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Recently, it has become a very important task to measure exposure risk accurately in financial market investments. In this paper, we investigate the relevance of the skewed Student’s t distribution innovation in capturing long-memory and asymmetry features in the volatility of Chinese stock markets. We also examine the performance of in-sample and out-of-sample value-at-risk (VaR) analyses using the FIAPARCH model with the normal, Student’s t, and skewed Student’s t distribution innovations. The results from the FIAPARCH model estimation suggest that returns of the Chinese stock markets exhibit long-memory and asymmetry features in volatility. In the in-sample and out-of-sample analyses, the FIAPARCH VaR models with the skewed Student’s t innovation predicted critical loss more accurately than did the models with the normal and Student’s t innovations for both long and short positions. Therefore, risk managers and portfolio investors can estimate VaR and optimal margin levels most accurately by using the skewed Student’s t FIAPARCH VaR models of long and short trading positions in the Chinese stock market.
지난 20년간 위험관리를 잘못하여 1997년 아시아 외환위기, 1998년 LTCM 위기와 베어링(Baring) 은행의 파산, 2007년 글로벌 금융위기 등과 같은 심각한 금융적 혼란을 겪은 경험들이 있다. 이러한 금융적 재앙은 금융시장 규제자와 금융기관 감독위원회에게 노출위험(exposure risk)을 정확하게 측정하는 것이 매우 중요하다는 것을 일깨워주었다. 1996년 RiskMetrics Group이 제안한 RiskMetrics 모형 이후 VaR(value-at-risk) 모형은 금융기관들이 금융시장 투자위험을 측정하기 위해 가장 일반적으로 사용하는 위험측정방법의 하나이다. 이 논문에서는, 가장 빠르게 성장하고 규모가 큰 신흥시장인 중국주식시장에서의 노출위험 측정과 관련하여, 변동성에 내재하는 장기기억과 비대칭성 특성을 측정하는데 왜도 Student t 분포를 사용하는 것이 적절한지를 연구한다. 그리고 FIAPARCH 모형을 이용하되 정규분포, Student t 분포, 왜도 Student t 분포 등 세 가지 오차항의 분포를 가정하여 표본내 및 표본외 VaR의 성과도 조사하였다. FIAPARCH 모형 추정결과 중국주식시장 수익률 변동성 시계열에는 장기기억과 비대칭성 특성이 있다는 것을 알 수 있었다. 그리고 표본내 및 표본외 VaR 분석결과, 왜도 Student t 분포 오차항을 가정하는 FIAPARCH VaR 모형이 정규분포와 Student t 분포 오차항을 가정하는 다른 모형들보다 매수와 매도 포지션 모두에서 임계손실을 더 정확하게 예측한다는 것을 발견하였다. 따라서 중국주식시장에 투자하는 위험관리자나 포트폴리오 투자자들은 VaR을 정확하게 측정하기 위해 매수와 매도 포지션 모두에서 왜도 Student t 분포 오차항을 가정하는 FIAPARCH VaR 모형을 이용하는 것이 가장 올바른 방법이다.
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비대칭성, 예측정확도, 장기기억, 왜도 Student t 분포, 변동성
