금융 시장 리스크의 확률적 측정

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 방법 및 이론
1. 금융 위험의 종류
2. 리스크 측도
3. 확률변수와 정규분포의 성질
4. 가격 변화와 리턴
5. Value at Risk의 정의
Ⅲ. 연구 결과 및 고찰
1. Value at Risk 측정의 세 가지 방법
2. 분산-공분산 (variance-covariance) 방법의 적용
3. VaR의 장단점
IV. 결론 및 논의
V. 참고문헌

본문내용

Ⅰ. 서론

1995년 2월 26일, 200년 전통을 자랑하는 영국의 Barings 은행이 파산했다. 이 일의 발단은 아주 단순했고, 주인공은 28살의 어린 악덕 거래인 닉 리슨 이었다.
92년 7월 17일 Barings사 싱가포르 선물거래 책임자인 닉 리슨은 거래 중 부하직원의 실수로 2만 파운드의 손실을 낸다. 당시 굉장한 신임과 권력을 갖고 있던 그는 자신이 누리고 있던 여러 가지 특권들은 잃고 싶지 않아서 이 사실을 본사에 보고하지 않고 계좌 ‘88888’ 로 알려진 에러 계좌에 손실을 은폐시켰다. 이 계좌는 휴면계좌였으며 그 때문에 본사에서도 눈에 띄지 않았다고 한다. 그 후부터 크고 작은 손실이 날 때 마다 리슨은 계좌 ‘88888’을 사용하였다. 이러한 행동이 가능했던 이유는 은행에서 리슨이 소위 말하는 front office와 back office를 모두 담당하도록 하는 큰 실수를 저질렀기 때문이다. 그 후부터, 크고 작은 손실이 날 때마다 리슨은 계좌 ‘88888’을 사용하였고 그의 실력을 믿은 본사에서 아무 의심을 하지 않았기 때문에 리슨은 점점 더 많은 돈을 선물을 거래하는데 사용하였다.
1995년, 리슨은 Nikkei 선물 매수를 또 늘렸다. 그러나 1월 17일 고베 지진이 발생하였고, Nikkei 지수는 지진 발생 당일 결국 1만 7473엔으로 떨어짐으로써 이 매매에서만 670억 엔의 손실을 보게 된다. 따라서 그 결과 마침내 2월 13일 그의 에러 계좌가 드러났고 Barings 사는 2주후 파산했다.
최근 미국발 금융 위기가 우리 나라는 물론 전 세계를 뒤흔들어 놓았다. 이번 금융 위기는 써브 프라임 모기지에서 기인된 것으로 이해되고 있는데, 미국의 주택 가격이 갑자기 상승하면서 여러 금융기관들이 신용등급이 좋지 않은 고객들에게 고금리로 주택담보대출을 해주는 써브 프라임 모기지에 많은 투자를 하였다가 주택가격이 크게 떨어지고 연체율이 높아지면서 커다란 손실을 보게 된 것이다. 이 때문에 미국의 거대 투자은행 가운데 하나인 리만 브라더스사가 파산하고, 다른 여러 금융기관들도 정부의 구제금융을 받아 겨우 살아남는 지경에 이르고 말았다. 써브 프라임 모기지가 높은 수익률을 낸다는 이유로 무분별하게 투자를 늘였기 때문에 이와 같은 세계적 금융 위기를 불러 일으킨 것이다.
위의 사례에서 볼 수 있듯이 자신이 투자하는 금융상품이 어느 정도의 리스크를 갖고 있는 지 이해하지 못하고 수익률만을 추구하게 되면 개인 투자자 뿐만 아니라 커다란 금융기관과 정부 모두에게 큰 손실을 가져올 수 있게 된다. 수익률이 높은 상품은 위험도가 크기 마련이다

참고 자료

1) Introduction to the practice of Statistics, 5th edition, D. Moore and G. McCabe, 2006, Freeman

2) Value at risk: The New Benchmark for Managing Financial Risk, 3rd edition, P. Jorion, 2007, McGraw Hill

3) Analysis of Financial Time Series, R. S. Tsay, 2002, Wiley

4) RiskMetrics -- technical document, 4th edition, 1996, J. P. Morgan/Reuters

5) Rogue Trader: How I Brouhgt Down Barings Bank and Shook the Financial World, Nick Leeson and Edward Whitley, 1996, Little Brown and Company

6) Sub-prime mortgage crisis, Wikipedia, the free encyclopedia

7) 네이버 백과사전