라플라스 분포 기반의 VaR 측정 방법의 적정성 평가Validity assessment of VaR with Laplacian distribution
- Other Titles
- Validity assessment of VaR with Laplacian distribution
- Authors
- 변부근; 유도식; 임종태
- Issue Date
- 2013
- Publisher
- 한국데이터정보과학회
- Keywords
- Asymmetric Laplacian distribution; KOSPI; Laplacian distribution; parametric estimation; value at risk; 라플라스 분포; 모수적 방법; 비대칭 라플라스 분포; 시장위험측정; 종합주가지수
- Citation
- 한국데이터정보과학회지, v.24, no.6, pp.1263 - 1274
- Journal Title
- 한국데이터정보과학회지
- Volume
- 24
- Number
- 6
- Start Page
- 1263
- End Page
- 1274
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/hongik/handle/2020.sw.hongik/17527
- DOI
- 10.7465/jkdi.2013.24.6.1263
- ISSN
- 1598-9402
- Abstract
- VaR (value at risk)는 주어진 신뢰수준에서 일정기간 동안 발생할 수 있는 최대손실의 기대치를나타내는 것으로, 현재 금융기관들의 대표적인 위험관리 수단으로 사용되고 있다. 기존의 대다수 연구에서는 수익률의 확률분포를 정규분포라 모형화한 후 VaR을 측정한다. 최근 Chen 등 (2012)은수익률의 확률분포를 비대칭 라플라스 분포라 모형화하고 VaR을 측정하였기도 하였으나, 비대칭 라플라스 분포의 경우 그 모양을 결정하는 최빈값, 비대칭 정도, 분산정도 등을 실제적인 환경에서 제한된 개수의 데이터를 가지고 추정하기가 매우 어렵다는 단점이 있다. 이 논문에서, 우리는 (대칭) 라플라스 분포 모형이 정규분포 모형이나 비대칭 라플라스 분포 모형보다 실제적인 환경에서 VaR을 보다더 정확히 추정해 줌을 주식시장의 실제 데이터와 VaR 초과비율, 기대초과손실, VaR초과편차율 등의 통계지표를 도입하여 입증한다.
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