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문제 정의
- 이는 과거의 자료에 잘 적합되었던 총 손실분포가 미래의 자료에는 잘 적합되지 않을 수도 있음을 반증한다. 따라서 본 연구에서는 미래의 손실자료는 과거의 손실분포와는 다른 분포에서 발생한다는 가정에서 실험을 진행하였다. 구체적으로 본 연구에서 사용된 셀의 최적분포는 Burr분포이나 미래 관찰치가 대수정규분포 혹은 파레토분포에서 관찰된다는 것을 가정하여 두 가지 실험을 수행하였다.
- 운영리스크 적합성검증 방법은 아직 확고히 확립되어 있지 않다. 따라서 운영리스크 적합성검증 방법에 대한 통계적 기준을 확립하는 것은 시기적절한 내용으로, 본 논문은 적합성검증의 평가 기준 중 세 번째 기준인 산출결과의 안정성 평가 방안을 제안하고자 한다. 특별히 본 논문은 운영리스크 VaR 추정값의 안정성을 평가하는 검증 방법에 주안점을 두고있다.
- 운영리스크 VaR의 신뢰구간을 구축하기 위해서는 운영리스크 VaR 추정값의 표본분포를 먼저 생성해야 한다. 본 논문에서는 붓스트랩(Shao와 Tu, 1995) 방법을 활용하여 운영리스크 VaR 추정값의 표본분포를 생성한 후 그에 따른 신뢰구간을 구축하고, 새롭게 계산된 운영리스크 VaR 추정값이 신뢰구간 안에 안정적으로 포함되는지 여부를 판단하는 방안을 제시한다.
- 운영리스크 측정 모형의 적합성검증은 일반적으로 질적 검증과 양적 검증의 두 가지로 분류된다 (금융감독원, 2005). 본 논문은 양적 검증에 대한 이론적 고찰 및 실증적 분석을 대상으로 하고 있으며 특히 운영리스크 VaR 추정값의 안정성을 평가하는 방법을 제안하고자 한다.
- 금융기관에서 활용할 수 있는 운영리스크 적합성 검증에 관한 구체적 통계적 방안은 현재 거의 없는 상태이다. 본 논문은 운영리스크 적합성 검증 기준 중 운영리스크 VaR 추정값의 안정성에 대한 이론적이며 실제적 적용 방안을 제시하였다. 이는 금융기관에서 안정성 검증을 위해 실제로 활용할 수 있는 최초의 방법을 제시하였다는데 그 의의를 찾을 수 있을 것이다.
- 운영리스크 VaR 추정값의 안정성이란 운영리스크 손실데이터로부터 구한 운영리스크 VaR 추정값이 동일 모집단에서 나온 손실데이터의 변화 혹은 추가에 의해 큰 변동을 유발하지 않는 성질로 정의한다. 본 연구에서 운영리스크 VaR 추정값의 안정성 검증은 표 3.1과 같이 손실데이터의 변동과 분포적합결과의 변화에 대한 운영리스크 VaR 추정값의 변동을 파악하여 검증하는 방법을 제안한다.
- 본 논문은 운영리스크 고급측정법 적합성검증의 구성 요소 중 하나인 필요 자기자본(운영리스크 VaR) 산출 방법의 안정성 검증에 대한 이론적이며 실용적인 방법을 제안하였고, 이에 기반한 실증분석을 통해 제시한 방법이 타당한지를 증명하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 붓스트랩 방법에 의한 운영리스크 VaR의 신뢰구간을 계산하고, 데이터의 변동이나 심도 분포에 대한 적합 결과의 변동에 따른 새로운 운영리스크 VaR 추정값이 신뢰구간에 포함되는 비율로 안정성을 검증하는 방안이다. 여기서 안정하다는 평가의 기준으로는 신뢰구간에 포함되는 비율이 80% 혹은 90% 수준 이상일 때로 정할 수 있다.
- 본 논문에서 제안하는 운영리스크 VaR 추정값의 안정성 검증 방안은 붓스트랩을 활용하여 운영리스크 VaR 추정값의 확률분포를 생성함으로써 운영리스크 VaR에 대한 신뢰 구간을 구축하여 활용하는 방법이다. 운영리스크 VaR 추정값의 안정성검증은 손실자료의 변동과 적합된 손실분포의 변동으로 인한 운영리스크 VaR 추정값의 변동을 분석하여 검증 기준을 확립하고자 한다.
- 운영리스크 VaR 추정값의 안정성을 검증하기 위해 본 논문에서는 운영리스크 VaR의 신뢰구간을 활용하는 방법을 제안한다. 운영리스크 VaR의 신뢰구간을 구축하기 위해서는 운영리스크 VaR 추정값의 표본분포를 먼저 생성해야 한다.
- 따라서 운영리스크 적합성검증 방법에 대한 통계적 기준을 확립하는 것은 시기적절한 내용으로, 본 논문은 적합성검증의 평가 기준 중 세 번째 기준인 산출결과의 안정성 평가 방안을 제안하고자 한다. 특별히 본 논문은 운영리스크 VaR 추정값의 안정성을 평가하는 검증 방법에 주안점을 두고있다. 추정된 손실분포의 적합성에 관한 연구는 존재하나 (선우석호와 전은영, 2006), 운영리스크 VaR 추정값의 안정성에 관한 사전연구는 전무한 실정으로 본 논문을 통해 이에 대한 논의가 활발해지기를 기대한다.
가설 설정
- 따라서 본 연구에서는 미래의 손실자료는 과거의 손실분포와는 다른 분포에서 발생한다는 가정에서 실험을 진행하였다. 구체적으로 본 연구에서 사용된 셀의 최적분포는 Burr분포이나 미래 관찰치가 대수정규분포 혹은 파레토분포에서 관찰된다는 것을 가정하여 두 가지 실험을 수행하였다.
- 두 번째로 다음 분기 추가될 가상데이터가 매우 큰 손실이 발생한 경우로 가정하였다. 즉, 동일분포의 꼬리 부분에서 0.
- 997)가 가장 적합한 분포라는 것으로 파악되었다. 빈도분포는 운영리스크 손실자료를 취합한 기간이 4년이 약간 안되므로 분포 적합성검정 대신 포아송분포를 가정하고 모수는 1년 평균빈도인 1,582을 사용하였다. 실증분석에 활용된 운영리스크 손실데이터의 기술통계량과 히스토그램 및 추정 확률밀도함수는 표 4.
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