본 연구는 새로운 VaR 추정모형으로 수정 VaR(modlified VaR)을 소개하고, 수정 VaR의 예측 성과를 역사적 시뮬레이선 모형이나 Riskmetrics 등 전통적인 모형들과 비교하였다. 수정 VaR은 분산뿐만 아니라 왜도 첨도를 VaR 계산에 고려함으로써 금융자산분포의 비대칭성과 꼬리가 굵 은 성질이 위험측정치에 반영될 수 있는 장점이 있다. 수정 VaR은 6개국의 주가지수 수익률을 이용한 표본의 예측성과 검증에서 다른 모형들에 비해 가장 우수한 예측성과를 보였다. VaR 예측 의 독립성 검증에서는 Riskmetrics와 GARCH 모형이 우수한 것으로 나타났으나 수정 VaR에 대해 서도 독립성이 기각되지 않았다. 특정한 표본을 이용한 예측성과분석에서 나타날 수 있는 data snooping 문제를 해결하기 위해 skew t 분포를 이용한 시뮬레이션 분석을 시도하였는데, 시뮬레이션 검증결과에서도 수정 VaR이 가장 양호한 예측성과를 보였다.

포트폴리오 VaR에 대한 표본의 예측성과에서도 수정 VaR은 단일변량모형이나 다변량 정규 분 포모형에 비해 우수한 성과를 보였다. 다변량 수정 VaR은 포트폴리오 구성 자산 간의 선형상관관 계뿐 아니라 공왜도(coskewness)와 공도(cokurtosis)를 통한 비선형 상호의존관계도 고려할 수 있다는 점에서 포트폴리오 위험에 대한 우수한 예측성과는 당연한 결과라고 할 수 있다. 6개국 주가지수로 구성된 포트폴리오의 VaR을 component VaR로 분할한 실증분석에서는 포트폴리오. VaR의 분할결과가 적극적인 위험관리와 포트폴리오 최적화를 위한 자산재배분에 효과적으로 환 용될 수 있음을 확인하였다.

주제어 : 수정 VaR, 한계 VaR, Component VaR, 포트폴리오 위험의 분할, 자산 재배분