보유 중인 자산포트폴리오 위험을 관리하기 위한 하나의 방법으로써, VaR을 추정하는 것은 매우 중요하다. 포트폴리오를 구성하는 각 자산들의 수익률들이 보이는 상관 관계로 인해, VaR의 추정은 도전적인 문제이다. 기존에 잘 알려진 GARCH 모형을 각 자산의 수익률 시계열에 적합 후 얻어지는 잔차들의 상관 관계를 ...
보유 중인 자산포트폴리오 위험을 관리하기 위한 하나의 방법으로써, VaR을 추정하는 것은 매우 중요하다. 포트폴리오를 구성하는 각 자산들의 수익률들이 보이는 상관 관계로 인해, VaR의 추정은 도전적인 문제이다. 기존에 잘 알려진 GARCH 모형을 각 자산의 수익률 시계열에 적합 후 얻어지는 잔차들의 상관 관계를 Copula 함수를 이용하여 모형화하는, 조건부 Copula-GARCH 방법이 유용한 방법으로 알려지고 있다. 본 연구에서는 조건부 Copula-GARCH 모형과 여러 가지 고전 모형을 이용하여 두 자산으로 이루어진 포트폴리오의 시장 위험을 비교 및 분석하였다. 2010년부터 2015년까지의 KOSPI와 KOSDAQ 일별 종가 지수를 위의 모형들로 적합한 후, 모형간의 비교를 위하여 기대 위반 개수 근접도와 RMSE 척도를 이용하였다. 대체적으로, 정규성을 기초로 둔 고전 모형보다는 Copula 함수를 이용하였을 때, 위반 기대 개수에 근접하였으며, RMSE도 작게 측정되는 것을 알 수 있었다. 그 중에서도, Gumbel copula GJR-t 는 이변량 의존성 구조 모형을 설명하기에 최적의 함수라고 할 수 있다.
보유 중인 자산포트폴리오 위험을 관리하기 위한 하나의 방법으로써, VaR을 추정하는 것은 매우 중요하다. 포트폴리오를 구성하는 각 자산들의 수익률들이 보이는 상관 관계로 인해, VaR의 추정은 도전적인 문제이다. 기존에 잘 알려진 GARCH 모형을 각 자산의 수익률 시계열에 적합 후 얻어지는 잔차들의 상관 관계를 Copula 함수를 이용하여 모형화하는, 조건부 Copula-GARCH 방법이 유용한 방법으로 알려지고 있다. 본 연구에서는 조건부 Copula-GARCH 모형과 여러 가지 고전 모형을 이용하여 두 자산으로 이루어진 포트폴리오의 시장 위험을 비교 및 분석하였다. 2010년부터 2015년까지의 KOSPI와 KOSDAQ 일별 종가 지수를 위의 모형들로 적합한 후, 모형간의 비교를 위하여 기대 위반 개수 근접도와 RMSE 척도를 이용하였다. 대체적으로, 정규성을 기초로 둔 고전 모형보다는 Copula 함수를 이용하였을 때, 위반 기대 개수에 근접하였으며, RMSE도 작게 측정되는 것을 알 수 있었다. 그 중에서도, Gumbel copula GJR-t 는 이변량 의존성 구조 모형을 설명하기에 최적의 함수라고 할 수 있다.
It is important to estimate VaR(Value-at-Risk) of an asset portfolio for managing the portfolio. Due to the dependence between the yields of the assets composing the portfolio, it is challenging to estimating the VaR of the portfolio. The conditional Copula-GARCH method is known to be useful...
It is important to estimate VaR(Value-at-Risk) of an asset portfolio for managing the portfolio. Due to the dependence between the yields of the assets composing the portfolio, it is challenging to estimating the VaR of the portfolio. The conditional Copula-GARCH method is known to be useful. In the method, the heteroskedasticity of the volatility of the returns of each asset is modeled by the well-known GARCH process and the joint distribution of the standardized residuals is modeled by an appropriate copula. In this study, we compare the classical models with conditional Copula-GARCH models and analyse the market risk of the Portfolio which consists of two index funds tracking KOSPI and KOSDAQ which are two main stock indices of Korea. We adopt two criterions such as RMSE and Expected violation numbers to compare models each other. We find that the conditional Copula-GARCH models are better than traditional models. In addition, Gumbel copula GJR-t describes the dependence structure of the portfolio return series quite well.
It is important to estimate VaR(Value-at-Risk) of an asset portfolio for managing the portfolio. Due to the dependence between the yields of the assets composing the portfolio, it is challenging to estimating the VaR of the portfolio. The conditional Copula-GARCH method is known to be useful. In the method, the heteroskedasticity of the volatility of the returns of each asset is modeled by the well-known GARCH process and the joint distribution of the standardized residuals is modeled by an appropriate copula. In this study, we compare the classical models with conditional Copula-GARCH models and analyse the market risk of the Portfolio which consists of two index funds tracking KOSPI and KOSDAQ which are two main stock indices of Korea. We adopt two criterions such as RMSE and Expected violation numbers to compare models each other. We find that the conditional Copula-GARCH models are better than traditional models. In addition, Gumbel copula GJR-t describes the dependence structure of the portfolio return series quite well.
주제어
#두 개의 자산으로 이루어진 가상 포트폴리오를 고전 모형부터 최신 이론인 Copula 모형까지 합리적으로 VaR를 추정하는 모형을 찾는다
학위논문 정보
저자
한슬기
학위수여기관
서울시립대학교
학위구분
국내석사
학과
통계학과
지도교수
김성곤
발행연도
2017
총페이지
ⅳ, 39 p.
키워드
두 개의 자산으로 이루어진 가상 포트폴리오를 고전 모형부터 최신 이론인 Copula 모형까지 합리적으로 VaR를 추정하는 모형을 찾는다
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