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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제22권 제6호
발행연도
2011.12
수록면
1,065 - 1,074 (10page)

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1990년대 중반 이후 금융 분야에서 가장 많은 관심을 받는 연구 주제 중의 하나는 대표적인 위험 측정 방법인 VaR (Value at risk)이다. VaR는 주어진 신뢰수준에서 정상적인 시장조건을 가정할 때 선택한 목표기간 동안 발생할 수 있는 포트폴리오의 최대손실액으로 정의된다. 본 논문에서는 국내 주가지수 자료를 이용한 포트폴리오에 다변량 정규분포를 이용하는 VaR 예측 방법인 단순이동평균법과 지수가중이동평균법을 고려하여 VaR를 예측한 결과와 t 분포 및 조건부 코퓰라 (Copula) 함수를 이용하여 VaR를 예측한 결과를 비교 평가하였다. 자료 분석 결과에 의하면 포트폴리오 구성 종목 간 에 종속성구조와 비정규성이 존재하는 경우에 t 분포와 조건부 코퓰라 방식을 이용하여 VaR 추정의 정확도를 높일 수 있다는 결론을 얻을 수 있었다.
#금융시계열 #simple moving average #VaR #코퓰라 #ARMA-GARCH model #지수가중이동평균법 #단순이동평균법 #시장위험측정 #exponentially weighted moving average #financial time series #copula #조건부이분산모형

목차

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참고문헌 (13)

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1. [단행본] - 김주철 / 2009 / 금융공학 연구노트 / 자유아카데미 google schola 2. [보고서] - 김철중 / 2010 / 신용위험측정 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - 이상진 / 2008 / Model Selection for Estimating Portfolio VaR in Korean Stock Market / Asia-Pacific Journal of Financial Studies 37 (5) : 877 ~ 912 dbpia 4. [학술지(정기간행물)] - Christoffersen, P. F / 1998 / Evaluating interval forecasts / International Economic Review 39 : 841 ~ 861 google schola 5. [단행본] - Franke, J. / 2008 / Statistics of financial markets / Sprinker-Verlag google schola

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-041-001381484