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R로 배우는 계량적 위험 관리(Quantitative Risk Management)

Alexander McNeil

Professor, University of York

소개

  • 수리통계학, 보험수리, 정량 금융 교수
  • R. Frey, P. Embrechts와 공저한 Quantitative Risk Management: Concepts, Techniques & Tools 저자
  • M. Hofert와 함께 qrmtutorial.org 제작
  • qrmdata, qrmtools 등 R 패키지 기여자

R로 배우는 계량적 위험 관리(Quantitative Risk Management)

QRM의 목표

  • 정량적 리스크 관리(QRM)의 목표는 포트폴리오의 리스크를 정량화하는 것
  • 리스크 측정은 리스크 관리의 첫 단계입니다
  • 리스크 관리 방법:
    • 자산 매도, 포트폴리오 분산, 파생상품으로 헤지
    • 손실 견딜 자본을 충분히 유지
  • 잘 알려진 리스크 척도: Value-at-Risk(VaR)
R로 배우는 계량적 위험 관리(Quantitative Risk Management)

리스크 요인

  • 포트폴리오 가치는 여러 리스크 요인에 좌우됩니다
  • 예: 주가지수/가격, 환율, 금리
  • S&P 500 지수를 살펴보겠습니다
R로 배우는 계량적 위험 관리(Quantitative Risk Management)

R로 리스크 요인 분석

library(qrmdata)

data(SP500)

head(SP500,  n = 3)

           ^GSPC
1950-01-03 16.66
1950-01-04 16.85
1950-01-05 16.93

> tail(SP500, n = 3)

             ^GSPC
2015-12-29 2078.36
2015-12-30 2063.36
2015-12-31 2043.94
R로 배우는 계량적 위험 관리(Quantitative Risk Management)

리스크 요인 시각화

plot(SP500)

R로 배우는 계량적 위험 관리(Quantitative Risk Management)

연습해 봅시다!

R로 배우는 계량적 위험 관리(Quantitative Risk Management)

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