대부분의 국내 선행연구들은 이분산성은 GARCH모형으로, 꼬리위험은 EVT모형으로 따로 고려하였다. 이 경우 이분산성 및 꼬리의 두꺼움을 동시에 고려하지 못한 VaR값은 실제 위험량을 적절히 반영하지 못할 가능성이 있다. 따라서 본 연구에서는 이분산성 및 꼬리의 두꺼움을 고려할 수 있는 GARCH-EVT모형이 정규분포를 가정한 VaR와 이분산성을 가정한 VaR보다 높은 성과를 나타내는지 살펴보았다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 주식수익률은 정규분포보다는 꼬리부분이 두꺼운 형태를 보이고, 이분산성을 가진다. 이 경우 정규분포하에서 산출된 VaR는 실제 손실금액을 과소평가할 위험성이 있어 이분산성과 꼬리의 두꺼움을 감안할 수 있는 모형의 도입이 필요함을 알 수 있다. 둘째, 이분산성과 꼬리의 두꺼움을 고려한 GARCH-EVT모형하에서의 VaR는 정규분포를 가정한 VaR와 이분산성을 가정한 VaR보다 높은 성과를 보였다. 셋째, 이분산성 및 꼬리의 두꺼움을 고려한 GARCH-EVT모형하에서의 ES는 정규분포를 가정한 VaR와 이분산성을 가정한 VaR보다 높은 성과를 일관되게 보여주지 않았다. 결론적으로 이분산성과 꼬리의 두꺼움을 동시에 반영한 GARCH-EVT모형하에서 VaR가 금융기관의 위험관리의 유용한 도구가 될 수 있는 가능성을 발견하였다. 비록 상대적으로 높은 성과를 보이지는 않지만 ES는 VaR함께 위험척도로 같이 사용할 때 보수적인 위험관리 차원에 부합될 것이다.
In this paper we are concerned with estimation of tail related risk measures for heteroscedastic financial time series and VaR limits that VaR tells us nothing about the potential size of the loss given. So we use GARCH-EVT model describing the tail of the conditional distribution for heteroscedastic financial series and adopt Expected Shortfall to overcome VaR limits. The main results can be summarized as follows. First, the distribution of stock return series is not normal but fat tail and heteroscedastic. When we calculate VaR under normal distribution we can ignore the heavy tails of the innovations or the stochastic nature of the volatility. Second, GARCH-EVT model is vindicated by the very satisfying overall performance in various backtesting experiments. Third, we founded the expected shortfall as an alternative risk measures.
