펀드 유형별 VaR 측정의 성과비교 (Model Selection of Fund Types VaR in Korean Stock Market)

서지정보

· 발행기관 : 한국산업경제학회
· 수록지 정보 : 산업경제연구 / 24권 / 2호 / 691 ~ 713페이지
· 저자명 : 이호, 박성태

초록

본 연구에서는 2000년 1월부터 2009년 12월까지 총 2,457일의 국내 유형별 펀드의 대용치로 사용한 KOSPI200, 대형주, 중형주, 소형주의 수익률을 사용하여 10개의 모형을 이용한 VaR 측정 모형의 적정성을 비교 분석하였다. VaR측정 모형으로는 단순이동평균모형, RM모형, GARCH모형, 역사적 시뮬레이션모형을 적용하고 표본기간을 달리하여 10개 모형의 성과를 비교하였다. 사후검정 방법으로는 조건부 커버리지 검정에 기초하여 모형의 적합성 여부를 판단하는 비조건부 커버리리 검정, 과다손실의 상호독립성을 판단하는 독립성 검정, 이 두가지를 결합하여 판단하는 조건부 커버리지 검정을 통해 VaR 측정의 적정성을 검증하였다.
본 연구에 발견된 성과비교 결과는 다음과 같다. 유형별 펀드를 가정한 각 포트폴리오에 대한 95% VaR 측정의 경우 RM모형 중 λ가 0.99인 모형, SMA모형으로 과거 250 데이터를 사용한 경우, AR(1)-GARCH(1.1)모형, 시뮬레이션모형의 경우 과거 표본의 값으로 125일 이상의 자료를 사용한 경우가 우수한 모형으로 나타났다. 99% VaR 측정에서는 RM모형 중 λ가 0.94인 모형과 AR(1)-GARCH(1.1)모형, 시뮬레이션모형의 경우 과거 표본의 값으로 250일 이상의 자료를 사용한 경우가 우수한 모형으로 보여진다.

영어초록

This paper undertakes four types of fund in VaR model selection, for KOSPI200 index, large-cap stocks portfolio, middle-cap stocks portfolio and small-cap stocks portfolio, at the 95% and 99% levels. Ten models are compared using daily returns from Jauary 2000 to December 2009; Ten models are simple moving average model(SMA:50, SMA:125, SMA:250), RiskMetrics model(RM:0.94, RM:0.96, RM:0.99), GARCH model, historical simulation model(HS:50, HS:125, HS:250). In order to choose appropriate models in types of fund among the various methods, three backtesting criteria(unconditional, independence, conditional coverage) are used to test the statistical accuracy of models.
Empirical results are as follows. The performance of SMA model using historical data as 250 days, RM model using λ as 0.99, AR(1)-GARCH(1.1) model, and HS model using more than 125 days as historical data is better than that of other models at the 95% level. The performance of RM model using λ as 0.94, AR(1)-GARCH(1.1) model and HS model using historical data as 250 days is better than that of other models at the 99% level.

참고자료

· 없음