VaR 모형의 예측성과 비교 = A Comparison of the Out-of-Sample Performance of VaR Models

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 KOSPI와 회사채를 결합한 포트폴리오 수익률을 이용하여 VaR 모형의 표본외 성과를 비교분석하였다. 추정 및 동일성 검정결과 전반적으로 추정방법에 관계없이 표본내 · 외의 표본크기가 250일인 경우 실패율에 대한 표본외 예측이 상대적으로 정확하며 금융 · 외환위기의 영향으로 표본크기가 증가할수록 실패율의 평균값이 커진다. 특히 극단치 이론에 근거한 비모수 방법은 표본내 · 외 표본크기가 증가하는 경우 전통적인 방법에 비해 VaR에 관한 기존 연구들의 주장과는 달리 우수하지 못한 것으로 나타났다. 반면 상대적으로 분산-공분산법의 표본외 실패율이 표본크기에 의해 가장 적게 영향을 받는 것으로 나타났다. 기간별로는 금융 · 외환위기기간동안 각 추정방법의 표본외 실패율이 추정방법에 관계없이 위기 이전이나 이후에 비해 두 배 이상 크게 증가하며 LR 검정 기각률 또한 위기기간동안 매우 높은 것으로 나타났다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The paper compares the out-of-sample performance of VaR models, using a portfolio of KOSPI and corporate bond return rates. According to the estimation and test results, the out-of-sample prediction for failure rates is relatively accurate in case of the sample size 250 and as the sample size increases, the average of failure rates is bigger without relation to the estimation methods because of the 1997 currency crisis. Particularly, the nonparametric methods based on extreme value theory do not outperform the traditional methods On the other hand, out-of-sample failure rates of variance-covariance method are little influenced by the sample size. Out-of-sample failure rates largely increase more than twice in the currency crisis period without relation to the estimation methods, compared with the pre- and post-crisis periods. Rejection rates of LR test are also very high in the currency crisis period.