시장 위험 관리를 위한 조건부 왜도 모형의 유용성에 관한 실증 연구
An Empirical Study on the Conditional Skewness Model for the Market Risk Management
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초록
본 연구는 한국 주식 시장의 수익률 자료를 이용하여 시장 위험관리의 도구로서 조건부 왜도 모형의 유용성에 대해 실증 분석 하였다. 먼저, 기존 연구에서 나타난 조건부 왜도 모형의 추정에 대한 문제와 3차 4차 적률의 동학에 관련된 이슈들을 살펴보고, 가능한 다양한 형태의 조건부 왜도 모형을 추정해 보았다. 적절한 조건부 왜도 모형의 탐색을 위해 기존 연구에서 사용해 온 모수적 방법과 함께 비모수적 방법인 런검정(run test)을 응용한 새로운 접근법을 사용하였다. 기존의 주식수익률 모형들과 조건부 왜도 모형의 비교를 위해 VaR 추정 성과를 그 척도로 사용하여 시장 위험관리의 성과를 비교하였다. 실증 분석에는 KOSPI 수익률뿐 아니라 Fama-French 방식으로 만든 하위 포트폴리오를 사용하였는데, 주식수익률에 조건부 왜도가 나타나고 있음을 확인했고, 조건부 왜도 모형은 하위 포트폴리오를 설명하는데 더 적합하다는 사실을 보였다. 그리고 VaR 추정 성과 평가 결과 조건부 왜도 모형이 다른 여러 모형들에 비해 좋은 성과를 나타내고 있으며, 특히 비대칭 GARCH 모형에 비해서도 다소 개선된 결과를 지니고 있음을 보였다.
Abstract
This paper examined the conditional skewness model as a tool of the market risk management in Korean stock return data. First, it specified the estimation problems and issues about the dynamics settings of 3rd and 4th moments. Second, it estimated the several different type models and selected the most fitted model for performance testing. In order to choose the model, not only the conventional parametric approach but also non-parametric approach (run test) was used. It suggested that the run test was modified for the conditional skewness model. For empirical performance test of the conditional skewness model comparing to the conventional models of stock return, violation numbers of VaR was used as a measure. The VaR model was calibrated daily for testing the power of out-of-sample periods. The empirical results show that there is the conditional skewness in KOPSI index and the Fama-French style portfolio as a sub-portfolio of KOSPI. Fama-French style portfolio is more adapted to the conditional skewness model than KOSPI index. The results of the VaR one-step-ahead performance show that the conditional skewness model is better than any other models that are be able to describe to the skewness of the stock return including the asymmetry GARCH class models.
참고문헌 (15)
- 공재식, "한국 주식시장에서의 거래량 정보효과에 관한 연", 재무연구, (13), pp.37~68
- 구본일, "한국 주식시장에서의 주가변 동성의 비대칭성에 관한 연구", 재무연구, 13(1), pp.129~159 (2000)
- 구본일, "비대칭 변동성 추정모형의 새로운 대안 : Spline-(E)GARCH Model", 재무연구, 15(1), pp.109~149 (2002), 한국재무학회
- 옥기율, "주가변동성 의 비대칭적 반응에 관한 실증적 연구", 증권학회지, 21, pp.295~324 (1997)
- Brock, W., "A Test for Independence Based on the Correlation Dimensi", Econometric Heviews, 15, pp.197~235 (1996)
- Christorrersen, P. F, "Evaluating Interval Forecasts", International Economic Heview, 39, pp.841~862 (1998)
- Crnkovic, C, "Quality Control", Risk, 9, pp.139~143 (1996)
- Engle, n. F, "Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates or the Variance or United Kingdom Inl1ation", Econometrica, 50, pp.987~1007 (1982)
- Fama, E. F, "Common Risk Factors in the Returns on Stocks and Bonds", Tournai of Financial Economics, 33, pp.3~56
- Hansen, B, "Autoregressive Conditional Density Estimation", International Economic Heview, 3, pp.705~730 (1994)
- Harvey, C, "Autoregressive Conditional Skewness", Journal of Financial and Quantitative Analysis, 34, pp.465~487 (1999)
- Jondeau, E, "Conditional Volatility, Skewness, and Kurtosis: Existence, Persistence, and Comovements", Journal of Economic Dynamics & Control, 27, pp.1699~1737 (2003)
- Kupiec, P. H, "Techniques for Verifying the Accuracy of flisk Measurement Models", Journal of iJerivatives, 2, pp.73~84 (1995)
- Autoregressive Conditional Volatility, Skewness and Kurtosis, working paper, "Leon, L", ~ (2003)
- How Should We Interpret Evidence of Time Varying Conditional Skewness? working paper, "Premaratne, G", ~ (2002)