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초록
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최근의 추세를 볼 때 위험관리에 관한 중요성이 점점 증대하고 있다. 그럼에도 불구하고 우리나라 은행들의 위험관리 실태는 아직 미흡한 실정이다. 그리고 대부분의 은행들이 현재 위험관리에 대응하기 위하여 ALM의 갭관리, 듀레이션관리 등을 행하고 있지만 BIS에서 중요시하고 있는 VaR의 개발과 운용은 아직 초보단계에 있다. 한국 주식포트폴리오에서 몬테카를로 시뮬레이션과 Full Variance Covariance Model의 VaR값은 비슷한 수준으로 Diagonal Model 의 VaR값 보다 작음을 알 수 있다. 이는 좀 더 정교한 계산이 요구되는 Full Variance Covariance Model의 VaR값이 보다 단순한 Diagonal Model의 VaR값 보다 정확성면에서 우수하다는 것을 보여주고 있다. 한편 이자율포트폴리오 의 경우에는 델타-감마 분석법과 몬테카를로 시뮬레이션의 경우 95% 신뢰구간의 VaR는 델타-감마 분석법이 작지만 99% 신뢰구간에서의 VaR는 몬테카를로 시뮬레이션방법이 작다는 것을 알 수 있다. 그래서 어느 한 가지 방법에 의한 VaR추정치가 가장 좋은 것이라고 단정하기 어려움을 알 수 있었다.
목차
요약
1. Introduction
2. Background
2.1 Additive Capital Requirements
2.2 The Basle Altemative Approach
2.3 Regulatory Safeguards
2.4 Value at Risk Analysis
2.5 The advantages and drawbacks of VaR Management
3. Empirical Analysis related methods
3.1 Delta-Gamma Method
3.2 Monte Carlo Simulation
3.3 Full Variance Covariance Model
4. Empirical tests
4.1 Literature Survey: Fallon(1996)
4.2 Empirical tests
4.3 Empirical tests on estimate methods
5. Summary and Conclusions
References
1. Introduction
2. Background
2.1 Additive Capital Requirements
2.2 The Basle Altemative Approach
2.3 Regulatory Safeguards
2.4 Value at Risk Analysis
2.5 The advantages and drawbacks of VaR Management
3. Empirical Analysis related methods
3.1 Delta-Gamma Method
3.2 Monte Carlo Simulation
3.3 Full Variance Covariance Model
4. Empirical tests
4.1 Literature Survey: Fallon(1996)
4.2 Empirical tests
4.3 Empirical tests on estimate methods
5. Summary and Conclusions
References
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