VaR(Value-at-Risk) 모형을 이용한 화재보험 손해 위험도 측정
An Estimation of the Fire Insurance Loss using a VaR(Value-at-Risk) model
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초록
본 연구는 실무에서 많이 사용되는 리스크 측정 지표인 VaR(Value-at-Risk)를 이용해 화재보험 사고 손해액 분포를 분석하고, 지수적 가중치 이동평균(EWMA), 정규(Normal), 경험적 시뮬레이션(HS), 그리고 GARCH-EVT 모델 중 어떤 모형이 가장 적합한지를 검증하였다. 모형별로 VaR를 도출하고 사후검증(Back- testing)을 통해 그 결과를 비교한다. 이를 위해 일별 자료를 월별로 합산한 자료를 분석함과 동시에 원자료를 사용한 분석을 시도한다. 분석 결과에 따르면 일별 합산 자료의 경우 ARCH 검정에서 변동성의 군집화를 발견하지 못했으며 극단치이론(EVT)과 경험적 시뮬레이션(HS) 모형에 의한 VaR 추정치가 상대적으로 좋은 모형으로 판명되었다. 반면 원자료의 경우 ARCH 검정에서 변동성의 군집화 현상이 발견되어 GARCH모형으로 필터링을 실시한 이후 VaR를 추정한 결과 GARCH-EVT 모형에 의한 VaR 추정치가 가장 좋은 모형인 것으로 판명되었다.
Abstract
This study applies VaR, which is a representative risk measurement indicator, to the given data and verifies which model is most suitable with insurance damage amount. We derive VaR for each of the models employed, perform backtesting, and compare the results. To do this, we sum up the given data on the daily basis and then analyze it and at the same time try to analyze it by the raw data. According to the results of the analysis, we did not find the clustering of volatility in aggregated daily data and it was proved that VaR estimates by extreme value theory (EVT) and historical simulation (HS) models are relatively preferred to the other models. On the other hand, in the case of the original data, the clustering of the volatility is found and the VaR is estimated after filtering by the GARCH model. As a result of the backtesting, the VaR estimate by the GARCH-EVT model proved to be the best model.
참고문헌 (18)
- 공재식, "외환위기 기간중 한국 손해보험사의VaR 추정치 및 자본적정성 평가", 리스크관리연구, 16(1), pp.69~108 (2005), 한국리스크관리학회
- 김무환, "화재보험 손해액에 대한 극단치이론과 재보험전략", 리스크관리연구, 27(4), pp.57~88 (2016), 한국리스크관리학회[DOI]
- 김용덕, "VaR를 이용한 한국 손해보험사의 시장리스크 분석", 보험학회지, (69), pp.105~132 (2004), 한국보험학회
- 류건식, "보험회사의 리스크관리 실태 평가", 리스크 관리연구, 12(2), pp.3~38 (2001)
- 배은경, "극단치 이론을 이용한 지진위험 모델링과 관리", 리스크관리연구, 29(2), pp.1~24 (2018), 한국리스크관리학회[DOI]
- 이희춘, "Zone(침수심)별 보험가입목적물의 손해액과 보험가액을 이용한 보험요율 산정방안: 대재해 모델링 방법을 중심으로", 보험학회지, (106), pp.2~26 (2016), 한국보험학회[DOI]
- 하각천, "태풍 캣모델 활용을 통한 리스크 평가 및 전가에 관한 연구", 한국방재학회논문집, 16(3), pp.309~314 (2016), 한국방재학회
- Artzner, Philippe, "Coherent measures of risk", Mathematical finance, 9(3), pp.203~228 (1999)
- Brazauskas, Vytaras, "Modeling severity and measuring tail risk of Norwegian fire claims", North American Actuarial Journal, 20(1), pp.1~16 (2016)
- Christoffersen, Peter, "Elements of financial risk management" (2003), Academic Press
- Christoffersen, Peter F., "Evaluating interval forecasts", International economic review, pp.841~862 (1998)
- Dowd, Kevin, "Measuring market risk" (2005), John Wiley & Sons
- Jorion, Philippe, "Value at risk" (2001), McGraw-Hill
- Kearns, Phillip, "Estimating the density tail index for financial time series", Review of Economics and Statistics, 79(2), pp.171~175 (1997)
- Kupiec, Paul H., "Techniques for Verifying the Accuracy of Risk Measurement Models", Journal of Derivatives, 3(2), pp.73~84 (1995)
- McNeil, Alexander J., "Quantitative Risk Management: Concepts, Techniques and Tools" (2015), Princeton university press
- McNeil, Alexander J., "Estimating the tails of loss severity distributions using extreme value theory", ASTIN Bulletin:The Journal of the IAA, 27(1), pp.117~137 (1997)
- Resnick, Sidney I., "Discussion of the Danish data on large fire insurance losses", ASTIN Bulletin: The Journal of the IAA, 27(1), pp.139~151 (1997)