• 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.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제32권3호
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• pp.71-99
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• 2010

Adrian and Brunnermeier(2009)가 제안한 CoVaR는 위기의 파급효과를 측정하는 데 유용한 도구이다. 특히 어떤 금융기관이 금융시스템에 대해 어느 정도의 잠재적 리스크를 갖고 있는지를 측정할 수 있다. 본 연구는 CoVaR를 추정하는데 있어서 Adrian and Brunnermeier(2009)가 사용한 분위수 회귀방식이 아니라 이변량 정규분포 및 $S_U$-정규분포 등 모수적 분포함수를 이용하여 CoVaR를 추정하는 방법을 제안한다. 이들 모형을 이용하여 국내 은행산업을 대상으로 CoVaR를 추정하고, 이를 통해 CoVaR의 현실적 유용성을 점검함과 동시에 각 모형들의 추정 성과를 비교한다. 추정 결과, 은행들이 시스템리스크에 양(+)의 기여를 하고 있는 것으로 나타났다. 모형별로는 $S_U$-정규분포모형에 비해 분위수 회귀와 정규분포모형이 CoVaR를 (절댓값에서) 크게 과소평가하며, 위기수준을 높일수록 그 정도가 심해지는 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제24권3호
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• pp.523-533
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• 2011

위험관리수단으로 시장위험을 정확하게 측정하는 방법 중의 하나로 VaR를 선호한다. 현실생활에서는 단일분포가 아닌 두 개 이상의 다변량분포에 대한 VaR를 추정해야 하는 경우가 많다. 이런 경우에는 VaR를 추정하기 위해 다변량분포를 고려해야 한다. 본 연구는 확률변수들의 종속적 구조를 파악하고 비정규성의 특성을 갖는 다변량 분포함수를 생성하기 위하여 Copula 함수를 사용한다. 여러 산업의 수익률분포에 적합한 Clayton, Gumbel, Frank Copula 함수가 포함된 Archimedean Copula 함수를 추정하여 다변량 수익률 분포함수를 결정하고 이에 대응하는 VaR를 유도한다. 국내의 두 산업체의 자료를 실증예제로 하여 세 종류의 Copula 함수의 모수를 추정하고 이에 대응하는 이변량 분포로부터 VaR와 각각의 주변 분포의 VaR를 구한다. 실제의 VaR를 기준으로 기존 방법으로 구한 VaR와 비교 분석하여 추정의 정확성을 토론한다.

• 응용통계연구
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• 제29권4호
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• pp.689-697
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• 2016

금융시장 위험관리 수단으로 많이 사용하는 기법 중의 하나는 Morgan이 제안한 최대손실금액을 추정하는 VaR (Value at Risk)이다. VaR은 한 산업의 금융위험 측정도구로 사용되어지지만 실제 생활에서는 여러 회사 또는 국내 전체의 산업의 VaR를 추정하는 경우가 많다. 따라서 투자할 여러 산업에 대하여 특정한 포트폴리오가 설정된 경우에 다변량분포에 대한 VaR를 추정하는 문제가 필요하다. 본 연구에서는 다변량분포에 대한 VaR를 추정하기 위하여, 다차원 분위 벡터를 제안하고, 이를 바탕으로 다차원 공간에서의 Vector at Risk를 정의한다. 다변량분포에 대하여 특정한 포트폴리오가 설정된 경우에, Vector at Risk 중에서의 한 점을 가장 적절한 VaR로 설정하는 방법을 제안한다. 이를 대안적인 VaR이라고 정의하고, 다변량 분포에 대한 이 방법에 대하여 토론한다. 2변량과 3변량의 예제를 통해 본 연구의 대안적인 VaR과 Morgan의 VaR를 각각 구하고, 비교 설명하면서 대안적인 VaR의 특징을 탐색한다.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제8권1호
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• pp.1-13
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• 2002

