VaR(Value at Risk) Methodology has become the most popular way of measuring and managing various market risks and also is being used as a useful tool for aggregating risks. Besides, regulatory agencies allow financial institutions to use the VaR as the basis for calculation of minimum required capital. Recently, many financial intitutions compute the VaR of their trading portfolios using the historical simulation method because of its major advantages：it does not presume that returns are normally distributed and it is simple to calculate. However, there is a severe problem with the historical simulation method：it assumes that returns are independant and identically distributed (i.i.d) and does not allow for time varying volatility.
On the other hand, GARCH models assume that the variance of returns takes the form of predictable and conditional heteroskedasticity.
This study uses the KOSPI200 index as an underlying asset to estimate VaR and also focuses on finding the proper VaR estimation method through empirical comparisons between the historical simulation and GARCH models by varying the sample period to be used for the estimation of VaR. I estimated VaR by various esitmation methods and tested the performance of the estimaton methods by comparing the number of times that the loss exceeds VaR.
In conclusion, VaR estimated by historical simulation method does not dominate the one by the GARCH model and vice versa. one method is better than the other in different time periods.
VaR(Value at Risk)는 시장리스크 측정 및 관리에 가장 널리 사용되는 방법이 되었으며 다양한 리스크를 통합하는 유용한 도구로도 사용되고 있다. 뿐만 아니라 감독기관은 금융기관들이 최소요구자본을 산출하는 기초적인 도구로 VaR를 사용하는 것을 허용하고 있다.
최근에 많은 금융기관들이 역사적 시뮬레이션방법의 수익률이 정규분포를 따른다는 가정이 없고 계산하기 간단하다는 주요 장점들 때문에 자산 포트폴리오의 VaR를 계산하는데 역사적 시뮬레이션 방법을 사용하고 있다.
한편, GARCH모델은 수익률의 분산이 예측가능한 조건부 이분산의 형태를 따른다고 가정한다.
본 논문은 VaR의 추정에 사용할 기초자산으로써 KOSPI200 지수를 사용하며 VaR의 추정을 위해 사용되는 표본기간을 다양하게 구성하고 역사적 시뮬레이션과 GARCH모델 의 실증비교를 통해서 적절한 VaR 추정방법을 찾아내는 것에 초점을 맞추고 있다. 다양한 추정방법에 의해 VaR를 추정했으며 예측실패 횟수를 비교하는 방법으로 추정방법의 성과를 검증하였다.
결론적으로, 역사적 시뮬레이션에 의해 추정된 VaR가 GARCH모형에 의해 추정된 VaR보다 우수하다고 말할 수 없으며 반대의 경우도 성립한다. 시기에 따라 다른 결과를 보여준다.
