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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.12
- 수록면
- 1,453 - 1,463 (11page)
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가장 선호하는 금융위험 측정 방법은 통계적으로 최대손실금액을 추정하는 VaR (Value at Risk)이다. 포트폴리오를 구성하는 여러 산업에 대한 VaR (Value at Risk)는 분산공분산 행렬과 특정한 포트폴리오가 포함되어 변환된 일변량 위험을 이용하여 추정한다. Hong 등 (2016)은 다변량 분위벡터를 바탕으로 Vector at Risk를 정의하였으며, 특정한 포트폴리오가 설정되면 Vector at Risk 중의 한 점을 최적의 VaR 즉, 대안적인 VaR (AVaR)로 제안하였다. 본 연구에서는 다변량 정규분포에 대하여 AVaR의 특성을 탐색한다. 여러 종류의 분산공분산 행렬과 다양한 포트폴리오 가 중값 벡터인 경우의 이변량과 삼변량의 정규분포를 따르는 모의실험 자료와 실증예제를 이용하여 대안적인 최대손실금액인 AVaR을 구하고 VaR과 비교 분석한다. 다변량 분위벡터를 이용한 AVaR는 VaR보다 작게 추정함을 발견하였으며, 이런 특징과 함께 AVaR의 특성을 토론한다.
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참고문헌 (18)
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[학술지(정기간행물)] - Andersson, F. / 2001 / Credit risk optimization with condition value-at-risk / Mathatical Programming B : 273 ~ 291
[학술지(정기간행물)] - Barone-Adesi, G. / 1999 / VaR without correlations for portfolios of derivative securities / Journal of Futures Markets 19 : 583 ~ 602
[학술지(정기간행물)] - Berkowitz, J. / 2011 / Evaluating Value-at-Risk models with desk-level data / Managent Science 57 : 2213 ~ 2227
[학술지(정기간행물)] - 허세정 / 2012 / Performance Analysis of Economic VaR Estimation using Risk Neutral Probability Distributions / 응용통계연구 25 (5) : 757 ~ 773
[학술지(정기간행물)] - 홍종선 / 2016 / Vector at Risk와 대안적인 VaR / 응용통계연구 29 (4) : 689 ~ 697
[학술지(정기간행물)] - Barone-Adesi, G. / 1999 / VaR without correlations for portfolios of derivative securities / Journal of Futures Markets 19 : 583 ~ 602
[학술지(정기간행물)] - Berkowitz, J. / 2011 / Evaluating Value-at-Risk models with desk-level data / Managent Science 57 : 2213 ~ 2227
[학술지(정기간행물)] - 허세정 / 2012 / Performance Analysis of Economic VaR Estimation using Risk Neutral Probability Distributions / 응용통계연구 25 (5) : 757 ~ 773
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