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가치 위험(VaR)에 대한 종합 가이드로, 중요한 위험 관리 기법인 VaR의 계산 방법, 한계 및 글로벌 금융에서의 응용을 다룹니다. VaR 모델을 이해하고 위험 평가 기술을 향상시키세요.

위험 관리: 글로벌 금융을 위한 VaR(Value at Risk) 계산 마스터하기

글로벌 금융의 역동적인 환경에서 효과적인 위험 관리는 매우 중요합니다. 위험을 정량화하고 관리하기 위해 사용되는 다양한 기술 중에서 VaR(Value at Risk)은 널리 사용되고 인정받는 지표입니다. 이 종합 가이드에서는 VaR의 복잡성을 자세히 살펴보고 다양한 금융 환경에서 계산 방법, 한계 및 실제 적용을 탐구합니다.

VaR(Value at Risk)이란 무엇입니까?

VaR(Value at Risk)은 특정 신뢰 수준에 대해 특정 기간 동안 자산 또는 포트폴리오 가치의 잠재적 손실을 정량화하는 통계적 측정입니다. 간단히 말해서 특정 확률로 정의된 기간 내에 투자 포트폴리오가 경험할 가능성이 가장 높은 최대 손실을 추정합니다.

예를 들어 95%의 일일 VaR이 100만 달러인 경우 정상적인 시장 상황에서 포트폴리오가 하루에 100만 달러 이상을 잃을 확률이 5%임을 나타냅니다.

VaR은 금융 기관, 기업 및 규제 기관에서 시장 위험, 신용 위험 및 운영 위험을 평가하고 관리하기 위해 전 세계적으로 사용됩니다. 널리 채택된 이유는 잠재적 손실에 대한 간결하고 이해하기 쉬운 요약을 제공하는 능력 때문입니다.

글로벌 금융에서 VaR이 중요한 이유는 무엇입니까?

VaR은 다음과 같은 여러 가지 이유로 글로벌 금융에서 중요한 역할을 합니다.

가치 위험 계산 방법

VaR을 계산하는 데는 세 가지 주요 방법이 있습니다.

  1. 역사적 시뮬레이션: 이 방법은 과거 데이터를 사용하여 미래 시장 상황을 시뮬레이션합니다. 여기에는 최악에서 최고로 과거 수익률 순위를 매기고 원하는 신뢰 수준에 해당하는 수익률을 식별하는 작업이 포함됩니다.
  2. 모수적 VaR(분산-공분산): 이 방법은 자산 수익률이 특정 통계 분포(일반적으로 정규 분포)를 따른다고 가정합니다. 수익률의 평균 및 표준 편차를 사용하여 VaR을 계산합니다.
  3. 몬테카를로 시뮬레이션: 이 방법은 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 미래 시장 상황에 대한 수천 가지 가능한 시나리오를 생성합니다. 그런 다음 시뮬레이션된 결과를 기반으로 VaR을 계산합니다.

1. 역사적 시뮬레이션

역사적 시뮬레이션은 과거 데이터에 의존하여 미래 위험을 예측하는 비모수적 접근 방식입니다. 구현이 비교적 간단하고 수익률 분포에 대한 가정이 필요하지 않습니다. 그러나 사용된 과거 데이터만큼만 좋으며 과거와 크게 다른 조건이 있는 경우 미래 시장 상황을 정확하게 반영하지 못할 수 있습니다.

