• 재무관리연구
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• 제23권2호
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• pp.189-208
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• 2006

대부분의 국내 선행연구들은 이분산성은 GARCH모형으로, 꼬리위험은 EVT모형으로 따로 고려하였다. 이 경우 이분산성 및 꼬리의 두꺼움을 동시에 고려하지 못한 VaR값은 실제 위험량을 적절히 반영하지 못할 가능성이 있다. 따라서 본 연구에서는 이분산성 및 꼬리의 두꺼움을 고려할 수 있는 GARCH-EVT모형이 정규분포를 가정한 VaR와 이분산성을 가정한 VaR보다 높은 성과를 나타내는지 살펴보았다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 주식수익률은 정규분포보다는 꼬리부분이 두꺼운 형태를 보이고, 이분산성을 가진다. 이 경우 정규분포하에서 산출된 VaR는 실제 손실금액을 과소평가할 위험성이 있어 이분산성과 꼬리의 두꺼움을 감안할 수 있는 모형의 도입이 필요함을 알 수 있다. 둘째, 이분산성과 꼬리의 두꺼움을 고려한 GARCH-EVT모형하에서의 VaR는 정규분포를 가정한 VaR와 이분산성을 가정한 VaR보다 높은 성과를 보였다. 셋째, 이분산성 및 꼬리의 두꺼움을 고려한 GARCH-EVT모형하에서의 ES는 정규분포를 가정한 VaR와 이분산성을 가정한 VaR보다 높은 성과를 일관되게 보여주지 않았다. 결론적으로 이분산성과 꼬리의 두꺼움을 동시에 반영한 GARCH-EVT모형하에서 VaR가 금융기관의 위험관리의 유용한 도구가 될 수 있는 가능성을 발견하였다. 비록 상대적으로 높은 성과를 보이지는 않지만 ES는 VaR함께 위험척도로 같이 사용할 때 보수적인 위험관리 차원에 부합될 것이다.

• 응용통계연구
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• 제21권6호
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• pp.1037-1044
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• 2008

본 연구에서는 재무시계얼 자료의 변동성을 분석하는데 유용하게 쓰이는 멱변환 시계열 모형을 인터넷 트래픽 자료 특성 분석에 적용하여 효용성을 보이고자 한다. 트래픽의 특성인 장기기억(long memory)특성을 설명하기 위하여 멱변환 GARCH(PGARCH) 모형을 소개하고 기존의 GARCH 모형보다 더 유용함을 시뮬레이션과 실제 인터넷 트래픽 자료에 적합시켜 입증하였다.

• 응용통계연구
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• 제28권3호
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• pp.583-592
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• 2015

영-과잉(zero-inflation) 현상은 최근 계수(count) 시계열 분석의 주요토픽으로 다루어지고 있다. 본 논문에서는 영-과잉 계수 시계열의 변동성을 연구하고 있다. 기존의 정수형 모형인 INGARCH(integer valued GRACH) 모형에 조건부 포아송 및 조건부 음이항 분포를 사용하여 변동성에 영-과잉 현상을 추가하였다. 모수 추정 방법으로 EM알고리즘을 사용하였으며 국내 콜레라 발생건수에 적용시켜 보았다.