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dc.contributor.advisor안재윤-
dc.contributor.author변정림-
dc.creator변정림-
dc.date.accessioned2016-08-26T04:08:25Z-
dc.date.available2016-08-26T04:08:25Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.otherOAK-000000127397-
dc.identifier.urihttps://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/214984-
dc.identifier.urihttp://dcollection.ewha.ac.kr/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000127397-
dc.description.abstractUsing 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.-
dc.description.tableofcontentsⅠ. Introduction 1 Ⅱ. Preliminaries 3 1. Value at Risk 3 2. Delta-Gamma Approximation 5 3. Importance Sampling 7 3.1. Importance Sampling 7 3.2. Procedures 9 Ⅲ. The Regression Method 13 Ⅳ. Comparison of Simulation 15 Ⅴ. Conclusion 18 References 19 한글 초록 20-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent389494 bytes-
dc.languageeng-
dc.publisher이화여자대학교 대학원-
dc.subject.ddc500-
dc.titleImportance Sampling with Regression Method for Estimating Value at Risk-
dc.typeMaster's Thesis-
dc.title.translatedVaR 추정을 위한 중요도 표집의 회귀 방법 적용-
dc.format.pageiii, 20 p.-
dc.identifier.thesisdegreeMaster-
dc.identifier.major대학원 통계학과-
dc.date.awarded2016. 8-
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일반대학원 > 통계학과 > Theses_Master
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