시장 위험에 대해서

 

시장 위험란 가격이나 변동성과 같은 시장 변수의 움직임에서 발생하는 포지션 손실의 위험입니다. 각각의 분류가 시장 위험의 다른 측면을 가리키는 경우가 있기 때문에 고유한 분류는 없습니다. 그럼에도 불구하고 가장 일반적으로 사용되는 유형의 시장 위험는 다음과 같습니다.

• 주식 위험, 주식 또는 주가지수(유로 스톡스 50 등)의 가격 또는 그 암묵적인 변동성이 변화하는 위험입니다.
• 금리 위험, 금리(리보, 유리볼 등) 또는 그들의 암묵적인 변동이 변화하는 위험입니다.
• 통화 위험, 환율(예를 들어 EUR/USD, EUR/GBP 등) 또는 그들의 암묵적인 변동이 변화하는 위험입니다.
• 상품 위험, 상품 가격(예: 옥수수, 원유) 또는 그것들의 암묵적인 변동이 변화할 위험입니다.
• 위험 마진은 특정 포지션의 불리한 가치 변경을 커버하는 마진 콜로 인한 미래의 불확실한 현금 유출로 인해 발생합니다.
• 형상의 위험
• 보유 기간의 위험
• 기본적인 위험

 

위험 관리

다른 형태의 리스크와 마찬가지로 시장 리스크로 인한 잠재적 손실액은 몇 가지 방법 또는 관례로 측정할 수 있습니다. 기존의 하나의 관습은 리스크에 있어서의 가치(VaR)를 사용하는 것입니다. VaR 사용의 관습은 단기적인 리스크관리 실천에서 잘 확립되고 받아들여지고 있습니다.

 

 

다만, VaR에는 그 정밀도를 제약하는 몇 가지 제한적인 전제 조건이 포함되어 있습니다. 첫 번째 가정은 측정된 포트폴리오 구성이 지정된 기간에 걸쳐 변화하지 않는다는 것입니다. 단기간의 시야에서는 이 제한적인 가정은 종종 합리적이라고 간주됩니다. 그러나 장기적인 시야 속에서 포트폴리오의 많은 포지션이 변경되었을 수 있습니다. 변경되지 않은 포트폴리오의 VaR은 더 이상 관련성이 없습니다. VaR의 다른 문제점은 그것이 서브 애디티브가 아니라는 것이며, 따라서 일관성 있는 위험 측정이 아니라는 것입니다. 결과적으로 시장 위험을 측정하기 위한 다른 제안은 이산 분포를 포함한 일반적인 손실 분포에 일관성이 있고 하위 항목인 조건부 위험 가치(CVaR)입니다.

 

VaR의 계산에 대한 분산 공분산과 이력 시뮬레이션 접근법은 이력 상관관계가 안정적이라는 것을 전제로 하고 있으며, 미래에 변화하거나 시장 스트레스가 발생할 경우 붕괴하지 않습니다. 그러나 이러한 가정은 높은 변동성과 시장 혼란의 시기에 있어서는 부적절하며, 역사적인 상관관계는 붕괴하는 경향이 있습니다. 직감적으로는 이는 금융위기 때 분명하며, 모든 산업 섹터가 상승세인 시장과는 대조적으로 상관관계가 크게 증가하고 있습니다. 이 현상은 비대칭 상관관계 또는 비대칭 의존이라고도 합니다. 역사적 시뮬레이션을 사용하는 대신 잘 지정된 다변량 모델을 사용한 몬테카를로 시뮬레이션은 뛰어난 대안입니다. 예를 들어 분산 공분산 행렬의 추정을 개선하기 위해 가우스 코프라와 잘 지정된 마진을 기반으로 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 자산 분포 예측을 생성할 수 있습니다. 자동 회귀, 비대칭 변동성, 스큐, 카토시스 등의 스톡 리턴의 경험적 특성을 가능하게 하는 모델링 프로세스를 허용하는 것은 중요합니다. 이러한 속성을 고려하지 않으면 음의 바이어스(실제 값의 최대 70%)를 가진 상관 및 분산 공분산의 중대한 추정 오류로 이어집니다. 분산 공분산 행렬을 사용한 대규모 자산 포트폴리오의 VaR 또는 CVaR 추정은 기본적인 리턴 분포가 비대칭적인 의존 관계를 보이는 경우에는 부적절할 수 있습니다. 이러한 시나리오에서는 자산 포트폴리오 전체에 걸쳐 비대칭 의존(예를 들어 클레이튼, 회전감벨)을 가능하게 하는 포도당은 VaR 또는 CVaR을 사용한 테일리스크 계산에 가장 적합합니다.

또한 개입하는 현금 흐름, 임베디드 옵션, 포트폴리오 내 금융 포지션의 변동 금리에 주의해야 합니다. 영향이 큰 경우는 무시할 수 없습니다.