• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.267-277
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• 2016

본 연구에서는 잔차를 이용하여 오차항의 코플라 함수를 추정하는 문제를 고려하였다. 확률적 회귀모형을 개별모형으로 갖는 경우, 오차항 대신 잔차들의 경험적 분포함수를 이용하여 구한 코플라 모수에 대한 준모수적 추정량의 성질을 살펴보았으며, 이 추정량이 일치추정량이 되기 위한 조건을 구하였다. 응용사례로 코플라-자기회귀이동평균 모형을 다루었으며, 모의실험을 통해 자기회귀 근사를 통해 얻은 잔차를 이용하여 계산한 추정량의 성질도 살펴보았다.

• Wind and Structures
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• 제25권3호
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• pp.261-282
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• 2017

The probabilistic information of directional extreme wind speeds is important for precisely estimating the design wind loads on structures. A new joint probability distribution model of directional extreme wind speeds is established based on observed wind-speed data using multivariate extreme value theory with the t-Copula function in the present study. At first, the theoretical deficiencies of the Gaussian-Copula and Gumbel-Copula models proposed by previous researchers for the joint probability distribution of directional extreme wind speeds are analysed. Then, the t-Copula model is adopted to solve this deficiency. Next, these three types of Copula models are discussed and evaluated with Spearman's rho, the parametric bootstrap test and the selection criteria based on the empirical Copula. Finally, the extreme wind speeds for a given return period are predicted by the t-Copula model with observed wind-speed records from several areas and the influence of dependence among directional extreme wind speeds on the predicted results is discussed.

• 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.

• Wind and Structures
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• 제30권2호
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• pp.141-153
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• 2020

Probabilistic information regarding directional extreme wind speeds is important for the precise estimation of the design wind loads on structures. A joint probability distribution model of directional extreme typhoon wind speeds is established using Monte Carlo simulation and empirical copula function to fully consider the correlations of extreme typhoon wind speeds among the different directions. With this model, a procedure for estimating directional extreme wind speeds for given return periods, which ensures that the overall risk is distributed uniformly by direction, is established. Taking 5 typhoon-prone cities in China as examples, the directional extreme typhoon wind speeds for given return periods estimated by the present method are compared with those estimated by the method proposed by Cook and Miller (1999). Two types of directional factors are obtained based on Cook and Miller (1999) and the UK standard's drafting committee (Standard B, 1997), and the directional risks for the given overall risks are discussed. The influences of the extreme wind speed correlations in the different directions and the simulated typhoon wind speed sample sizes on the estimated extreme wind speeds for a given return period are also discussed.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제21권5호
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• pp.445-459
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• 2014

This paper investigates the dependence structure of Korean financial markets (stock, foreign exchange (FX) rates and bond) using copula-GARCH and dynamic conditional correlation (DCC) models. We examine GJR-GARCH with skewed elliptical distributions and four copulas (Gaussian, Student's t, Clayton and Gumbel) to model dependence among returns, and then employ DCC model to describe system-wide correlation dynamics. We analyze the daily returns of KOSPI, FX (WON/USD) and KRX bond index (Gross Price Index) from $2^{nd}$ May 2006 to $30^{th}$ June 2014 with 2,063 observations. Empirical result shows that there is significant asymmetry and fat-tail of individual return, and strong tail-dependence among returns, especially between KOSPI and FX returns, during the 2008 Global Financial Crisis period. Focused only on recent 30 months, we find that the correlation between stock and bond markets shows dramatic increase, and system-wide correlation wanders around zero, which possibly indicates market tranquility from a systemic perspective.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제25권6호
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• pp.605-618
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• 2018

Risk management has been a crucial part of the daily operations of the financial industry over the past two decades. Value at Risk (VaR), a quantitative measure introduced by JP Morgan in 1995, is the most popular and simplest quantitative measure of risk. VaR has been widely applied to the risk evaluation over all types of financial activities, including portfolio management and asset allocation. This paper uses the implementations of multivariate GARCH models and copula methods to illustrate the performance of a one-day-ahead VaR prediction modeling process for high-dimensional portfolios. Many factors, such as the interaction among included assets, are included in the modeling process. Additionally, empirical data analyses and backtesting results are demonstrated through a rolling analysis, which help capture the instability of parameter estimates. We find that our way of modeling is relatively robust and flexible.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제8권6호
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• pp.1615-1625
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• 2013

Modelling and simulating the wind power intermittent behaviour are the basis of the planning and scheduling studies concerning wind power integration. The wind power outputs are evidently correlated in space and time and bring challenges in characterizing their behaviour. This paper provides a methodology to model and simulate the clustered wind power considering its spatio-temporal correlations using the theory of copula. The sampling approach captures the complex spatio-temporal connections among the wind farms by employing a conditional density function calculated using multidimensional copula function. The empirical study of real wind power measurement shows how the wind power outputs are correlated and how these correlations affect the overall uncertainty of clustered wind power output. The case study validates the simulation technique by comparing the simulated results with the real measurements.

