조건부 Value-at-Risk와 Expected Shortfall 추정을 위한 준모수적 방법들의 비교 연구 (Comparison of semiparametric methods to estimate VaR and ES)

서지정보

· 발행기관 : 한국통계학회
· 수록지 정보 : 응용통계연구 / 29권 / 1호 / 171 ~ 180페이지
· 저자명 : 김민조, 이상열

초록

바젤 위원회는 시장위험의 측정 도구로 Value-at-Risk(VaR)와 expected shortfall(ES)을 사용할 것을 제안하였다. 여러 문헌에서 VaR와 ES의 다양한 추정 방법들이 연구 되었다. 본 연구에서는 준모수적인 방법인 conditional autoregressive value at risk(CAViaR), conditional autoregressive expectile(CARE) 방법들, 그리고 Gaussian 준최대가능도 추정량(QMLE)를 이용한 방법을 사후 검정을 통해서 비교하고자 한다. 각 방법의 타당성을 확인하기 위해서, VaR에 대한 사후 검정은 unconditional coverage(UC)와 conditional coverage(CC) 검정을 사용하고 ES에 대한 검정은 붓스트랩 방법을 사용한다. S&P500 지수와 현대 자동차 주식가격 지수에 대하여 실증 자료 분석이 수행되었다.

영어초록

Basel committee suggests using Value-at-Risk (VaR) and expected shortfall (ES) as a measurement for market risk. Various estimation methods of VaR and ES have been studied in the literature.
This paper compares semi-parametric methods, such as conditional autoregressive value at risk (CAViaR) and conditional autoregressive expectile (CARE) methods, and a Gaussian quasi-maximum likelihood estimator (QMLE)-based method through back-testing methods. We use unconditional coverage (UC) and conditional coverage (CC) tests for VaR, and a bootstrap test for ES to check the adequacy.
A real data analysis is conducted for S&P 500 index and Hyundai Motor Co. stock price index data sets.

참고자료

· 없음