한국시장에서 팩터모형의 기반한 채권 포트폴리오의 Value at Risk 측정

Abstract

본 연구는 Nelson-Siegel 모형 기반으로 한국시장에서 채권 포트폴리오의 1일 95% 및 99% Value at Risk(VaR) 예측에 있어 잠재적 요소(수준, 기울기, 곡도)만을 이용한 모형보다 거시경제 및 금융스트레스요소를 포함한 모형이 VaR 예측력을 높인다는 것을 밝힌다. 그리고 거시경제 및 금융시장의 충격이 채권 포트폴리오의 VaR 예측력을 높이는데 있어 유의한 정보를 가지고 있다는 것을 밝힌다. 2016년 1월부터 2017년 12월까지 3개의 채권 포트폴리오(KODEX 국고채 3년, S&P South Korea Bond Index Total Return, KAP BARBELL INDEX)를 대상으로 1일 95% 및 99% VaR예측력을 측정한다. Christoffersen (1998)의 통계적 검증 방법을 통해 모형의 적합성을 판단한다. 그 결과 Nelson-Siegel 모형의 잠재적 요소만을 이용해 채권 포트폴리오의 Value at Risk를 측정하는 것 보다 거시경제 및 금융스트레스요소를 반영한 모형의 VaR예측이 정확하다는 통계적 검증 결론을 얻었으며, 이를 통해 거시경제 및 금융스트레스 영향이 채권 포트폴리오의 VaR 예측력에 유의한 정보를 가지고 있다는 것을 보였다.