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분야
hwpⅡ. VaR(위험가치, 위험관리)의 정의
Ⅲ. VaR(위험가치, 위험관리)의 기본모형
Ⅳ. VaR(위험가치, 위험관리)의 측정수단
1. 기준요율 듀레이션(key rate duration: KRD)과 OAS 듀레이션
2. VaR 측정
3. VaR의 정보적 가치
Ⅴ. VaR(위험가치, 위험관리)의 현황
Ⅵ. VaR(위험가치, 위험관리)의 역사적 시뮬레이션분석방법
Ⅶ. VaR(위험가치, 위험관리)의 델타분석방법
1. 포지션에 포함된 각 금융자산의 위험요인을 결정하는 과정
2. 위험요인간의 상관관계를 추정하는 과정
3. 델타를 이용하여 포지션의 변동을 추정하는 과정
Ⅷ. 결론 및 시사점
참고문헌
어떤 포트폴리오를 구성하는 자산의 일부인 부분집합에 대응하는 VaR를 Component VaR 라 한다. 이 Component VaR를 구하기 위하여 먼저 VaR에 대한 정의를 다시 한번 살펴보자
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따라서 Component VaR를 계산함으로서 Component VaR를 전부 더하면 포트폴리오의 VaR를 계산할 수 있다는 것을 알 수 있다. 이 Component VaR가 음의 값을 가지면 해당 Component 는 전체 포트폴리오에서 헤지를 하는 역할을 한다. 따라서 음의 Component VaR 값을 가지는 자산을 제거하면 포트폴리오의 VaR 값이 증가할 것이고 양의 Component VaR 값을 가지는 자산을 제거하면 포트폴리오의 VaR 값은 감소할 것이라는 것을 알 수 있다.
일반적으로 포트폴리오에서 해당 자산을 빼면 포트폴리오의 VaR가 해당자산의 Component VaR 만큼 변하는 것으로 알려져 있다. 그러나 실제로 해당 자산을 제거한다고 해서 전체의 VaR 가 정확히 Component VaR 만큼 변하는 것은 아니다. 만약 제거되는 해당자산이 나머지 자산들과 1의 상관관계를 가지는 경우에는 Component VaR 만큼 변하나 상관관계가 1이 아니면 해당자산이 제거된 후의 포트폴리오는 그전의 포트폴리오와 전혀 다르므로 Component VaR 만큼 변하는 것은 아니다.
따라서 실질적으로 Component VaR를 구했다해도 이로 부터 얻을 수 있는 정보는 별로 없다. 단 만약 어떤 자산의 Component VaR가 음의 값을 가진다면 그 자산은 포트폴리오를 구성하는 나머지 자산에 대하여 헤지를 하는 역할을 하는 것을 확인 할 수 있는데 지나지 않는다. 즉, Component VaR는 주어진 포트폴리오 내에서만 각 자산이 차지하는 비중을 아는데 사용되는 개념이지 포트폴리오의 변화의 정도를 알 수 있는 개념은 아니다. 이러한 내용은 다음의 VaR-Beta 에서도 확인할 수 있다.
VaR-Beta 란 포트폴리오의 VaR를 1로 했을 때 각 자산이 차지하는 비중을 의미하며 다음 식 (4) 와 같은 형태를 지닌다.
ⅱ. 김건우(2010), VaR의 문제점과 그 대안, 경희대학교 산업관계연구소
ⅲ. 김현중 외 5명(2008), 운영리스크 VaR 추정값의 안정성검증 방법 연구, 한국통계학회
ⅳ. 서성효(2010), 극단 손실값을 이용한 VaR의 추정과사후검증, 경상대학교
ⅴ. 이대환(2000), 위험가치(VaR)모형 추정방법 및 시장위험 측정에 관한 실증연구, 한양대학교
ⅵ. 조지호(1999), 위험가치 모형을 이용한 새로운 신용평가기법, 한양대학교경영연구소
