VaR 모형의 예측성과 비교
A Comparison of the Out-of-Sample Performanceof VaR Models
이근영(성균관대학교)
11권 4호, 127~168쪽
초록
포트폴리오가 정규분포를 가진 자산들로 구성되어 있다면 분산-공분산법을 통해 VaR을 쉽게 추정할 수 있다. 그러나 일반적으로 금융자산수익률은 정규분포보다 꼬리가 두껍고 첨도가 큰 분포를 가지고 있기 때문에 분산-공분산법은 실제분포를 반영하지 못하는 문제점이 있다. 특히 금융외환위기 등과 같은 예외적인 기간을 포함하는 경우 분산-공분산법을 통해 정확한 실패율을 구한다는 것은 더욱 어렵다. GARCH 모형을 정규분포를 가정하고 추정하는 경우 같은 문제점이 나타난다.한편 비선형성이나 비정규분포를 허용하는 시뮬레이션 방법이나 극단치 분포를 이용한 방법들은 실제분포에 가까운 분포를 이용하기 때문에 분산-공분산법이나 GARCH 모형을 이용한 방법보다 정확한 실패율을 구할 수 있다. 그러나 비모수 또는 비정규분포를 가정한 방법들은 표본내에서는 정확한 실패율을 구할 수 있으나 표본외 예측에서는 이들 방법들이 미래의 움직임을 제대로 반영하지 못하기 때문에 실패율의 정확도가 정규분포를 가정한 경우보다 더욱 나빠질 수 있다. 한편 VaR을 추정하는 데는 추정방법 외에 표본내외 기간을 어떻게 선택하느냐에 따라 추정방법의 결과가 크게 달라질 수 있다. 따라서 VaR 추정시 표본수가 가능한 한 크고 정상성(stationarity)을 가진 표본크기를 선택하는 것이 중요하다고 본다.
Abstract
The paper compares the out-of-sample performance of VaR models, using a portfolio of KOSPI and corporate bond return rates. According to the estimation and test results, the out-of-sample prediction for failure rates is relatively accurate in case of the sample size 250 and as the sample size increases, the average of failure rates is bigger without relation to the estimation methods because of the 1997 currency crisis. Particularly, the nonparametric methods based on extreme value theory do not outperform the traditional methods. On the other hand, out-of-sample failure rates of variance-covariance method are little influenced by the sample size. Out-of-sample failure rates largely increase more than twice in the currency crisis period without relation to the estimation methods, compared with the pre- and post-crisis periods. Rejection rates of LR test are also very high in the currency crisis period.
- 발행기관:
- 한국금융학회
- 분류:
- 경제학