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DC Field Value Language
dc.contributor.author김윤전-
dc.creator김윤전-
dc.date.accessioned2016-08-26T03:08:28Z-
dc.date.available2016-08-26T03:08:28Z-
dc.date.issued2003-
dc.identifier.otherOAK-000000003535-
dc.identifier.urihttp://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/194809-
dc.identifier.urihttp://dcollection.ewha.ac.kr/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000003535-
dc.description.abstractRecently, Conditional Value-at-Risk(CVaR) is considered to be more coherent risk measure than VaR in that CVaR has properties of sub-additivity and convexity that VaR doesn t have. This paper empirically tests four-asset portfolio optimization with CVaR constraints and Mean-Variance(MV) constraints, then compares two models using subsampling method and bootstrapping simulation. The optimal risky portfolio maximizes the risk-adjusted return, which is the excess return divided by the standard deviation(in MV) or CVaR. As the result, when we compare four-asset(government bond, corporate bond, large capital stock and small capital stock) portfolios by CVaR and MV approach, the optimal risky portfolio shows asset weight difference. However, this asset weight difference shows no significant difference between MV and CVaR models in that the upper and lower 5% points of asset weight difference distribution contain 0 between them. CVaR can be the better alternative to MV and VaR as a standard risk measure, because CVaR satisfies all the factors to be coherent risk measure. However, we can not conclude that CVaR would be superior to MV if there were no significant difference in terms of the optimal risky asset weight as the result shows.-
dc.description.tableofcontents1. 서론 = 1 1.1 연구의 목적 및 논문의 구성 = 1 2. Conditional VaR에 관한 선행 연구 = 5 2.1 VaR의 한계 및 CVaR에 관한 연구 = 5 2.2 CVaR를 이용한 포트폴리오 최적화에 관한 연구 = 8 3. Conditional Value-at-Risk = 12 3.1 Conditional Value-at-Risk = 12 3.2 위험측정도구로서의 CVaR와 VaR의 비교 = 14 4. 실증분석 = 19 4.1 자료선정 = 19 4.2 모형의 설정 = 21 4.2.1 모형 정의 = 21 4.3 분석방법 = 25 4.3.1 Subsampling 방법 = 25 4.3.2 Bootstrap 시뮬레이션 방법 = 25 5. 실증분석결과 = 30 5.1 시계열 자료 = 30 5.2 실증분석결과 = 35 5.2.1 Subsampling 방법에 의한 실증분석결과 = 35 (1) CVaR 모형과 평균-분산 모형간 최적위험자산배분 결과비교 = 35 (2) CVaR 모형과 평균-분산 모형간 차이의 유의성 검증 = 36 5.2.2 Bootstrap 시뮬레이션 방법에 의한 실증분석결과 = 38 (1) CVaR 모형과 평균-분산 모형간 최적위험자산배분 결과비교 = 39 (2) CVaR 모형과 평균-분산 모형간 차이의 유의성 검증 = 40 6. 요약 및 결론 = 43 참고문헌 = 48 ABSTRACT = 51-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent622766 bytes-
dc.languagekor-
dc.publisher이화여자대학교 대학원-
dc.titleConditional VaR 모형을 사용한 포트폴리오 최적화에 관한 연구 : 평균-분산 모형과 비교-
dc.typeMaster's Thesis-
dc.identifier.thesisdegreeMaster-
dc.identifier.major대학원 경영학과-
dc.date.awarded2003. 2-
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일반대학원 > 경영학과 > Theses_Master
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