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DC Field Value Language
dc.contributor.author김미숙-
dc.creator김미숙-
dc.date.accessioned2016-08-26T12:08:50Z-
dc.date.available2016-08-26T12:08:50Z-
dc.date.issued2001-
dc.identifier.otherOAK-000000071597-
dc.identifier.urihttps://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/191019-
dc.identifier.urihttp://dcollection.ewha.ac.kr/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000071597-
dc.description.abstractVaR(Value at Risk) which measures disclosed risks of financial assets and liabilities is introduced in this paper. On the premise that specific goal holding term, confidence level and probability distribution are given, VaR is a maximum loss estimator under normal market condition. Several methods of measuring VaR and how to compute VaR for each financial product are illustrated. The VaR for IBM's daily closing stock price data is measured as an example. At present, as the usefulness of VaR is appreciated, financial institutes and companies are constructing VaR systems, and in academia, new financial studies such as the extreme value theory and empirical studies are carried on. But, we still expect more attention and studies on this.;본 논문에서는 금융자산과 부채의 노출위험을 측정하는 VaR를 소개한다. VaR은 특정목표보유기관, 신뢰수준 및 확률분포를 전제로 할 때, 정상적인 시장조건하에서 발생할 수 있는 최대손실예상액 추정수치를 말한다. VaR 측정방법과 각 파생상품별 VaR 계산 방법을 소개하였다. 또한 실제 예로써 IBM 일별 종가 데이터의 VaR를 계산하였다. 현재 기업 등에서는 VaR의 유용성에 대한 인식이 높아짐에 따라 관련 시스템을 구축하는 과정에 있다. 그리고 학계에서는 극치이론과 실증연구 등의 새로운 연구가 계속되고 있다. 그러나 아직 미미하므로 계속적인 연구와 보완이 필요하다.-
dc.description.tableofcontents논문개요 I. 서론 = 1 II. VaR 측정을 위해 필요한 기초이론 = 6 A. 위험과 수익 = 6 B. 기초통계이론 = 8 C. VaR의 정의 = 11 III. VaR 측정 = 28 A. 델타평가법과 완전가치평가법 = 28 B. 각 측정 방법들의 구체적인 적용방법 = 30 IV. 실제 데이터로 VaR계산 = 42 A. VaR 구하기 = 42 B. GARCH 모형에 적합 = 44 V. 결론 = 46 참고문헌 ABSTRACT-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent690620 bytes-
dc.languagekor-
dc.publisher이화여자대학교 대학원-
dc.titleVaR에 대한 고찰-
dc.typeMaster's Thesis-
dc.format.page[49] p.-
dc.identifier.thesisdegreeMaster-
dc.identifier.major대학원 통계학과-
dc.date.awarded2001. 2-
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일반대학원 > 통계학과 > Theses_Master
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