• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권5호
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• pp.791-801
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• 2009

VaR(Value-at-Risk)는 시장위험을 측정하기 위한 중요한 도구로 사용되고 있다. 그러나 적절한 VaR 모형의 선택에는 논란의 여지가 많다. 본 논문에서는 특정 모형을 선택하여 VaR 예측값을 구하는 대신 대표적으로 많이 사용되는 두개의 VaR 모형인 역사적 모의실험과 GARCH 모형의 예측값들을 서포트벡터기계 분위수 회귀모형을 이용하여 결합하는 방법을 제안한다.

• 응용통계연구
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• 제26권1호
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• pp.163-185
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• 2013

본 논문에서는 장기기억 변동성 모형의 필요성을 Value-at-Risk(VaR) 추정의 관점에서 알아본다. 이를 위해, KOSPI 수익률의 VaR을 FIGARCH, FIEGACH와 같은 장기기억 변동성 모형과 GARCH, EGARCH와 같은 단기기억 변동성 모형을 적용하여 각각 추정한 후, 각 변동성 모형에 따른 추정의 적절성을 사후검증을 통하여 비교해 본다. 사후검증을 통해, KOSPI 수익률 과정이 장기기억 속성을 가짐을 확인할 수 있으며, 적절한 VaR의 추정을 위해서는 장기기억 변동성 모형을 적용하는 것이 필요함을 알 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제23권2호
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• pp.219-234
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• 2010

시가총액에 따른 인덱스(INDEX) 투자를 했을 경우에, VaR(Value at Risk)을 종합주가지수(KOSPI)로부터 얻은 수익율의 극단 손실값들로부터 추정한다. 이를 위해, 극단값 이론 중 BM(Block Maxima) 모형을 적용하며, 극단 손실값들의 비독립적 발생을 고려하기 위하여, extremal index 역시 추정한다. 모형의 타당성을 알아보기 위해, 실패율방법을 이용한 사후검정 (back-testing) 을 실시한다. 사후검정을 통해, BM 모형을 적용한 VaR의 추정이 적절함을 알 수 있었다. 또한, 일반적으로 많이 사용되는 GARCH 모형을 이용한 VaR의 추정과 비교한다. 이를 통해, 오차가 t-분포를 따른다고 가정하는 경우, GARCH 모형을 이용한 VaR의 추정이 BM 모형을 이용한 경우와 사후 검정결과에 차이가 없음을 확인하였다. 그러나, GARCH 모형을 통한 VaR 추정은 추정시점근방의 극단 손실값들에 민감하게 반응하지만, BM 모형은 그렇지 않았다. 따라서, 현 시점으로부터 단기간동안의 손실위험은 GARCH 모형을 이용한 VaR의 추정값을 사용하는 것이 적절하며, 장기간동안의 손실위험은 BM 모형으로부터 얻은 VaR의 추정값을 사용하는 것이 적절하다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제16권4호
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• pp.947-978
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• 2007

본 연구에서는 원유시장의 변동성 분석에 적용될 수 있는 VaR(Value-at-Risk) 접근법을 고찰한다. 그리고 다양한 VaR 모형들(RiskMetrics, GARCH, IGARCH와 FIGARCH 모형)의 성과를 정규분포와 치우친 Student-t 분포 가정 하에서 평가한다. Brent 및 Dubai 시장의 일별가격 자료를 이용한 실증분석 결과에 따르면, FIGARCH 모형이 GARCH 모형이나 IGARCH 모형보다 원유시장의 변동성에 내재되어 있는 장기기억 특성을 잘 반영한다는 점에서 더 우월한 것으로 나타났다. 이러한 사실은 원유시장 수익률의 변동성에는 장기기억이 존재한다는 것을 의미한다. 그리고 VaR 분석 결과, 치우친 Student-t 분포 가정 하에서 추정되는 FIGARCH 모형이 롱 포지션과 숏 포지션 모두에서 정규분포 가정 하에서 추정되는 다른 변동성 모형들보다 원유시장에서의 투자 위험을 더 정확하게 예측하는 것으로 나타났다. 이러한 사실은 치우친 Student-t 분포 가정이 원유시장 수익률 분포에 내재되어 있는 비정상적 왜도와 첨도를 모형화하는데 더 적합하다는 것을 의미한다. 이와 같은 발견은 원유시장 구매자 및 판매자들이 원유가격의 움직임을 올바르게 측정하고 VaR을 정확하게 추정하는데 도움을 줄 것이다.

• 응용통계연구
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• 제29권4호
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• pp.753-771
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• 2016

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.

