• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권5호
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• pp.697-708
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• 2008

본 논문은 금융기관에서 활용하고 있는 운영리스크 측정모형에 대한 적합성검증 방법 중 안정성 검증에 관한 것이다. 신용리스크와는 달리 운영리스크는 손실자료의 특징, 과거 자료의 부족 그리고 적합성검증을 위한 이론적 도구의 부족 등으로 인해 현재 적절한 적합성검증 방안에 제시되지 못하고 있다. 본 논문에서는 운영리스크 VaR(Value at Risk) 추정값의 안정성을 평가하는 적합성검증 방법을 제시하고 이를 활용한 실증분석을 통해 제안된 방법에 대한 실제적 활용 가능성을 확인해 보고자 한다. 구체적으로 본 논문에서는 붓스트랩 방법을 활용하여 운영리스크 VaR의 신뢰구간을 생성함으로써 운영리스크 VaR 추정값의 안정성을 검증하는 기법을 제안하였으며, 이를 토대로 적합에 따른 운영리스크 VaR 추정값의 안정성을 측정하는 방안도 제시하였다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제26권1호
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• pp.99-106
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• 2024

In the event of an emergency such as facility shutdown during process operation, the by-product gas must be urgently discharged to the vent stack to prevent leakage, fire, and explosion. At this time, the explosion drop value of the released by-product gas is calculated using ISO 10156 formula, which is 27.7 vol%. Therefore, it does not correspond to flammable gas because it is less than 13% of the explosion drop value, which is the standard for flammable gas defined by the Occupational Safety and Health Act, and since the explosion drop value is high, it can be seen that the risk of fire explosion is low even if it is discharged urgently with the vent stock. As a result of calculating the range of explosion hazard sites for hydrogen gas discharged to the Bent Stack according to KS C IEC 60079-10-1, 23 meters were calculated. Since hydrogen is lighter than air, electromechanical devices should not be installed within 23 meters of the upper portion of the Bent Stack, and if it is not possible, an explosion-proof electromechanical device suitable for type 1 of dangerous place should be installed. In addition, the height of the stack should be at least 5 meters so that the diffusion of by-product gas is facilitated in case of emergency discharge, and it should be installed so that there are no obstacles around it.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권6호
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• pp.1479-1494
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• 2015

최적의 포트폴리오를 선택하기 위한 연구는 평균-분산모형을 시작으로 다양하게 진행되어 왔다. 과거에는 위험자산의 확률분포가 정규분포를 따른다고 가정하여, 투자자가 보유한 위험자산의 분산이 최소화되고 기대수익률이 최대가 되도록 포트폴리오를 구성하도록 하였다. 그러나 실제 위험자산의 분포에는 극단적인 사건들이 많이 발생하기 때문에 정규분포보다 훨씬 꼬리부분이 두꺼우며, 또한 왼쪽꼬리와 오른쪽꼬리가 대칭적이지도 않은 것으로 밝혀졌다. 이에 본 논문에서는 위험자산의 확률분포를 극단치 이론에서 널리 사용되는 일반화 파레토분포 (GPD)로 모형화하였고 체계적인 위험의 추정을 위하여 VaR를 이용하는 한편, 최적의 포트폴리오의 탐색을 위해서는 유전자 알고리즘을 사용하였다. 제안 방법의 적정성을 확인하기 위해 국내 증시에서 최적 포트폴리오를 탐색해 보았으며, 그 결과 GPD로 투자자산의 위험을 추정하였을 때 가장 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제25권1호
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• pp.29-43
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• 2012

주식, 환율 등과 같은 금융자료의 수익률의 분포는 정규분포에 비해 꼬리가 두껍고, 좌우 비대칭성을 보인다. 조건부수익률이 정규분포를 따른다고 가정한 GARCH 모형을 이용하여 VaR을 추정하였을 때, 이러한 비정규성 때문에 적절한 추정이 이루어지지 않고, VaR을 초과하는 손실의 발생과정에 군집(clustering)현상이 발생하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 조건부수익률의 분포로 unbounded Johnson 분포를 이용한 GARCH 모형을 이용하여 VaR을 추정한다. 또한, 조건부수익률이 각각 정규분포, Student-t 분포를 따르는 GARCH 모형의 경우와 비교하였다. 초과손실 발생과정 자료를 이용하여 실패율검정과 군집성검정을 통해 조건부수익률 분포로 unbounded-Johnson 분포를 사용하는 방법의 타당성을 살펴보았다. Unbounded Johnson 분포가 조건부수익률 분포로 주어지는 GARCH 모형의 경우는 과소, 과대추정을 하지 않고, 군집현상 또한 발생하지 않아 적절한 추정을 하고 있음을 확인하였다.