• 한국항만경제학회지
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• 제39권1호
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• pp.115-129
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• 2023

본 연구는 2010년 1월 4일부터 2022년 10월 31일까지의 일별 자료를 기반으로 Copula-CoVaR 방법을 통해 해운선사 주가에 미치는 BDI의 위험 전이효과를 분석하였다. 주요 실증분석 결과와 정책적 함의는 다음과 같다. 첫째, copula 결과에 따르면, BDI와 해운선사 주가 사이는 약한 의존성이 존재하는 것으로 나타났으며, PAN, KOR, YEN은 동적 Student-t copula가 가장 적합한 모형으로 선정되었으며, HMM은 rotated Gumbel copula, KSS는 Gumbel copula가 선정되었다. 둘째, CoVaR의 결과에서, 모든 해운선사에서 상·하방 CoVaR가 상·하방 VaR과 크게 다르다는 것을 확인하였다. BDI가 해운선사에 상당한 위험 전이효과가 있다는 것을 의미한다. 또한 위험 전이효과는 일반적으로 하방 위험이 상방 위험보다 낮으므로, 하방과 상방 위험 전이효과는 비대칭적인 것으로 나타났다. 따라서 정책입안자들은 BDI 충격으로 인한 체계적인 위험을 방지하기 위해 외부 위험 감독을 강화하고, 국내 여건에 맞는 차별화된 정책을 수립해야한다. 그리고 투자자들은 BDI 변동으로 인한 외부 위험을 투자 결정에 반영하고 위험을 피하기 위해 최적의 투자 포트폴리오를 구성해야 한다. 한편, 투자자들은 투자를 결정할 때 상·하방 위험의 비대칭적 특성을 고려하여 투자 포트폴리오를 조정해야 할 것을 제안한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제25권2호
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• pp.217-234
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• 2018

Copulas are a tool for constructing multivariate distributions and formalizing the dependence structure between random variables. From copula literature review, there are a few asymmetric copulas available so far while data collected from the real world often exhibit asymmetric nature. This necessitates developing asymmetric copulas. In this study, we discuss a method to construct a new class of bivariate asymmetric copulas based on products of symmetric (sometimes asymmetric) copulas with powered arguments in order to determine if the proposed construction can offer an added value for modeling asymmetric bivariate data. With these newly constructed copulas, we investigate dependence properties and measure of association between random variables. In addition, the test of symmetry of data and the estimation of hyper-parameters by the maximum likelihood method are discussed. With two real example such as car rental data and economic indicators data, we perform the goodness-of-fit test of our proposed asymmetric copulas. For these data, some of the proposed models turned out to be successful whereas the existing copulas were mostly unsuccessful. The method of presented here can be useful in fields such as finance, climate and social science.

• 재무관리연구
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• 제23권1호
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• pp.193-225
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• 2006

본 연구는 EVT-Copula모형을 이용하여 아시아지역 8개국 외환시장 간 극단적 사건의 동조화 정도를 측정하였다. 본 연구의 분석대상은 대만, 말레이시아, 싱가포르, 인도네시아, 일본, 태국, 필리핀, 한국의 일별 현물환율이며 분석기간은 1997년 1월 1일부터 2005년 4월 13일까지이다. 주요 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, AIC기준에 따라 의존구조를 모형화 하는데 있어 Gumbel Copula가 Galambos Copula에 비해 더 적합한 모형으로 나타났다. 둘째, 동남아시아 외환위기국 간의 극단적 동조성은 외환위기 기간에 비하여 그 이후에 낮아진 것으로 확인되었다. 넷째, 아시아 국가들은 동남아시아 외환시장의 거점인 싱가포르와 상대적으로 높은 극단적 의존성을 가지는 것이 확인되었다. 넷째, 인도네시아, 말레이시아, 태국, 필리핀 간 아시아 외환위기 동안의 꼬리의존성이 표본전체기간과 외환위기 이후기간에 비해 높게 나타났다. 특히 말레이시아의 경우 외환위기 기간에 필리핀, 인도네시아, 태국과의 꼬리의존성이 현저히 높았다. 지역적으로 인접한 국가들에서 단기간에 꼬리의존성이 급증하는 사실은 아시아 외환위기에 있어 시장간 극단적 의존성이 금융위기의 전파에 중요한 역할을 했다는 것을 의미한다. 다섯 째, 외환위기 동안 한국과 인도네시아, 말레이시아, 태국, 필리핀간의 극단적 의존관계는 증가하지 않았음으로 한국의 금융위기가 외부 요인으로 인한 것이 아니라는 주장을 지지하였다.