메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Sang Hoon Kang (부산대학교) Seong-Min Yoon (부산대학교)
저널정보
한국산업경제학회 산업경제연구 산업경제연구 제25권 제1호
발행연도
2012.2
수록면
121 - 141 (21page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
지난 20년간 위험관리를 잘못하여 1997년 아시아 외환위기, 1998년 LTCM 위기와 베어링(Baring) 은행의 파산, 2007년 글로벌 금융위기 등과 같은 심각한 금융적 혼란을 겪은 경험들이 있다. 이러한 금융적 재앙은 금융시장 규제자와 금융기관 감독위원회에게 노출위험(exposure risk)을 정확하게 측정하는 것이 매우 중요하다는 것을 일깨워주었다. 1996년 RiskMetrics Group이 제안한 RiskMetrics 모형 이후 VaR(value-at-risk) 모형은 금융기관들이 금융시장 투자위험을 측정하기 위해 가장 일반적으로 사용하는 위험측정방법의 하나이다.
이 논문에서는, 가장 빠르게 성장하고 규모가 큰 신흥시장인 중국주식시장에서의 노출위험 측정과 관련하여, 변동성에 내재하는 장기기억과 비대칭성 특성을 측정하는데 왜도 Student t 분포를 사용하는 것이 적절한지를 연구한다. 그리고 FIAPARCH 모형을 이용하되 정규분포, Student t 분포, 왜도 Student t 분포 등 세 가지 오차항의 분포를 가정하여 표본내 및 표본외 VaR의 성과도 조사하였다.
FIAPARCH 모형 추정결과 중국주식시장 수익률 변동성 시계열에는 장기기억과 비대칭성 특성이 있다는 것을 알 수 있었다. 그리고 표본내 및 표본외 VaR 분석결과, 왜도 Student t 분포오차항을 가정하는 FIAPARCH VaR 모형이 정규분포와 Student t 분포 오차항을 가정하는 다른 모형들보다 매수와 매도 포지션 모두에서 임계손실을 더 정확하게 예측한다는 것을 발견하였다. 따라서 중국주식시장에 투자하는 위험관리자나 포트폴리오 투자자들은 VaR을 정확하게 측정하기 위해 매수와 매도 포지션 모두에서 왜도 Student t 분포 오차항을 가정하는 FIAPARCH VaR 모형을 이용하는 것이 가장 올바른 방법이다.

목차

Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Methodology
Ⅲ. Empirical Results
Ⅳ. Conclusions
References
요약

참고문헌 (32)

참고문헌 신청

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2013-323-001580759