역사적 시뮬레이션에 관련된 단계:

  1. 과거 데이터 수집: 포트폴리오의 자산에 대한 충분한 양의 과거 데이터를 수집합니다. 과거 기간의 길이는 중요한 결정입니다. 기간이 길수록 더 많은 데이터 포인트를 제공하지만 먼 과거의 관련 없는 정보가 포함될 수 있습니다. 기간이 짧으면 충분한 극단적인 이벤트를 포착하지 못할 수 있습니다. 포트폴리오가 국제적으로 노출된 경우 여러 시장과 지역의 데이터를 사용하는 것을 고려하십시오.
  2. 수익률 계산: 포트폴리오의 각 자산에 대한 일일(또는 기타 적절한 기간) 수익률을 계산합니다. 일반적으로 (종가 - 시가) / 시가로 계산됩니다. 모든 자산에 대해 수익률이 일관되게 계산되도록 합니다.
  3. 수익률 순위 지정: 전체 과거 기간 동안 최악에서 최고로 일일 수익률 순위를 지정합니다.
  4. VaR 수준 식별: 원하는 신뢰 수준에 따라 VaR 수준을 결정합니다. 예를 들어 95% 신뢰 수준의 경우 순위가 매겨진 수익률의 5번째 백분위수에 해당하는 수익률을 찾습니다.
  5. VaR 값 계산: VaR 수준(원하는 백분위수의 수익률)에 포트폴리오의 현재 값을 곱합니다. 이렇게 하면 잠재적 손실 금액이 제공됩니다.

예:

포트폴리오의 현재 가치가 1,000,000달러라고 가정합니다. 500일의 과거 데이터를 사용하여 5번째 백분위수의 수익률은 -2%입니다. 따라서 95% 일일 VaR은 -2% * 1,000,000달러 = -20,000달러입니다. 이는 포트폴리오가 하루에 20,000달러 이상을 잃을 확률이 5%임을 의미합니다.

역사적 시뮬레이션의 장점:

역사적 시뮬레이션의 단점:

2. 모수적 VaR(분산-공분산)

분산-공분산 방법이라고도 하는 모수적 VaR은 자산 수익률이 정규 분포를 따른다고 가정합니다. 이를 통해 VaR 계산에 대한 보다 수학적이고 공식 기반 접근 방식이 가능합니다. 계산 효율적이지만 가정된 분포의 정확성에 크게 의존합니다. 팻 테일과 같은 정규성에서 벗어나면 위험을 크게 과소 평가할 수 있습니다.

모수적 VaR에 관련된 단계:

  1. 평균 및 표준 편차 계산: 지정된 기간 동안 자산 수익률의 평균 및 표준 편차를 계산합니다. 다시 말하지만 과거 기간의 길이는 중요한 결정입니다.
  2. 신뢰 수준 결정: 원하는 신뢰 수준을 선택합니다(예: 95%, 99%). 이는 표준 정규 분포 표에서 Z-점수에 해당합니다. 95% 신뢰 수준의 경우 Z-점수는 약 1.645입니다. 99% 신뢰 수준의 경우 Z-점수는 약 2.33입니다.
  3. VaR 계산: 다음 공식을 사용하여 VaR을 계산합니다.
    VaR = 포트폴리오 가치 * (평균 수익률 - Z-점수 * 표준 편차)

예:

포트폴리오의 현재 가치가 1,000,000달러라고 가정합니다. 과거 평균 수익률은 하루 0.05%이고 표준 편차는 하루 1%입니다. 95% 신뢰 수준(Z-점수 = 1.645)을 사용하여 일일 VaR은 다음과 같이 계산됩니다.

VaR = 1,000,000달러 * (0.0005 - 1.645 * 0.01) = 1,000,000달러 * (-0.01595) = -15,950달러

이는 정규성 가정에 따라 포트폴리오가 하루에 15,950달러 이상을 잃을 확률이 5%임을 의미합니다.

모수적 VaR의 장점:

모수적 VaR의 단점:

3. 몬테카를로 시뮬레이션

몬테카를로 시뮬레이션은 컴퓨터 생성 무작위 샘플을 사용하여 광범위한 가능한 미래 시장 시나리오를 시뮬레이션하는 보다 정교한 접근 방식입니다. 매우 유연하며 복잡한 포트폴리오 구조와 비정규 분포를 수용할 수 있습니다. 그러나 가장 계산 집약적이며 신중한 모델 보정이 필요합니다.

