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Importance Sampling with Regression Method for Estimating Value at Risk

Title
Importance Sampling with Regression Method for Estimating Value at Risk
Other Titles
VaR 추정을 위한 중요도 표집의 회귀 방법 적용
Authors
변정림
Issue Date
2016
Department/Major
대학원 통계학과
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Master
Advisors
안재윤
Abstract
Using a delta-gamma quadratic approximation of a loss in portfolio, [Glasserman et al., 2000] developed efficient variance reduction techniques to estimate accurate value-at-risk. While a quadratic approximation of certain type of portfolio such as European options can be obtained for free using Greeks, it is difficult or impossible to calculate a quadratic approximation in general. In this paper, we propose the regression method for obtaining a quadratic approximation of a loss in portfolio as using more widely to keep pace with the rapid changes in the financial industry. Comparing simulation, we show computational efficient of the importance sampling for value-at-risk and effectiveness of the regression method.;포트폴리오 손실의 정확한 value-at-risk 측정을 위하여, [Glasserman et al., 2000]에서는 손실에 대한 델타 감마 2차 근사식을 사용한 분산 감소 기법을 제시하였다. 그러나 유러피안 옵션과 같은 특정 형태의 자산을 이용한 포트폴리오의 경우 델타 감마 근사식을 이용하여 2차 근사식은 쉽게 얻을 수 있는 반면, 일반적으로 다양한 형태의 자산의 경우 매우 힘들거나 불가능하다. 본 논문에서는, 빠르게 변화하는 금융시장에 발맞추어 더 광범위하게 사용 가능한 근사식을 얻기 위하여 회귀방법을 제시한다. 또한 시뮬레이션 비교를 통하여, 중요도 표집의 계산적 효율성과 회귀방법 적용의 효과성을 보여준다.
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일반대학원 > 통계학과 > Theses_Master
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