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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
안광준 (성균관대학교) 백창룡 (성균관대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제34권 제6호
발행연도
2021.12
수록면
875 - 887 (13page)

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최대예상손실액(VaR)은 위험관리수단으로 금융에서 시장위험을 측정하는 대표적인 값이다. 본 논문에서는 다양한 자산으로 이루어진 고차원 금융자료에서 자산들 간의 의존성 구조를 잘 설명할 수 있는 성근 바인 코풀라를 이용한 VaR 추정에 대해서 논의한다. 성근 바인 코폴라는 정규 바인 코풀라 모형에 벌점화를 적용한 방법으로 추정하는 모수의 개수를 벌점화를 통해 축소하는 방법이다. 모의 실험 결과 성근 바인 코풀라를 이용한 VaR 추정이 더 작은 표본 외 예측오차를 줌을 살펴볼수 있었다. 또한 최근 5년간의 코스피 60개 종목을 바탕으로 실시한 실증 자료 분석에서도 성근 바인 코풀라 모형이 더 좋은 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
#value at risk #sparse vine copula #lasso #dependence structure #최대예상손실액 #성근 바인 코풀라 #라소 #의존성 구조

목차

Abstract
1. 서론
2. 모형 및 방법론
3. 시뮬레이션 연구
4. 실증 자료 분석
5. 결론 및 논의점
References
요약

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