몬테카를로 시뮬레이션에 관련된 단계:

  1. 모델 정의: 포트폴리오의 자산 동작을 설명하는 수학적 모델을 개발합니다. 여기에는 자산 수익률에 대한 확률 분포, 자산 간의 상관 관계 및 기타 관련 요소를 지정하는 것이 포함될 수 있습니다.
  2. 무작위 시나리오 생성: 난수 생성기를 사용하여 미래 시장 상황에 대한 많은 가능한 시나리오를 만듭니다. 각 시나리오는 자산 가격이 취할 수 있는 서로 다른 가능한 경로를 나타냅니다.
  3. 포트폴리오 가치 계산: 각 시나리오에 대해 지정된 기간이 끝날 때 포트폴리오의 가치를 계산합니다.
  4. 포트폴리오 가치 순위 지정: 시뮬레이션된 모든 시나리오에서 최악에서 최고로 포트폴리오 가치 순위를 지정합니다.
  5. VaR 수준 식별: 원하는 신뢰 수준에 따라 VaR 수준을 결정합니다. 예를 들어 95% 신뢰 수준의 경우 순위가 매겨진 포트폴리오 값의 5번째 백분위수에 해당하는 포트폴리오 값을 찾습니다.
  6. VaR 값 계산: VaR 값은 현재 포트폴리오 값과 VaR 수준의 포트폴리오 값 간의 차이입니다.

예:

10,000개의 시나리오가 있는 몬테카를로 시뮬레이션을 사용하여 금융 기관은 거래 포트폴리오의 가능한 미래 가치를 시뮬레이션합니다. 시뮬레이션을 실행하고 결과 포트폴리오 값을 순위 지정한 후 5번째 백분위수(95% 신뢰 수준에 해당)의 포트폴리오 값은 980,000달러로 밝혀졌습니다. 현재 포트폴리오 값이 1,000,000달러인 경우 95% VaR은 1,000,000달러 - 980,000달러 = 20,000달러입니다. 이는 시뮬레이션을 기반으로 지정된 기간 동안 포트폴리오가 20,000달러 이상을 잃을 확률이 5%임을 의미합니다.

몬테카를로 시뮬레이션의 장점:

몬테카를로 시뮬레이션의 단점:

가치 위험의 한계

널리 사용됨에도 불구하고 VaR에는 사용자가 알아야 할 몇 가지 제한 사항이 있습니다.

글로벌 금융에서 VaR의 응용

VaR은 다음을 포함하여 글로벌 금융의 다양한 영역에서 널리 사용됩니다.

VaR 응용의 국제적 예:

VaR 분석 개선

VaR 분석의 효과를 높이려면 다음을 고려하십시오.

결론

VaR(Value at Risk)은 글로벌 금융에서 위험을 측정하고 관리하는 강력한 도구입니다. 계산 방법, 제한 사항 및 응용 프로그램을 이해함으로써 금융 전문가는 위험 관리 및 자본 할당에 대해 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다. VaR이 완벽한 위험 측정 방법은 아니지만 잠재적 손실을 평가하고 이해 관계자에게 위험을 전달하기 위한 가치 있는 프레임워크를 제공합니다. 스트레스 테스트 및 시나리오 분석과 같은 다른 위험 관리 기술과 VaR을 결합하면 보다 강력하고 포괄적인 위험 관리 프레임워크를 만들 수 있습니다. 지속적인 모니터링, 백테스팅 및 모델 검증은 역동적이고 끊임없이 변화하는 금융 환경에서 VaR의 지속적인 효과를 보장하는 데 매우 중요합니다. 글로벌 시장이 점점 더 상호 연결되고 복잡해짐에 따라 VaR 계산 및 해석의 뉘앙스를 마스터하는 것은 앞으로 닥칠 도전 과제와 기회를 헤쳐나가는 데 필수적입니다.