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[국내논문] 코퓰러과 극단치이론을 이용한 위험척도의 추정 및 성과분석
Estimation and Performance Analysis of Risk Measures using Copula and Extreme Value Theory 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.19 no.3, 2006년, pp.481 - 504  

여성칠 (건국대학교 상경대학 응용통계학과)

초록
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금융위험의 측정 및 관리를 위한 도구로서 분포의 꼬리 부분과 관련한 위험척도로 VaR가 현재 널리 활용되고 있다. 특히 VaR의 정확한 추정을 위해 정규분포를 가정한 기존의 방법보다는 극단치이론을 이용한 방법이 최근 관심을 끌고 있다. 지금까지 극단치이론을 이용한VaR의 추정에 관한 연구는 대부분 단변량의 경우에 대해 이루어졌다. 본 논문에서는 코퓰러를 극단치이론에 결부시켜 다변량 극단치분포를 모형화하여 포트폴리오 위험측정을 다루고 있다. 특히 본 연구에서는 포트폴리오 위험 척도로 VaR와 더불어 ES에 대한 추정 방법도 함께 논의하였다. 포트폴리오 위험측정을 위한 방법으로 본 논문에서 논의한 코퓰러-극단치이론에 의한 접근방법이 기존의 분산-공분산 방법보다 상대적으로 우수한지를 실증자료에 대한 사후검증을 통해 살펴보았다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

VaR, a tail-related risk measure is now widely used as a tool for a measurement and a management of financial risks. For more accurate measurement of VaR, recently we are particularly concerned about the approach based on extreme value theory rather than the traditional method based on the assumptio...

Keyword

참고문헌 (26)

  1. Artzner, P., Delbaen, F., Eber, J. M. and Heath, D. (1999). Coherent Measures of Risk, Mathematical Finance, 9, 203-228 

  2. Balkema, A. A. and de Haan, L. (1974). Residual lifetime at great age. Annals of Probability, 2, 792-804 

  3. Berkowitz, J. and O'Brien, J.( 2002). How accurate are Value-at-Risk models at commercial banks? Journal of Finance, 57, 1093-1112 

  4. Boyue, E., Durrleman, V., Nickeghbail, A., Riboulet, G. and Roncalli, T. (2000). Copula for Finance - A Reading Guide and Some Application, Working Paper 

  5. Bradley, B. O. and Taqqu, M. S. (2001). Financial Risk and Heavy Tails, Working Paper 

  6. Cherubini, U., Luciano, E. and Vecchiato, W. (2004). Copula Methods in Finance, Wiley 

  7. Danielsson, J. and de Vries, C. G. (1997a). Tail index and quantile estimation with very high frequency data, Journal of Empirical Finance, 4, 241-257 

  8. Danielsson, J. and de Vries, C. G. (1997b). Value at Risk and extreme returns. In Extremes and Integrated Risk Management (ed. Embrechts, P.), 85-106, Risk Waters Group, London 

  9. Embrechts, P., McNeil, A. J. and Straumann, D. (1999). Correlation: Pitfalls and Alternatives, Risk, 5, 69-71 

  10. Embrechts, P., McNeil, A., Straumann, D. (2002). Correlation and dependence in risk management: properties and pitfalls, Risk Management: Value at Risk and Beyond, ed. M.A.H. Dempster, Cambridge University Press, Cambridge, 176-223 

  11. Embrechts, P., Lindskog, F., McNeil, A. (2003). Modelling Dependence with Copulas and Applications to Risk Management, Handbook of Heavy Tailed Distributions in Finance, ed. S. Rachev, Elsevier, Chapter 8, 329-384 

  12. Embrechts, P., Kaufmann, R. and Patie, P. (2005). Strategic long-term financial risks: single risk factors, Computational Optimization and Applications 32, 61-90 

  13. Fisher, R. A. and Tippett, L. H. C. (1928). Limiting forms of the frequency distribution of the largest or smallest member of a sample. Proceedings of the Cambridge Philosophical Society, 24, 180-190 

  14. Hill, B. M. (1975). A simple general approach to inference about the tail of a distribution, Annals of Statistics, 3, 1163-1173 

  15. Hosking, J. R. M. and Wallis, J. R. (1987). Parameter and quantile estimation for the generalized Pareto distribution. Technometrics, 29, 339-349 

  16. Jenkinson, A. F. (1955). The frequency distribution of the annual maximum (or minimum) values of meteorological events. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 81, 158-172 

  17. Joe, H. (1997). Multivariate Models and Dependence Concepts, Chapman and Hall 

  18. Joe, H. and Xu, J. J. (1996). The Estimation Method of Inference Functions for Margins for Multivariate Models, Dept. of Statistics, University of British Columbia, Tech. Rept. 166 

  19. Longin, F. M. (1996). The asymptotic distribution of extreme stock market returns. Journal of Business, 69, 383-408 

  20. Longin, F. M. (2000). From Value at Risk to stress testing: The extreme value approach. The Journal of Banking and Finance, 24, 1097-1130 

  21. McNeil, A. J. and Frey, R. (2000). Estimation of tail-related risk for heteroscedastic financial time series: an extreme value approach. Journal of Empirical Finance, 7, 271-300 

  22. Pickands, J. (1975). Statistical inference using extreme order statistics. Annals of Statistics, 3, 119-131 

  23. Sklar, A. (1959). Fonctions de repartition a n dimensions et leurs marges, Publications de l'Institut de Statistique de l'Universite de Paris, 8, 229-231 

  24. von Mises, R. (1936). La distribution de la plus grande de n valeurs. Rev. Math. Union Interbalcanique, 1, 141-160 

  25. Reproduced in Selected Papers of Richard von Mises. American Mathematical Society(1964), 2, 271-294 

  26. Yeo, S. C. (2006). Performance Analysis of VaR and ES based on Extreme Value Theory, The Korean Communications in Statistics, 13, 389-407 

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