To control and manage financial risks, it is first step to establish proper risk measurement. Value-at-Risk model is a means to measure risk volume. Many financial institutions are developing internal Value-at-Risk models to gauge the risk.
Accurate volatility forecasting of the portfolio is essential to set up the internal Valueat-Risk model.
In this study, I adopted the FIGARCH approach, along with conventional approaches such as ARCH, GARCH, SMA and EWMA approach. FIGARCH model made a favoriable comparison with others.
At the same tine, I investigated the robustness of the square root rule that used to scale up the time horizon using the one-day Value-at-Risk figure. The rule was not satisfied when we dealt with the data, which was not followed normal distribution.
[연구 범위]
본 연구는 국제결제은행 산하 바젤위원회의 사후검증기준에 의거하여 시장위험의 측정 모형들의 성과를 비교, 분석하고, 또한 위험측정 모형 적용에 있어 아직 국내 연구에서 시도하지 않았던 Fractionally Integrated Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(FIGARCH) 모형을 적용하여 봄으로써 기존의 전통적 모형들과의 성과 비교를 통하여 어느 모형이 위험측정에 적합한 모형인지를 살펴 보았다.
또한 실무적으로 많이 사용되는 SMA, EWMA모형 그룹과 ARCH, GARCH류 모형 두개 그룹간의 성과비교도 병행하여 진행하였다.
마지막으로 1일 이상 보유 포트폴리오의 위험금액을 산정할 때 바젤위원회에서 허용하고 있는 방법인 Square Root Rule의 적합성 여부도 살펴보았다.
[실증연구 결과]
이번 본인의 VaR 산출을 위한 실증연구에서 ARCH 모형은 VaR 산출에 부적합한 모형인 것으로 나타났다.
GARCH 모형은 SMA보다는 우수하며 EWMA와는 비슷한 수준의 예측력을 보였다.
본인이 새로이 VaR 모형에 적용했던 FIGARCH 모형은 GARCH나 EWMA 모형에 비해서 보다 나은 성과를 나타났다. 결국 FAIGARCH모형이 가장 우수한 결과를 보였다.
1일 이상 장기 VaR를 계산함에 있어 Square Root Rule은 바젤위원회에서 허용하고 있는 방법이기는 하지만 위험을 과다 산출하고, 또한 그 적용을 일반화 시키기는 어려운 것으로 나타났다.
따라서, 본인은 시장위험량 산출에 있어 FIGARCH모형을 적용을 제안하며, 1일이상 보유 위험을 산정할 때에는 Square Root Rule의 사용을 지양하는 대신 VaR 산출을 위한 데이터 추출의 시차를 Time Horizon과 일치 시킬 것을 제안한다.
