Estimation of VaR in Stock Return Using Change Point

국문 초록 (Abstract)

투자로 인한 위험을 측정하고 관리하는 방법론인 VaR는 보유기간과 신뢰수준이 주어졌을 때 최대손실금액을 산출하는 통계량으로 미래의 손실 발생규모를 통계적 방법을 사용하여 예측함으로써 각종 위험을 종합적으로 측정ㆍ관리할 수 있게 도와준다. 본 논문에서는 주가수익률에 대한 VaR를 추정하는 방법으로 분포가 변화하는 시점을 고려하여 변화시점 이후의 데이터를 이용해 VaR를 추정하도록 하였다. 더불어 변화 시점을 고려하지 않은 경우의 VaR의 추정과 Modulus변환을 적용시킨 후 VaR의 추정 결과의 타당성을 Kupiec의 채택역을 사용하여 검증하였다. 검증을 실시한 결과, 분포변화시점을 고려하지 않고 전체 주가수익률의 VaR를 추정한 결과와 Modulus변환을 통해 VaR를 추정한 결과 모두 위험을 과대평가하고 있었다. 이에 반해 본 논문에서 제안하는 방법인 분포변화시점을 고려하여 VaR를 추정한 결과는 타당하여 주가수익률 데이터의 VaR를 추정할 때, 분포의 변화시점을 고려하여 VaR를 추정하는 것이 현재시점에서의 VaR를 추정하는데 타당하다고 판단되었다.그러나 본 논문은 제시한 분포의 변화를 고려하여 현재시점에 유의한 분포만을 이용하여 타당한 주가수익률의 VaR를 추정하였으므로, 분포가 변화한지 얼마 되지 않는 시점에서 변화된 분포를 규정하기 곤란하였다. 따라서 본 논문의 결과를 다른 기법과 병행하여 비교해 보는 작업도 필요하다고 생각된다. 또한 지금까지 이용하였던 최대우도추정법 외에도 베이지안 방법을 사용하여 분포변화시점을 추정해보는 것도 의미가 있을 것으로 판단된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The stock return is changed by factors of inside and outside or is changed by factor of market system. But most studies have not considered the changes of stock return distribution when estimate the VaR. Such study may lead us to wrong conclusion. In this paper we calculate the VaR of price-to-earnings ratios by the distribution that have considered the change point and used transformation to satisfy normal distribution.

참고문헌 (Reference)

1 방승욱, "주식수익률 행태의 구조변화에 관한 연구," 14 (14): 1-13, 2001

2 조용대, "주식수익률 시계열의 구조변화시점추정에 관한 연구" 14 (14): 131-160, 2001

3 김경숙, "정규확률변수 관측치열에 대한 베이지안 변화점 분석 - 서울지역 겨울철 평균기온 자료에의 적용" 한국통계학회 17 (17): 281-301, 2004

4 김경무, "변화시점이 있는 영과잉-포아송모형에서 돌출대립가설에 대한 우도비검정" 9 (9): 247-253, 1998

5 정추미, "변수변환을 이용한 주가수익률 VaR 추정" 전북대학교 2005

6 Jorion, P., "Value at, In Value at Risk : The New Benchmark for Controlling Market Risk, 2nd ed." McGraw-Hill 2001

7 Wilks, S. S., "The large sample distribution of the likelihood ratio for testing composite hypotheses" 9 : 60-62, 1938

8 Fama, E. F., "The Behavior of Stock Market Prices" 38 : 34-105, 1965

9 Kupiec, P., "Techniques for Verifying the Accuracy of Risk Measurement Models" 3 (3): 73-84, 1995

10 Carlstein, E., "Nonparametric change-point estimation" 16 : 188-197, 1988

11 Rasmussen, P., "Bayesian estimation of change points using the general linear model" 37 (37): 2723-2731, 2001

12 Box, G. E. P., "An Analysis of Transformations" 26 : 211-252, 1964

13 John, J. A., "An Alternative Family of Transformations" 29 : 190-197, 1980

14 Yeo, I. K., "A new family of power transformations to improve normality or symmetry" 87 : 954-959, 2000