비상장기업이나 신규상장기업의 경우 주식거래량과 거래가격이 없거나 불충분하므로 최근 활발히 연구되고 있는 VaR(Value-at-Risk)를 파악하지 못한다. 본 연구에서는 비상장기업 및 신규상장기업의 미래 가격위험의 척도인 VaR를 추정하는 방법론을 제시하고, 이를 시스템(VAS-CBR)으로 구현하였다. 구체적으로는 사례기반추론(Case Based Reasoning: CBR) 기법을 이용하여 기존의 상장회사들 중에서 신규 및 비상장기업과 유사한 재무적, 비재무적 특성을 갖는 상장기업을 찾아내고, 유사기업의 VaR를 근거로 신규 및 비상장기업의 VaR를 간접적으로 추정하였다. 또한 개발 시스템의 예측력 제고를 위한 운용방안 및 시스템의 예측력을 실험을 통하여 밝혔다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권6호
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• pp.1453-1463
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• 2016

가장 선호하는 금융위험 측정 방법은 통계적으로 최대손실금액을 추정하는 VaR (Value at Risk)이다. 포트폴리오를 구성하는 여러 산업에 대한 VaR (Value at Risk)는 분산공분산 행렬과 특정한 포트폴리오가 포함되어 변환된 일변량 위험을 이용하여 추정한다. Hong 등 (2016)은 다변량 분위벡터를 바탕으로 Vector at Risk를 정의하였으며, 특정한 포트폴리오가 설정되면 Vector at Risk 중의 한 점을 최적의 VaR 즉, 대안적인 VaR (AVaR)로 제안하였다. 본 연구에서는 다변량 정규분포에 대하여 AVaR의 특성을 탐색한다. 여러 종류의 분산공분산 행렬과 다양한 포트폴리오 가중값 벡터인 경우의 이변량과 삼변량의 정규분포를 따르는 모의실험 자료와 실증예제를 이용하여 대안적인 최대손실금액인 AVaR을 구하고 VaR과 비교 분석한다. 다변량 분위벡터를 이용한 AVaR는 VaR보다 작게 추정함을 발견하였으며, 이런 특징과 함께 AVaR의 특성을 토론한다.

• 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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• 제29권1호
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• pp.171-180
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• 2016

바젤 위원회는 시장위험의 측정 도구로 Value-at-Risk(VaR)와 expected shortfall(ES)을 사용할 것을 제안하였다. 여러 문헌에서 VaR와 ES의 다양한 추정 방법들이 연구 되었다. 본 연구에서는 준모수적인 방법인 conditional autoregressive value at risk(CAViaR), conditional autoregressive expectile(CARE) 방법들, 그리고 Gaussian 준최대가능도 추정량(QMLE)를 이용한 방법을 사후 검정을 통해서 비교하고자 한다. 각 방법의 타당성을 확인하기 위해서, VaR에 대한 사후 검정은 unconditional coverage(UC)와 conditional coverage(CC) 검정을 사용하고 ES에 대한 검정은 붓스트랩 방법을 사용한다. S&P500 지수와 현대 자동차 주식가격 지수에 대하여 실증 자료 분석이 수행되었다.

• 재무관리논총
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• 제10권1호
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• pp.191-214
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• 2004

VaR에 의한 금융위험의 측정은 국제결제은행 바젤위원회의 내부모델 허용에 힘입어 금융산업에서 표준방식으로 확고한 입지를 차지하고 있다. 본 연구에서는 한국주식시장포트폴리오를 거래투자자산으로 보유한 경우의 VaR를 극단치이론에 입각하여 측정하고 이의 성과를 RiskMetrics의 성과와 비교하여 검토하였다. GPD의 모수적 추정에 의한 VaR의 사후검정결과는 표본내 사후검정이나 표본외 사후검정에서 어떤 신뢰수준에서도 기대되는 범위와 크게 벗어나지 않은 안정된 결과를 보였다. RiskMetrics의 EWMA방식도 역시 표본내와 표본외 사후검정 어느 경우에나 기대되는 범위에서 크게 벗어나지 않았지만 높은 신뢰수준에서는 그 성과가 GPD VaR에 비하여 상대적으로 불안정하였으며 위험의 과소평가 성향을 확인할 수 있었다. 비모수적 GEV추정에 입각한 VaR의 경우에는 위험을 과대평가하고 지나치게 보수적인 성향을 나타내었다. GPD의 모수적 접근에 의한 VaR 측정은 다양한 신뢰수준에서 정확한 검정결과를 보여주고 있으며, 시간적 흐름에 따르는 VaR의 행태도 지나친 변동성을 보이지 않아 외부규제 및 내부통제를 위한 금융위험의 측정지표로서 실용적인 가치가 있음을 확인할 수 있다.