본 논문은 금융기관의 포트포리오 VaR 측정과 BackTest 그리고 적정성 검사에 대하여 다양한 이슈들에 대해 논의한다. VaR 측정치는 시장 가격이 원치 않은 가격으로 움직였을 때 특정한 신뢰수준에 대한 포트포리오의 잠재적인 손실을 측정한다. 본 논문에서는 VaR측정치와 ...
본 논문은 금융기관의 포트포리오 VaR 측정과 BackTest 그리고 적정성 검사에 대하여 다양한 이슈들에 대해 논의한다. VaR 측정치는 시장 가격이 원치 않은 가격으로 움직였을 때 특정한 신뢰수준에 대한 포트포리오의 잠재적인 손실을 측정한다. 본 논문에서는 VaR측정치와 VaR 모형의 성과를 평가하는 몇 가지 기법을 설명한다. 본 논문은 첫째 간단한 네 가지 포트포리오(Kospi, Kospi200, 금융업, Portfolio)를 사용하여 단순이동평균법과 지수가중이동평균법 그리고 역사적 시뮬레이션의 VaR 측정치의 계산을 한다. 둘째 VaR 모형의 적정성을 평가하기 위하여 BackTest에 초점을 둔다. 한국 증권 거래소의 자료를 이용한 일일수익률과 일일 VaR에 비교를 통하여 몇 가지 통계적 검증을 한다. 본 논문이 비록 금융기관들의 VaR의 일반적인 처리에 충분히 기초하지는 않지만, 이 검증은 모형 성과에 대한 유효한 정보를 제시하고 있다. 셋째 7가지 검증방법으로 10개 VaR 측정치를 비교하는 것에 초점을 둔다. 실증분석을 통한 결과를 요약해보면 첫째, 분산-공분산 모형이 역사적 시뮬레이션 법보다 상대적으로 안정적이다. 둘째, 일일 수익률의 empirical 분포가 Fat-Tail 가능성이 있다. 셋째, 지수가중이동평균법(특히 λ=0.94)이 대체로 변동이 적고 특히 시장의 단기 움직임을 포착하기에는 가장 효과적인 모형이라는 것을 발견할 수 있다. 향후 연구과제는 좀더 다양한 상품 포지션으로 구성된 포트포리오에 대해 VaR 기법을 실증 분석해 보고 각각의 상품에 대해 가장 적합한 모형을 대응시키는 연구가 필요하다.
본 논문은 금융기관의 포트포리오 VaR 측정과 BackTest 그리고 적정성 검사에 대하여 다양한 이슈들에 대해 논의한다. VaR 측정치는 시장 가격이 원치 않은 가격으로 움직였을 때 특정한 신뢰수준에 대한 포트포리오의 잠재적인 손실을 측정한다. 본 논문에서는 VaR측정치와 VaR 모형의 성과를 평가하는 몇 가지 기법을 설명한다. 본 논문은 첫째 간단한 네 가지 포트포리오(Kospi, Kospi200, 금융업, Portfolio)를 사용하여 단순이동평균법과 지수가중이동평균법 그리고 역사적 시뮬레이션의 VaR 측정치의 계산을 한다. 둘째 VaR 모형의 적정성을 평가하기 위하여 BackTest에 초점을 둔다. 한국 증권 거래소의 자료를 이용한 일일수익률과 일일 VaR에 비교를 통하여 몇 가지 통계적 검증을 한다. 본 논문이 비록 금융기관들의 VaR의 일반적인 처리에 충분히 기초하지는 않지만, 이 검증은 모형 성과에 대한 유효한 정보를 제시하고 있다. 셋째 7가지 검증방법으로 10개 VaR 측정치를 비교하는 것에 초점을 둔다. 실증분석을 통한 결과를 요약해보면 첫째, 분산-공분산 모형이 역사적 시뮬레이션 법보다 상대적으로 안정적이다. 둘째, 일일 수익률의 empirical 분포가 Fat-Tail 가능성이 있다. 셋째, 지수가중이동평균법(특히 λ=0.94)이 대체로 변동이 적고 특히 시장의 단기 움직임을 포착하기에는 가장 효과적인 모형이라는 것을 발견할 수 있다. 향후 연구과제는 좀더 다양한 상품 포지션으로 구성된 포트포리오에 대해 VaR 기법을 실증 분석해 보고 각각의 상품에 대해 가장 적합한 모형을 대응시키는 연구가 필요하다.
