Value at Risk의 사후검증을 통한 다변량 시계열자료의 차원축소 방법의 비교: 사례분석Comparison of Dimension Reduction Methods for Time Series Factor Analysis: A Case Study
- Other Titles
- Comparison of Dimension Reduction Methods for Time Series Factor Analysis: A Case Study
- Authors
- 이대수; 송성주
- Issue Date
- 2011
- Publisher
- 한국통계학회
- Keywords
- Factor analysis; time series factor analysis; Value at Risk; DCCGARCH; CCC GARCH; dimension reduction.; 인자분석; 시계열인자분석; VaR(Value at Risk); DCCGARCH; CCCGARCH; 차원축소.
- Citation
- 응용통계연구, v.24, no.4, pp.597 - 607
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 응용통계연구
- Volume
- 24
- Number
- 4
- Start Page
- 597
- End Page
- 607
- URI
- https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/114329
- ISSN
- 1225-066X
- Abstract
- 금융자산에의 투자에서 리스크 관리의 중요성이 부각되면서 리스크를 측정할 수 있는 도구로서 Value at Risk (VaR)가 널리 각광을 받고 있다. Value at Risk는 주어진 신뢰수준에서 목표기간 동안 발생 가능한 최대손실로 정의되는데 몇 가지 한계점이 있지만 비교적 간단하게 계산되고 이해될 수 있다는 장점이 있어 리스크 측정 및 관리의 기본적인 측도로 이용되고 있다. 그러나 포트폴리오에 포함되는 자산의 숫자가 많아지는 경우 VaR을 계산하는 데에 필수적인 변동성 추정이 매우 어려워지게 된다. 이때 차원축소의 방법을 생각할 수 있는데, 전통적인 인자분석은 시계열자료에 적합한 방법이 아니기 때문에 직접 적용할 수 없고 자료의 자기상관성을 제거하는 방법이 선행되어야 한다.
본 논문에서는 인자분석의 확장 형태인 시계열인자분석을 활용하여 시계열자료의 차원축소과정을 간결하게 하는 방법을 제시하고, 시계열인자분석으로 차원을 축소할 때 기존의 방법을 사용하는 것과 어떠한 차이가 있는지를 실제 금융자료를 이용한 VaR의 사후검증을 통해 분석하였다.
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