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    KOSPI200의 변동성 추정방법에 따른 VaR 비교 연구 = A Comparison of Value at Risk by the Estimation Models of KOSPI200 Return Volatility

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    https://www.riss.kr/link?id=A87029442

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    The purpose of this study is to compare the performance of Value at Risk through GARCH, EGARCH, GJR-GARCH, and APARCH model by using daily returns of KOSPI200 index from Jan. 1990 to Sep. 2005. For estimating the parameter of the models, maximum likelihood method was employed for GARCH, EGARCH, GJRGARCH, and APARCH model, respectively. Value at Risks were forecasted for 3 periods- i.e., entire period, before IMF period, and after IMF period- and compared with realized returns in out-of-sample. The results are as follows : First, though EGARCH model brought in exception more than GARCH. GJR-GARCH, and APARCH model, it was verified as a valid model with the exception of the entire period. GARCH model brought in exception more than EGARCH. GJR-GARCH, and APARCH model, it was verified as a valid model with the exception of the before IMF period. Second, EGARCH model outperformed GARCH. GJR-GARCH, and APARCH model in accuracy in RSE test. Judging from the results of this study, it was verified that EGARCH model can be adapted as a method to forecast VaR of KOSPI200 Index.
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    The purpose of this study is to compare the performance of Value at Risk through GARCH, EGARCH, GJR-GARCH, and APARCH model by using daily returns of KOSPI200 index from Jan. 1990 to Sep. 2005. For estimating the parameter of the models, maximum likel...

    The purpose of this study is to compare the performance of Value at Risk through GARCH, EGARCH, GJR-GARCH, and APARCH model by using daily returns of KOSPI200 index from Jan. 1990 to Sep. 2005. For estimating the parameter of the models, maximum likelihood method was employed for GARCH, EGARCH, GJRGARCH, and APARCH model, respectively. Value at Risks were forecasted for 3 periods- i.e., entire period, before IMF period, and after IMF period- and compared with realized returns in out-of-sample. The results are as follows : First, though EGARCH model brought in exception more than GARCH. GJR-GARCH, and APARCH model, it was verified as a valid model with the exception of the entire period. GARCH model brought in exception more than EGARCH. GJR-GARCH, and APARCH model, it was verified as a valid model with the exception of the before IMF period. Second, EGARCH model outperformed GARCH. GJR-GARCH, and APARCH model in accuracy in RSE test. Judging from the results of this study, it was verified that EGARCH model can be adapted as a method to forecast VaR of KOSPI200 Index.

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    참고문헌 (Reference)

    1 이재득, "한국의 선물가격 변동성과 비대칭성 분석 : GARCH, EGARCH, TARCH 분석" 21 (21): 145-170, 2003

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    3 변종국, "주식수익률의 비대칭적 변동성의 결정요인에 관한 연구" 16 (16): 31-65, 2003

    4 김형규, "정보유형과 주가변동성의 관계에 관한 연구" 22 (22): 199-216, 2005

    5 문성주, "극단치이론을 이용한 VaR의 추정 및 성과" 32 (32): 133-164, 2003

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    10 이준행, "VaR 측정치의 백테스트와 VaR 모형의 적정성 평가" (8) : 81-106, 2000

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    2017-01-01 등재 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
    2014-03-25 학술지명변경 외국어명 : Korean Association of Financial Engineering -> Korean Journal of Financial Engineering KCI등재
    2014-03-17 학회명변경 영문명 : The Korean Journal Of Financial Engineering -> Korean Association of Financial Engineering KCI등재
    2014-03-14 학술지명변경 외국어명 : The Korean Journal of Financial Engineering -> Korean Association of Financial Engineering KCI등재
    2013-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2010-01-01 등재 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
    2009-01-01 등재 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
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    2016 0.38 0.38 0.55
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