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금융그룹의 통합리스크를 정확히 산출하기 위해서는 개별 리스크 분포와 이들을연결해주는 상관관계를 이용하여 분산효과를 측정하고 이를 감안하여 리스크를 합산할 필요가 있다. 그러나 분산-공분산 방법, Copula 방법 등 기존 방법들은 리스크 익스포저 간의 복잡한 상관관계를 제대로 반영하지 못한다는 한계가 있다. 본고에서는이와 같은 한계를 완화하고자 다변량 분석에 유용한 Vine Copula 방법을 이용하여금융그룹의 통합리스크를 합산･측정하는 방안을 제시하였다. 실증분석 결과 Vine Copula 방법에 의한 추정이 여타 방법에 비해 실제 데이터를 보다 정확하고 유연하게 표현하는 것으로 나타났다. 반면 분산-공분산 방법, 정규 Copula 등 기존 방법은통합리스크 합산 시에 꼬리부분의 상관관계를 상대적으로 낮게 평가하여 리스크 간전이가 확산되는 위기 상황에서 통합 리스크를 과소평가하는 것으로 분석되었다.
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참고문헌 (27)
참고문헌 신청
Aas, K / 2007 / Risk Capital Aggregation / Risk Management 9 : 82 ~ 107
Aas, K. / 2009 / Pair-copula Constructions of Multiple Dependence / Insurance:Mathematics and Economics 44 (2) : 182 ~ 198
Azzalini, Adelchi / 2003 / Distributions generated by perturbation of symmetry with emphasis on a multivariate skew t-distribution / Journal of the Royal Statistical Society
Bedford T / 2002 / Vines - A New Graphical Model for Dependent Random Variables / Annals of Statistics 30 : 1031 ~ 1068
Bedford, T. / 2001 / Probability Density Decomposition for Conditionally Dependent Random Variables Modeled by Vines / Annals of Mathematics and Artificial intelligence 32 :
Aas, K. / 2009 / Pair-copula Constructions of Multiple Dependence / Insurance:Mathematics and Economics 44 (2) : 182 ~ 198
Azzalini, Adelchi / 2003 / Distributions generated by perturbation of symmetry with emphasis on a multivariate skew t-distribution / Journal of the Royal Statistical Society
Bedford T / 2002 / Vines - A New Graphical Model for Dependent Random Variables / Annals of Statistics 30 : 1031 ~ 1068
Bedford, T. / 2001 / Probability Density Decomposition for Conditionally Dependent Random Variables Modeled by Vines / Annals of Mathematics and Artificial intelligence 32 :
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