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목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. GARCH(GARCH모델)의 개념

Ⅲ. GARCH(GARCH모델)의 연구배경

Ⅳ. GARCH-M(GARCH-M모델)의 필요성

Ⅴ. GARCH-M(GARCH-M모델)의 분석방법

Ⅵ. GARCH-M(GARCH-M모델)의 적용

Ⅶ. 결론

참고문헌

본문내용

융상품 거래에 수반되는 위험을 적극적이고 효율적으로 관리하기 위하여 도입되었다. 이는 금리, 주가, 환율 등 시장가격에 대한 미래 분포를 예측하여, 향후 불리한 시장가격변동이 특정신뢰구간내에서 발생하는 경우에 나타날 수 있는 최대손실규모를 산출하는 기법이다. 금융기관들은 이렇게 계산된 최대손실규모를 분석하여 포트폴리오의 위험 노출 정도를 파악하고, 이를 바탕으로 위험에 대한 헤지 전략을 구사하게 된다. 이미 국내에서도 VaR를 사용한 위험관리의 필요성이 지적되어왔다. 우선 은행들은 과거 금리규제하에서 거의 고정된 예대마진을 향유하는 영업행태를 벗어나, 금리자유화 시대에는 자금의 조달과 운용, 양 측면에서 증가하는 위험을 효율적으로 관리하는 방법으로서 VaR를 필요로 했다. 증권회사들은 주식 및 채권 운용 측면에서 노출된 위험을 효율적이고 적극적으로 관리할 필요가 있었다. 일반 기업의 입장에서도 직접금융의 확대에 따라 시장성 자산 및 부채의 보유 비중이 급증할 것이며, 또한 파생금융상품을 사용한 위험관리가 크게 활성화될 것으로 보아 VaR 분석기법의 도입은 불가피하다는 점이 지적되어왔다.
종합하면 금융환경 변화에 따라 경쟁을 통한 효율성을 추구하는 과정에서 高위험-高수익 투자는 불가피하며, 따라서 이를 제대로 관리하기 위한 위험관리시스템으로서 VaR의 도입이 불가피한 것이다(RiskMetrics). 더군다나 위험관리 실패로 인해 적어도 국내 금융기관들에게 위험관리시스템의 도입은 더 이상 선택이 아니라고 보여진다.
VaR 분석은 금융자산 수익률 분포의 예측을 기본으로 하므로 조건부 분산의 추정이 필수적이다. 조건부 분산을 손쉽게 추정하는 방법으로서 과거 수익률 분산을 그대로 사용하거나, 옵션가격으로부터 내재변동성(implied volatility)을 구하는 방법을 들 수 있다. 그러나 시계열이 정상적인 경우에도 조건부 분산은 시간에 따라 변동한다는 것이 기존 연구에서 이미 밝혀져 왔고, 따라서 과거 수익률 분산을 사용하는 것은 정보를 효율적으로 활용하지 못하는 결과를 낳게 된다.
한편, 내재변동성을 사용하는 것은 이의 계산을 위해 널리 사용되는 블랙-숄즈 모형이 시간불변 분산값을 가정하여 성립된다는 것, 옵션 만기보다 짧은, 가까운 장래에 대해 조건부 분산을 추정할 수 없다는 점, 옵션 종류의 제한으로 내재변동성을 계산할 수 없는 경우가 많다는 점 등이 단점으로 지적되고 있다(RiskMetrics).
이에 대해 RiskMetrics는 과거 수익률 분산을 단순평균하지 않고 최근 관측치에 대해 더 많은 가중치를 부여하는 가중이동평균법(Exponentially Weighted Moving Average)을 사용하여 조건부 분산을 추정하였다. 이 방법은 실무에서 사용하기 간편하다는 장점을 갖는다. 계량분석모형을 사용하여 조건부 분산을 보다 정확하게 추정하려는 연구가 주로 GARCH 기법을 사용하여 활발하게 이어졌다. West & Cho는 GARCH 기법을 사용하였으나 단순이동평균법보다 못한 결과를 얻었다. 그러나 Heynan & Kat은 랜덤-

키워드

GARCH,   GARCH모델,   GARCH-M,   GARCH-M모델,   재무관리