하이닉스 주식의 var 구하기(garch모형, nig분포 이용)

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많은 도움이 되었으면 좋겠습니다.

목차

1. 데이터 설명 및 과정
2. 정규분포를 적합한 히스토그램
3. ACF(자기상관함수)
4. Volitility(변동성)
4. Residual(잔차)
5. Residual 분포 및 Value at Risk
참고문헌

본문내용

1. 데이터 설명 및 과정

반도체의 시장악화로 고전하고 있는 하이닉스반도체의 수익률에 대해 알아보기 위해 2003년 11월 28일부터 2007년 12월 3일까지의 하이닉스 주가 1000개를 대상으로 일간 수익률을 계산했다. 일간 수익률의 계산방법은 다음과 같다.

이제 위의 식을 통해 구한 일간 수익률을 바탕으로 Value at Risk(VaR)를 구할 것 인데 먼저 정의를 간단하게 살펴보면 Value at Risk란 통계학에 근거하여 위험을 평가하는 방법으로서 정상적인 시장여건 하에서 개별자산 또는 포트폴리오의 포지션에 대하여 일정기간동안 일정확률로 발생할 수 있는 최대손실금액을 말한다. 즉, Value at Risk는 주어진 신뢰수준에서 목표기간동안 기대되는 최대손실금액을 말하며, 사용자에게 위험을 요약한 하나의 측정치를 제공한다.
이러한 Value at Risk를 구하기 위해서는 데이터를 정규분포에 적합시켰을 때 꼬리에서 나타나는 현상을 살펴보는 것을 시작으로 ACF(자기상관함수), Volatility(변동성)을 통해 수익률간의 상관관계를 살펴보고, Conditional Value at Risk가 의미가 있는지 확인하기 위해 잔차가 White Noise(백색잡음)인지 확인할 것이며, 그것이 확인되면 현실성있는 NIG분포에 자료를 적합시킬 것이다. 마지막으로 Value at Risk를 구한 후 p-value를 통해 그 값이 잘 맞는지를 확인할 것이다.

참고 자료

VAR(시장위험관리)
- 윤평식 김철중 공저(경문사)
금융리스크 측정과 관리
- 조하현 이승국 공저(태창사)
위험관리론
- 오세경 김진호 이건호 공저(경문사)