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초록
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이 연구는 2000년 이후의 자료를 사용하여, VaR모형의 사후검증을 통해 가장 적절 한 측정방법(표본기간 및 측정주기)을 목표기간과 신뢰수준 별로 탐색한다. 신뢰수준 95%의 VaR모형에서, 일간 및 주간 VaR의 경우 1년의 표본기간을 사용하는 기본모 형 및 기간확장모형에서 예외율이 5%의 유의수준에 가장 근접하고, 2주간 및 월간 VaR의 경우에는 표본기간 2년의 기본모형이 가장 적절하다. (여기에서 기본모형은 표본의 수익률을 목표기간과 동일한 기간에 대해 측정하는 방법, 기간확장모형은 일 간 수익률 표본으로부터 계산된 변동성을 목표기간에 걸친 변동성으로 환산하는 방법 을 지칭한다.) 신뢰수준 99%의 경우, 예외율이 목표수준인 1%에 근접하도록 만들려 면 기본모형과 기간확장모형 모두 경기침체기(글로벌 금융위기)를 포함하는 장기표본 을 사용해야 한다. 장기이면서 경기침체기를 포함하는 표본은 분포의 두터운 꼬리 (fat-tail)에 기인한 과소추정 문제를 완화할 수 있기 때문이다.
목차
요약
1. 서론
2. VaR모형의 사후검증을 위한 예비적 분석
3. VaR모형의 사후검증
3.1 신뢰수준 95%의 VaR모형 사후검증
3.2 신뢰수준 99%의 VaR모형 사후검증
4. 결론
참고 문헌
1. 서론
2. VaR모형의 사후검증을 위한 예비적 분석
3. VaR모형의 사후검증
3.1 신뢰수준 95%의 VaR모형 사후검증
3.2 신뢰수준 99%의 VaR모형 사후검증
4. 결론
참고 문헌
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