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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제19권 제1호
발행연도
2017.1
수록면
185 - 196 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

MCEM을 이용한 정규혼합분포 추정
이승찬 ,  이재준 ,  전수영 Journal of The Korean Data Analysis Society 2017.01 학술저널

2015

MCEM을 이용한 정규혼합분포 추정과 조건부 VaR
이승찬 情報統計學科 2015.01 학위논문

초록· 키워드

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정규혼합분포는 정규분포의 혼합으로 이루어져있으며 위험관리 분야에서 많이 이용되고 있는 극단값분포에 대한 대안으로 활용할 수 있다. 본 연구는 KOSPI 200 수익률의 정규혼합분포를 추정하기 위해 MCEM(Monte Carlo EM) 알고리즘을 적용하고자 한다. MCEM은 각 분포의 성분을 결측치로 보고, 결측치를 메트로폴리스-헤스팅스 알고리즘을 통해 생성하고 EM 알고리즘을 통해 각 분포의 모수를 결정한다. MCEM 알고리즘의 효율성은 여러 성분을 이용한 모의실험과 실증 자료를 통해 알 수 있었다. 본 연구의 실증 자료 표본은 2008년 외환위기 1년 후인 2009년 10월 15일부터 2017년 1월 7일 동안의 일별 수익률 자료이다. MCEM을 통해 분포의 추정을 실시한 결과 대다수의 분포는 2개의 성분을 갖고 있는 정규혼합분포로 나타났다. 실 자료 중 1000개의 표본을 1일씩 연속적으로 이동하여 1017개 표본기간들의 정규혼합분포를 추정하였고, VaR의 추정을 실시한 결과 하나의 정규분포보다 정규혼합분포를 통해 VaR를 더 잘 추정함을 알 수 있었다. 따라서 본 연구 결과는 자료의 특성에 따른 정규혼합분포를 통하여 VaR를 구하는 것이 다중최빈값을 갖는 경우에서 더 활용성이 높으며 충분히 리스크 측정도구로서 사용될 수 있음을 보였다.
#정규혼합분포 #수익률 #위험관리 #MCEM #VaR. #Normal mixed distribution #MCEM #Earning rate #Risk management #VaR.

목차

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Akaike, H. / 1974 / A new look at the statistical model identification / IEEE Transactions on Automatic Control 19 (6) : 716 ~ 723 google schola Bollerslev, T. / 1986 / Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity / Journal of Econometrics 31 : 307 ~ 327 google schola Christian, P. R. / 2004 / Monte Carlo statistical methods / Springer google schola Cont, R. / 2001 / Empirical properties of asset returns, stylized facts and statistical issues / Quantitative Finance 1 : 223 ~ 236 google schola Dempster, A. / 1977 / Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm / Journal of the Royal Statistical Society, Series B 39 (1) : 1 ~ 138 google schola

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