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다변량 시계열 모형을 이용한 붓스트랩 Value-at-Risk 추정

Bootstrap Value-at-Risk estimation based on CCC-GARCH models
한국데이터정보과학회지 제29권 제3호, 2018.5, 747-767 (21 pages)
DOI :10.7465/jkdi.2018.29.3.747
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초록
본 논문에서는 붓스트랩을 이용한 Value-at-Risk 추정에 대해 연구하였다. 구체적으로 기존에 단변량으로 제안된 방법들을 다변량으로 확장하기 위해 다변량 CCC-GARCH모형을 고려하여 붓스트랩 수익률 자료를 생성하고 이를 이용하여 VaR를 추정하였다. 실증분석을 위해 코스피200과 S&P500 주가지수를 이용한 포트폴리오를 구성하여 본 논문에서 제안한 붓스트랩을 고려한 방법과 정규분포를 가정한 지수가중이동평균법으로 추정한 VaR를 비교하여 분석하였다. 사후검정결과에 의하면 붓스트랩 방법을 이용한 VaR 추정이 지수가중이동평균법에 의한 VaR 추정에 비해 효율이 향상됨을 확인하였다.

In this paper, we study the Value-at-Risk estimation using bootstrap. Specifically, VaR was estimated by using bootstrap return data based on CCC-GARCH model. In real data analysis, we constructed a portfolio using KOSPI 200 and S&P500 stock price index and compared VaR with the bootstrap method and the exponentially weighted moving average (EWMA) method on the assumption of normal distribution. The backtesting results show that VaR estimation using bootstrap method is more efficient than VaR estimation using EWMA method.

목차
요약
1. 서론
2. 지수가중이동평균법을 이용한 VaR 추정
3. 붓스트랩 알고리즘을 이용한 VaR의 추정
4. 손실함수를 이용한 사후검정
5. 실증분석
6. 결론
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