This paper discusses various issues related to the measurement of financial institutions’ portfolio value at risk (VaR) and BackTest to accuracy test. VaR measures the potential loss on a portfolio for a specified level of confidence if adverse movements in market prices where to occur. This paper e...
This paper discusses various issues related to the measurement of financial institutions’ portfolio value at risk (VaR) and BackTest to accuracy test. VaR measures the potential loss on a portfolio for a specified level of confidence if adverse movements in market prices where to occur. This paper examines the VaR measure and some of the techniques available for assessing the performance of a VaR model. The first section of the paper uses a simple four portfolios (Kospi, Kospi200, Financial institution Index, and Portfolio) to illustrate three of the approaches used in the calculation of a VaR measure: Variance - Covariance (Equally weighted moving average, Exponentially weighted moving average), historical simulation. The second section of the paper focuses on the use of backtesting - the comparison of model-generated VaR numbers with actual profits and losses- for assessing the accuracy of a VaR model. Several statistical tests are demonstrated by testing daily VaR and profit and loss data obtained from a Korea Stock Exchange. The paper concludes that, although the tests are not sufficiently precise to form the basis of regulatory treatment of banks VaR results, the tests do provide useful diagnostic information for evaluating model performance. The third section of the paper focuses on the comparison to the 10 VaR measures by 7 tests(MRB, RMSRB, etc.). The result is that first, variance-covariance models are relatively more stable than historical simulation models. Second, there are capabilities about profit and loss data of empirical distribution is fat-tailed. Third, the change of exponentially weighted moving average model(especial1y A =0.94) is negligible at large and the most effective one in taking hold of especially short term movement of the market. It is considered that further study needs to be designed to hold actual proofs of VaR on portfolio consisting of kinds of product position and apply respective products to the most ideal model.
This paper discusses various issues related to the measurement of financial institutions’ portfolio value at risk (VaR) and BackTest to accuracy test. VaR measures the potential loss on a portfolio for a specified level of confidence if adverse movements in market prices where to occur. This paper examines the VaR measure and some of the techniques available for assessing the performance of a VaR model. The first section of the paper uses a simple four portfolios (Kospi, Kospi200, Financial institution Index, and Portfolio) to illustrate three of the approaches used in the calculation of a VaR measure: Variance - Covariance (Equally weighted moving average, Exponentially weighted moving average), historical simulation. The second section of the paper focuses on the use of backtesting - the comparison of model-generated VaR numbers with actual profits and losses- for assessing the accuracy of a VaR model. Several statistical tests are demonstrated by testing daily VaR and profit and loss data obtained from a Korea Stock Exchange. The paper concludes that, although the tests are not sufficiently precise to form the basis of regulatory treatment of banks VaR results, the tests do provide useful diagnostic information for evaluating model performance. The third section of the paper focuses on the comparison to the 10 VaR measures by 7 tests(MRB, RMSRB, etc.). The result is that first, variance-covariance models are relatively more stable than historical simulation models. Second, there are capabilities about profit and loss data of empirical distribution is fat-tailed. Third, the change of exponentially weighted moving average model(especial1y A =0.94) is negligible at large and the most effective one in taking hold of especially short term movement of the market. It is considered that further study needs to be designed to hold actual proofs of VaR on portfolio consisting of kinds of product position and apply respective products to the most ideal model.
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