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본 연구는 변액보험의 보증준비금평가에 사용되는 주식 수익률 시나리오의 적정성을분석한 것이다. 우리나라 주식시장의 변동성 군집현상을 확인한 후, 기존에 사용된 LN 모형 외에 확률변동성을 고려한 AR(1), ARCH, RSLN2 모형을 대안으로 제시하였다. 제시한 모형의 모수 추정방법 설명 및 KOSPI 데이터를 이용하여 모수를 추정하였다. 추정된 모수를 이용하여 수익률 시나리오 1,000개를 생성한 후, 생성된 수익률 분포를표와 그림을 이용하여 기간별로 보여주고 모형별 통계량 차이를 살펴보았다. 산출된수익률과 역사적 수익률과의 적합성 정도를 비교한 결과 ARCH 모형 외의 다른모형들은 역사적 데이터와 적합함을 보여 주었다. 통계량 검정과 역사적 데이터와의적합성 여부, GMDB 현금흐름을 비교한 결과 RSLN2모형이 가장 나은 결과를보여주었다. 변액유니버셜종신보험을 이용하여 GMDB 현금흐름의 통계량을 비교하였다. 다른 확률변동성 모형에 대한 검토를 추가적으로 하여 적절한 확률변동성 모형을선정하는 것이 필요할 것으로 판단된다.
In this study, we analyze stock return scenarios for evaluating required capital for guaranteed minimum benefits embedded in variable insurance. We check volatility clustering in the Korean stock market. This paper proposes LN, AR(1), ARCH and RSLN2 models. We explain model estimation and estimate parameters by using KOSPI data. After generating 1,000 stock return scenarios, we analyze tables and pictures of distributions for each models. The analysis shows statistics of models by years. We compare distribution return data with historical return data. Most models are suitable for historical data except ARCH model. The GMDB cashflows of Variable Universal Whole Life indicate that statistics of RSLN2 models is larger than that of LN model. This study shows RSLN2 model has better results than others. But, we need the analysis of other stochastic volatility models.
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variable life, GMDB, regime switching log normal,stochastic volatility
