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저작시기 2013.04 |등록일 2013.04.15 한글파일한글 (hwp) | 9페이지 | 가격 2,000원

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 리스크관리시스템(위험관리시스템, VaR)의 의미

Ⅲ. 리스크관리시스템(위험관리시스템, VaR)의 의의

Ⅳ. 리스크관리시스템(위험관리시스템, VaR)의 전제

Ⅴ. 리스크관리시스템(위험관리시스템, VaR)의 기능

Ⅵ. 리스크관리시스템(위험관리시스템, VaR)의 델타분석법

Ⅶ. 리스크관리시스템(위험관리시스템, VaR)의 역사적 시뮬레이션분석법

Ⅷ. 향후 리스크관리시스템(위험관리시스템, VaR)의 과제

Ⅸ. 결론

참고문헌

본문내용

Ⅰ. 서론
자산배분단계에서 위험관리를 하기 위해서는 먼저 자산군을 분류해야한다. 자산군을 분류한 뒤 이 자산군의 특성을 대표할 수 있는 지표를 설정하고 이에 대한 자료를 수집한다. 예를 들어 주식의 경우 현재까지 국민연금이 거래소 시장에만 투자하고 있으므로 KOSPI 지수를 주식을 대표하는 지표로 사용할 수 있다. 채권의 경우에는 채권시장 전체를 대표하는 지수를 사용할 수도 있고, 아니면 채권을 종별로 나누고 국민연금의 투자가능종목군(universe)에 맞는 A등급 이상에 한정된 지수를 만들어서 사용할 수도 있다. 현금성 자산의 경우에는 MMF 혹은 정기예금금리 등을 이용한 지표를 만들 수 있다.
자산배분 시 고려하는 분석기간은 대개 1년 이상이기 때문에 일반적으로 사용하는 자료의 관측빈도는 일별이 아니라 월별 이상이다. 자료분석 시 요구되는 자료의 관측빈도는 일반적으로 분석기간과 같은 수준의 것이어야 한다. 물론 자료의 획득이 힘들 경우에는 그와 가장 가까운 관측빈도의 자료를 사용할 수 있다. 자료 획득이 용이할 경우 연별 자료를 사용하는 것이 가장 좋겠지만, 우리나라 현실에서는 자본시장의 역사가 짧아서 수집이 용이한 자료가 많지 않다. 따라서 자산배분단계에서 위험측정에 사용하는 자료의 관측빈도는 월별이 될 것이다.

<중 략>

위험관리 분야에 있어서 극치분포를 이용한 VaR의 추정이 보다 현실적 적합성을 가지려면 좀 더 다양한 방향으로의 모형 확장이 필요하다. 이러한 모형확장에는 극치분포모형을 이용한 다기간 VaR의 측정, 다변수 극치분포를 이용한 VaR의 측정방법 등이 포함된다.
Ⅸ. 결론
국내 금융기관들에게 여러 가지 방법에 의해 측정된 VAR 측정치의 backtest 결과를 분석함으로써 어떤 방법이 VAR 측정시 유용한지, 또한 신뢰수준은 어느 정도에서 설정하는 것이 적절한지에 대한 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것이다.
감독규제기관에서 각 금융기관의 자기자본 규제와 관련하여 incentive compatible한 방법을 사용하는 것이 가장 효율적이라고 알려져 있지만 아직은 이를 시행하지 못하고 있으며 내부모형에서 계산한 VAR의 사용을 허용하는 정도로 진전되었으며 우리 감독기관에서도 이러한 방향으로 나아갈 것으로 알려졌다.

참고 자료

김일홍, 공정리스크 관리 시스템 출력 모듈 개발, 경원대학교, 2009
김창학 외 4명, 웹기반 리스크관리 시스템(CRAS) 구축 연구, 대한토목학회, 2002
박상용, 운영리스크 관리시스템에 관한 연구, 한양대학교, 2005
조재희, 국내은행의 효과적인 리스크관리시스템 운영방안, 예금보험공사, 2009
장동원, 금융기관의 통합적 리스크관리 시스템에 관한 연구, 전북대학교, 2000
한상일, 리스크 관리 : 신용리스크 관리 시스템 구축의 최근 동향, 한국금융연구원, 2004
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