VaR 추정 방법의 비교 및 분석

Abstract

최근 많은 금융사고와 대규모 손실이 발생하게 되자 VaR과 같은 위험측정모형의 중요성이 더욱 증대되었다. 통계학에 근거하여 위험을 평가하는 방법인 VaR은 정상적인 시장 여건 하에서 주어진 신뢰수준에서 일정기간 동안 발생할 수 있는 최대손실금액을 의미한다. 본 논문에서는 VaR 추정방법으로 많이 이용되는 Riskmetrics, GARCH 모형, Empirical Quantile, 극단치 분포(Extreme Value Theorem)을 비교해 보았다. 실제 데이터에 적용하여 VaR 값을 계산해본 결과 Empirical Quantile을 이용한 방법에서 가장 작은 값을 나타내었고 이는 VaR의 lower bound로 사용될 수 있다. 그리고 GARCH 모형이 비교적 VaR을 적정하게 평가하는 것으로 판단된다. VaR 모형이 실제의 위험관리에 유용하게 되기 위해서는 VaR추정치를 계산하는데 사용되는 극단적 수익률(extreme returns)의 확률분포에 대한 체계적인 연구가 필요하므로 이에 대한 연구가 계속 진행 되어야 할 것이다.;Recently many finance bought and the large scale loss occurred and with VaR the importance of same dangerous measurement model was more augmented. Based on a statistics VaR where is a method which evaluates a danger period of certain period meat the maximum loss amount will be able to occur from the confidence level which comes to give from under the market circumstance which is normal. From the present paper Riskmetrics where is plentifully used with VaR presumed methods, GARCH models, Empirical Quantile, tried to compare an Extreme Value Theorem. Applies in actual data and uses the sample result Empirical Quantile to calculate VaR price the smallest price indolently from the method which puts out and this could be used with VaR lower bound. And GARCH models relatively VaR, properly, with the fact that evaluates. VaR models usefully in risk management of fact, in order becoming from calculates VaR estimates the research which is systematic is necessary the research continuously must be advanced about probability distribution of extreme returns which is used.