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학술논문한국증권학회지2017.09 발행

월별 포트폴리오 VaR 측정 성과

Evaluation of Monthly Portfolio Value-at-Risk Forecasting Models

박재진(한국은행)

46권 4호, 901~946쪽

초록

본 고는 월별 포트폴리오 VaR 측정에 적합한 모형을 찾고자 기존 연구에서 많이 사용한 역사적시뮬레이션(Historical Simulation) 방법, EWMA 모형, GARCH(1, 1) 모형, 그리고 자산수익률간 상관관계변화를 반영하는 DCC-GARCH 모형을 사용하여 월별 포트폴리오 VaR를 측정하고 이들의 성과를비교하였다. VaR 측정을 위해 99% 및 95% 두 가지의 신뢰수준을 사용하여 신뢰수준이 높은 경우와낮은 경우에 따른 VaR 성과의 차이도 분석하였다. 각 모형별 VaR 측정 성과는 Christoffersen(1998)의통계적 검증 이외에 VaR의 상대적 수준, 변동성, 시장위험 측정 실패시 초과손실, 그리고 시장위험예측력 등으로 비교하였다. 실증분석 결과 DCC-GARCH 모형은 99%의 신뢰수준에서 성과가 우수하여월별 포트폴리오 VaR 측정에 적합한 것으로 분석되었다. 그러나 EWMA 및 GARCH 모형은 월별포트폴리오 VaR 측정 모형으로 적합하지 않은 것으로 나타났다. 한편 HS 방법은 시장위험 측정방법으로는 적절하지 않으나 여타 모형에 비해 VaR의 상대적 수준과 변동성이 작고 시장위험 예측력이높다는 점에서 포트폴리오 자산배분 측면에서 여타 모형에 비해 활용 가능성이 있을 것으로 기대되었다.

Abstract

This paper is aimed to find out the statistical model to properly measure the monthly portfolio Value-at-Risk. For the purpose of this, I utilized four kinds of models, such as the Historical Simulation method, EWMA model, GARCH (1, 1) model and Dynamic Conditional Correlation-GARCH model. The portfolio was composed of five assets including the US Dow Jones Industrial Index and four kinds of the US treasuries, such as treasuries with maturities of one year, three years, five years and ten years. All five assets had the same weight (1/5) in the portfolio. The portfolio VaRs were predicted by the above four models under the 99% and 95% confidence levels, and evaluated not only by the Christofferson (1998)’s statistical method but also by other various analyses related to VaR features such as the mean relative bias, the root mean squared relative bias, absolute mean of tail event, and the predictability of the portfolio VaRs. The above evaluation revealed that the VaR measured using the DCC-GARCH model under the 99% confidence level could be adopted as the proper monthly VaR measure, but the other VaRs measured using other models could not be the proper one under the both confidence levels.

발행기관:
한국증권학회
DOI:
http://dx.doi.org/10.26845/KJFS.2017.09.46.4.901
분류:
경영학

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