• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제25권6호
• /
• pp.1171-1180
• /
• 2014

본 논문에서는 금융분야에서 사용되고 있는 포트폴리오 위험측도인 VaR (value at risk)와 ES (expected shortfall)의 측정 방법으로 안장점근사의 적용 방법을 제시하였다. 본 연구의 특징은 금융자료에 대하여 정규분포를 가정하지 않고, 치우침을 가정한 왜정규분포를 가정하여 왜정규분포를 따르는 위험요인으로 구성된 선형 포트폴리오 위험측도에 대해 안장점근사를 실시하였다. 또한 모의실험을 통해 위험측도의 안장점근사의 정도가 매우 우수함을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제27권4호
• /
• pp.959-967
• /
• 2016

자산의 수익에 대한 분포 가정은 파생 상품의 가치 평가에 매우 중요한 역할을 한다. Elberlein과 Keller (1995)는 오랜 기간에 걸친 주식 자료를 바탕으로 혼합 자산의 분포에 대한 다양한 검정을 수행한 결과, 정규성 가정이 만족되지 않음을 확인한 바 있으며, 일반화 쌍곡분포가 보다 현실을 잘 반영하는 모형임을 확인하였다. 또한, Hu와 Kercheval (2007)은 6년간의 S&P500 지수의 분석에서 정규분포는 VaR (value at risk)을 과소 추정하는 반면, 일반화 쌍곡분포는 잘 적합함을 확인하였다. 일반화 쌍곡분포는, Barndorff-Nielsen (1977)이 처음 소개한 분포로, 첨도가 큰 특징을 가지는 금융 자료의 적합에 유용한 분포이다. 본 연구에서는 일반화 쌍곡분포를 모분포로 하는 선형 포트폴리오의 위험측도를 추정한다. 위험측도로는 VaR과 ES (expected shortfall)를 고려하였으며, 추정 방법으로는 안장점근사를 사용하였다. 안장점근사는 소표본에서도 정확한 근사를 제공하는 근사법으로 알려져 있다. 모의실험을 통해 위험측도에 대한 안장점근사의 정도가 매우 우수함을 확인하였다.