이 논문에서는 1990 1월부터 2004년 2월까지 총 3,894일의 KOSPI 200 일별종가 자료를 사용하여 변동성과 VaR를 계산하고 변동성 추정방법에 따라 VaR의 적절성이 어떻게 달라지를 검증하였다. 주식포트폴리오의 변동성은 역사적 표준편차, 지수가중 이동평균 및 GARCHI( ...

이 논문에서는 1990 1월부터 2004년 2월까지 총 3,894일의 KOSPI 200 일별종가 자료를 사용하여 변동성과 VaR를 계산하고 변동성 추정방법에 따라 VaR의 적절성이 어떻게 달라지를 검증하였다. 주식포트폴리오의 변동성은 역사적 표준편차, 지수가중 이동평균 및 GARCHI(1,1)에 의해 추정하였다.
이 세 가지 변동성 추정치에 기초하여 VaR와 일간수익률의 자기상관성을 고려한 VaR를 계한하였다. 추가적으로 과거 300일 동안의 10일 수익률 자료의 1퍼센타일 및 5퍼센타일을 사용하여 VaR를 계산하였다.
이렇게 계산된 7가지의 VaR가 시장위험을 적절하게 나타내주는지를 검증하기 위해 우도비율 검증을 행하였다. 과다손실 발생빈도에 대한 우도비율 검증결과에 의하면, 자기상관성을 고려할 경우의 VaR는 변동성 추정방법에 관계없이 시장위험을 과대추정한 것으로 나타났다. 또 VAR의 유의수준이 1%일 때에는, 모든 시기에서 역사적 표준편차를 이용한 VaR가 시장위험을 가장 잘 나타내 주었다. 그러나 VaR의 유의수준이 5%일 때에는 외환위기 이후 시기에만 지수가중 표준편차에 의한 VaR 측정치와 역사적 5퍼센타일에 기초한 VaR 측정치가 적절한 측정치로 나타났다.
과다손실 발생의 독립성에 대한 우도비율 검증결과는 모든 VaR 측정치에서 독립성의 귀무가설이 기각되었다. 이것은 과다손실이 시간적으로 밀집되어 발생되기 때문인 것으로 보인다.

I perform the backtesting of 10-day VaR's using daily returns of KOSPI 200 from January 1994 to December 1993(2.692 days). The seven volatility measures are calculated with the last 300-day data; those are the historical standard deviations, the ...

I perform the backtesting of 10-day VaR's using daily returns of KOSPI 200 from January 1994 to December 1993(2.692 days). The seven volatility measures are calculated with the last 300-day data; those are the historical standard deviations, the exponentially weighted moving average (EWMA) volatilities, the standard deviations from GARCH(1,1) and three measures to consider autocorrelations in daily returns. The seven types of ten-day VaR's at 1% and 5% significance levels are estimated from these six volatility measures and 1 or 5 percentile of the last 300-day historical distributions.
I use the likelihood ratio (LR) test statistics to test the expected frequency and/or independence of the occurrence of extreme losses, that is, the losses which exceed the VaR values. The LR statistics for the expected frequencies show that the VaR measure based on the historical standard deviations is the best one, but the LR statistics for independence reject the usefulness of all the VaR measures.

Ⅰ.서론
Ⅱ.기존연구
Ⅲ.변동성의 추정과 예측력 비교
Ⅳ.VaR의 계산과 적절성 검증
Ⅴ.요약과 결론

Ⅰ.서론
Ⅱ.기존연구
Ⅲ.변동성의 추정과 예측력 비교
Ⅳ.VaR의 계산과 적절성 검증
Ⅴ.요약과 결론