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[금융공학] VaR추정

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최초등록일 2003.02.13 최종저작일 2003.02
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[금융공학] VaR추정
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    논문에 관한 궁금한 문의사항은 jhjstat@hanmail.net으로 하시면 성심껏 답변해드리겠습니다.

    목차

    Ⅰ. 서론
    Ⅱ. 극단치에 의한 VaR추정
    Ⅲ. 변동성을 고려한 VaR추정
    Ⅳ. 실증분석
    Ⅴ. 결론

    본문내용

    Ⅰ. 서론

    1997년 가을에서 1998년 봄으로 이어지는 기간에 IMF구제금융까지 이어진 외환위기를 겪으면서, 금융기관과 기업의 '위험관리능력결핍'이 지적되었다. 이에 따라 구제금융이 실현되는 과정에서 IMF를 비롯한 외국 관련기관들은 특히 국내은행들의 위험관리능력에 대해 심각한 우려를 표명하면서 BIS기준을 중심으로 한 은행자산의 건전성을 제고시킬 것을 강력히 촉구하였다. 우리 나라는 1992년 7월에 제정된 '금융기관 경영지도에 관한 규정'에 의해 BIS기준을 원칙적으로 수용하기로 하고, 1996년 9월 한국은행이 BIS 정회원국으로 가입하면서 이의 실행이 예정되어 있던 중 1997년 외환위기를 맞아 은행 건전성 기준으로서 BIS안을 전격 수용하게 된 것이다. 그러나 BIS기준의 준수는 소극적 위험관리에 불과하므로 금융기관들은 상품거래에 수반되는 위험을 적극적이고 효율적으로 관리하기 위해서 VaR(Value-at-Risk)분석기법을 도입하게 되었다.
    VaR분석기법이란 금리, 주가, 환율 등 기초적 시장가격에 대한 미래분포를 예측하여, 주어진 신뢰수준에서 포트폴리오의 목표보유기간동안 기대되는 최대 손실, 즉 향후 불리한 시장가격변동이 특정 신뢰구간내에서 발생하는 경우 입을 수 있는 포트폴리오의 최대손실규모를 산출하는 기법을 말한다. 이론적인 측면에서 볼 때 VaR는 위험을 측정함에 있어 포트폴리오 확률분포의 왼쪽 꼬리부분(포트폴리오의 손실가능 영역에 해당됨)에 관심을 둠으로써, 일반 재무이론이 단순히 표준편차나 베타를 중심으로 위험을 다룬 것에 비해 실용성을 증가시켰다는 지적을 받는다. 결국 VaR의 개념적 우월성은 표준편차나 베타라는 통계학의 개념을 '일정 신뢰수준내의 최대손실 가능액'이라는 보다 실용적인 개념으로 해석함으로써 직관적으로 보다 경영학적인 위험측정치를 제시했다는데서 찾을 수 있으며, 이는 금융계의 현실적 요구를 충족시킴으로써 새로운 위험관리기법으로 VaR가 등장하게 된 것이다.

    참고자료

    · [1] 오지은(2001), "극단치 모형을 이용한 VaR의 추정", 건국대학교 대학원 응용통계학과 석사논문.
    · [2] 한상범(2000), "조건부 이분산성이 있는 경우 극치이론(Extreme Value Theory)을 이 용한 VaR(Value at Risk)의 추정, 한국증권연수원.
    · [3] 박광일(2000), "Extreme Value이론을 이용한 Value-at-Risk 추정", 건국대학교 대학 원 경영학과 석사논문.
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    · [5] 윤평식·김철중(2000),『금융기관 시장위험관리』, 한국금융연수원.
    · [6] 김명직·장국현(1998),『금융시계열분석』, 경문사.
    · [7] 오세경·김진호·이건호(1999),『위험관리론』, 경문사.
    · [8] 윤평식·김철중(1998),『VaR-시장위험관리』, 경문사.
    · [9] 최병선(1997),『회귀분석(下)-SAS를 이용한 시계열분석시리즈3』, 세경사.
    · [10] 최기헌·이종협(1992),『SAS/ETS를 이용한 시계열 분석과 그 응용』, 자유아카데미.
    · [11] 유종영·이승천·차경준·허문열(1997),『S-PLUS를 이용한 통계계산』, 전영사.
    · [12] L.de Hann and U. Stadtum(1996), "Generalized Regular Variation of Second Order", Journal of the Australian Mathematical Society.
    · [13] Engel. James and Marianne Gizycki(1999), "Conservatism, Accuracy and Efficiency; comparing Value-at-Risk Model", Australian Prudential Regulation Authority, February.
    · [14] J. Danielsson and C. G. de Vries(1997), "Beyond the Sample: Extreme Quantile and Probability Estimation", Working Paper.
    · [15] R.D Reise and M. Thomas(1997), Statistical Analysis of Extreme Values, Birk huser Verlag.
    · [16] Paul Embrechts, Claudia Klppelberg and Thomas Miksch(1999), Modelling Extremal Events for Insurance and Finance, Springer.
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