 식에서는 미국과 한국의 인플레이션은 비트코인과 금에 대해 유의하지 않은 것으로 추정되었다. 본고는 공평성 확보를 위해 익명성의 불투명성을 해소하고, 시대의 변화에 부응하고 생동하는 헌법관에 기초하여 법의 흠결 보완이 이루어져야 함을 밝히고 있다. 유관기관에게 등록 보고 설명 준법감시 의무와 권한의 명확화를 기하고, 세제와 금융 관련 법규를 보완 개정하는 것이 이용자 보호의 강화와 전자거래의 발전에 도움이 됨을 시사하고 있다. 이와 더불어 반드시 투자자의 세심한 리스크 관리가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.
본 연구의 목적은 2007년~2010년 유로 도입 이후 금융위기 및 그에 따른 EU 부채위기까지의 기간 내에 미국, 유럽 및 BRIC 금융시장 간의 선형과 비선형 인과관계의 존재를 통해 글로벌 전이효과를 조사하는데 있다. 금융위기로 인한 글로벌 전이효과가 잘 설명되어 있지만, 미국, 유럽 및 BRIC 주식시장 간의 변동성 전이효과의 특성 뿐만 아니라 전달 메커니즘은 체계적으로 조사되지 않았다. 동적 선형 및 비선형 인과관계를 조사하기 위해 단계적인 필터링 방법론이 도입되었는데, 이는 벡터자기회귀모형과 다변량 GARCH 모형을 포함한다. 본 논문의 표본은 유로 이후 기간을 포함하고 또한 2007년 금융위기, 2008년 글로벌 금융위기, 2010년 유로존 부채위기도 포함한다. 본 연구의 실증결과는 BRIC 주식시장의 효율성에 많은 함의를 가질 수 있는데 시장의 예측가능성에 영향을 미칠 뿐만 아니라 시장의 금융통합의 과정을 수량화하기 위해서 미래의 연구에 유용할 수 있다. 미국, 유럽 및 BRIC 간의 상호 의존성이 감지되면 금융시장 규제, 헤징 및 거래 전략에 대한 중요한 함의를 나타낼 수 있다. 또한 결과는 BRIC이 미국발 서브프라임 금융위기 이후 국제적으로 통합되고 있고 전이효과가 더욱 구체화 되어 현저하게 나타나고 있다는 것을 보여준다. 더욱이, 탈동조화 견해를 지지하는 일관된 증거가 전혀 없다. 일부 비선형 인과관계는 조사기간 동안 필터링 후에도 지속된다. 비록 꼬리분포 의존성과 고적률이 나머지 상호 의존성의 유의한 요소일 수 있을지라도, 이것은 비선형 인과관계가 단순한 변동성 효과에 의해 대체로 설명될 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권6호
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pp.1065-1074
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2011
1990년대 중반 이후 금융 분야에서 가장 많은 관심을 받는 연구 주제 중의 하나는 대표적인 위험측정 방법인 VaR (Value at risk)이다. VaR는 주어진 신뢰수준에서 정상적인 시장조건을 가정할 때 선택한 목표기간 동안 발생할 수 있는 포트폴리오의 최대손실액으로 정의된다. 본 논문에서는 국내 주가지수 자료를 이용한 포트폴리오에 다변량 정규분포를 이용하는 VaR 예측 방법인 단순이동평균법과 지수가중이동평균법을 고려하여 VaR를 예측한 결과와 t 분포 및 조건부 코퓰라 (Copula) 함수를 이용하여 VaR를 예측한 결과를 비교 평가하였다. 자료 분석 결과에 의하면 포트폴리오 구성 종목 간에 종속성구조와 비정규성이 존재하는 경우에 t 분포와 조건부 코퓰라 방식을 이용하여 VaR 추정의 정확도를 높일 수 있다는 결론을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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