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초록
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본 연구에서는 옵션을 포함한 포트폴리오의 비선형 리스크 측정을 위해 사용되는 VaR 모형, 특히 델타-감마 모형들을 여러 가지 검증방법을 통하여 비교함으로서 모형의 정확성 및 유용성 등을 살펴보았다. 델타-감마 비선형 VaR에 대하여 가상의 데이터 및 시나리오에 바탕을 둔 대부분 의 기존 연구와는 달리, 본 연구는 실제 거래시장에서 추출한 광범위한 가격데이터 를 바탕으로 비선형 VaR에 대한 사후검증을 수행하였다. 따라서 보다 신뢰할 수 있는 결과를 도출할 수 있었으며 이러한 점이 본 연구의 가장 큰 공헌이라고 할 수 있다. 그러나 기존 연구에서 주장하는 바와는 달리 델타-감마 비선형 VaR 모형 5개에 대한 검증결과는 실망스럽다. 우도비 검증 결과 5개 모형 모두 통계량이 유의수준을 훨씬 벗어나 모형이 부적 절함을 나타내고 있으며, BIS기준 사후검증 결과 역시 부적합(red) 영역에 포함됨으 로서 매우 불량한 결과를 보이고 있다. 특히 일반적으로 가장 정확한 모형으로 알려져 있는 Full Monte Carlo VaR 모형 역시 신뢰수준 1%를 훨씬 초과하는 3%대의 실패율을 기록하고 있어 현실적인 유 용성이 의심되고 있다. 델타-감마 비선형 VaR 모형의 주된 실패 원인은 실제가격과 이론가격 차이 때문 이다. 가장 정확한 Full Monte Carlo VaR 모형의 경우에도 블랙-숄즈 등의 옵션 모형에 의하여 시뮬레이션된 가격을 바탕으로 VaR을 추정할 수밖에 없었고 이것이 실제 가격변화를 충분히 잡아내지 못했다. 동 한계를 극복하기 위환 일환으로서 베가리스크를 추가로 감안한 모형의 실험결 과는 VaR 모형의 개선 가능성을 보여준다. 그러므로 비선형 리스크를 VaR 모형에 충분히 반영하기 위해서는 베가리스크를 추가적으로 고려하는 방안과 포트폴리오의 비선형 수준을 손쉽게 발견하고 이를 VaR 수치에 반영하는 방법 등에 대한 추가적인 연구가 요구된다.
목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 델타-감마 VaR 측정모형
1. Parametric Delta-Gamma VaR Ⅰ(비대칭 고려)
2. Parametric Delta-Gamma VaR Ⅱ(정규분포 가정)
3. Cornish-Fisher Expansion VaR (4개의 적률 이용)
4. Full Monte Carlo VaR
5. Partial Monte Carlo VaR
Ⅲ. VaR 모형의 평가
1. Mean Relative Bias (MRB)
2. Root Mean Squared Relative Bias (RMSRB)
3. Percentage Volatility (PV)
4. Proportion of Failure (PF)
5. Average Multiple of tail event (AM)
Ⅳ. 비선형 VaR 모형의 적정성 검정
1. 정확성(accuracy)
2. 안전성(safety)
3. 경제성
Ⅴ. 베가 감안 VaR 모형의 추가실험
Ⅵ. 결론 및 향후과제
참고문헌