• 경영과학
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• 제30권3호
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• pp.55-70
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• 2013

In this study we suggested two optimization models to determine conversion weight of convertible bonds. The problem of this study is same as that of Park and Shim [1]. But this study used Value-at-Risk (VaR) for risk measurement instead of CVaR, Conditional-Value-at-Risk. In comparison with conventional Markowitz portfolio models, which use the variance of return, our models used VaR. In 1996, Basel Committee on Banking Supervision recommended VaR for portfolio risk measurement. But there are difficulties in solving optimization models including VaR. Benati and Rizzi [5] proved NP-hardness of general portfolio optimization problems including VaR. We adopted their approach. But we developed efficient algorithms with time complexity O(nlogn) or less for our models. We applied examples of our models to the convertible bond issued by a semiconductor company Hynix.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1263-1274
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• 2013

VaR (value at risk)는 주어진 신뢰수준에서 일정기간 동안 발생할 수 있는 최대손실의 기대치를 나타내는 것으로, 현재 금융기관들의 대표적인 위험관리 수단으로 사용되고 있다. 기존의 대다수 연구에서는 수익률의 확률분포를 정규분포라 모형화한 후 VaR을 측정한다. 최근 Chen 등 (2012)은 수익률의 확률분포를 비대칭 라플라스 분포라 모형화하고 VaR을 측정하였기도 하였으나, 비대칭 라플라스 분포의 경우 그 모양을 결정하는 최빈값, 비대칭 정도, 분산정도 등을 실제적인 환경에서 제한된 개수의 데이터를 가지고 추정하기가 매우 어렵다는 단점이 있다. 이 논문에서, 우리는 (대칭) 라플라스 분포 모형이 정규분포 모형이나 비대칭 라플라스 분포 모형보다 실제적인 환경에서 VaR을 보다 더 정확히 추정해 줌을 주식시장의 실제 데이터와 VaR 초과비율, 기대초과손실, VaR초과편차율 등의 통계지표를 도입하여 입증한다.

• 응용통계연구
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• 제34권6호
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• pp.875-887
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• 2021

최대예상손실액(VaR)은 위험관리수단으로 금융에서 시장위험을 측정하는 대표적인 값이다. 본 논문에서는 다양한 자산으로 이루어진 고차원 금융자료에서 자산들 간의 의존성 구조를 잘 설명할 수 있는 성근 바인 코풀라를 이용한 VaR 추정에 대해서 논의한다. 성근 바인 코풀라는 정규 바인 코풀라 모형에 벌점화를 적용한 방법으로 추정하는 모수의 개수를 벌점화를 통해 축소하는 방법이다. 모의 실험 결과 성근 바인 코풀라를 이용한 VaR 추정이 더 작은 표본 외 예측오차를 줌을 살펴볼수 있었다. 또한 최근 5년간의 코스피 60개 종목을 바탕으로 실시한 실증 자료 분석에서도 성근 바인 코풀라 모형이 더 좋은 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제23권3호
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• pp.471-485
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• 2010

금융위험의 위험관리를 위한 도구로서 현재 VaR가 널리 이용되고 있다. VaR의 측정은 사용의 편리상 정규분포를 가정하여 이루어져 왔으나 좀 더 정확한 VaR의 산출을 위해 최근 극단치이론을 이용한 추정방법이 관심을 끌고 있다. 지금까지 극단치이론을 이용하여 VaR의 추정을 위한 확률모형에는 주로 GEV모형과 GPD모형이 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존의 EV모형이 갖는 문제점들을 극복하고 좀 더 정확한 VaR를 측정하기위한 노력으로 PP모형을 제시하였다. PP모형은 확률과정의 관점에서 GEV모형과 GPD모형을 포괄하는 모형으로서 기존의 EV모형을 일반화시키는 모형이라고 할 수 있다. PP모형이 기존의 정규분포와 두 EV모형에 비해 VaR추정의 성과가 우수함을 실증분석을 통해 보여주었다.

• 응용통계연구
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• 제28권3호
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• pp.541-559
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• 2015

VaR는 금융위험을 측정하고 관리하기위한 중요한 도구로 현재 널리 사용되고 있다. 특히 금융자산 수익률의 변동성에 적합한 모형을 찾는 것은 VaR의 정확한 측정을 위해 중요한 과제이다. 본 연구에서는 한국의 코스피, 중국의 항셍, 일본의 니케이지수들로 구성된 포트폴리오의 VaR를 측정하기 위한 변동성모형으로 다양한 일변량모형들과 다변량모형들을 함께 고려하여 그 성과를 비교하였다. 사후검증을 통해 전체적으로 일변량모형들보다는 다변량모형들이 VaR의 측정에 더 적합한 것으로 보여 졌으며 특히 DCC와 ADCC모형이 더욱 우수한 것으로 나타났다.