극단치 이론과 Archimedean Copula를 이용한 KOSPI200 지수의 극단 리스크 및 꼬리 의존성 측정

Abstract

이 논문은 극단치 이론과 Copula의 개념을 이용하여 극단적인 위험과 의존성을 측정하는 방법에 대해 기술하고 있다. 극단치 이론은 극단적인 사건들을 통계적으로 모형화하고 위험 정도를 측정하는데 핵심적인 이론적 토대를 제공해 준다. Copula는 다변수 분포함수를 찾고 확률변수 사이의 의존성을 밝히는데 유용한 도구이다. 이 이론들을 KOSPI200 지수에 적용해 봄으로써 극단적인 위험 척도와 의존성 계수를 측정해 보았다. 그 결과, 이론들이 KOSPI200 지수의 극단적 현상을 설명하는데 적합함을 알 수 있었다.

This thesis focuses on the use of extreme value theory and concept of copula to estimate tail risk measure and dependence. Extreme value theory provides the firm fundamentals to model the extreme events statistically and to compute extreme risk measures. Copulas are a general tool to construct multivariate distributions and to investigate dependence structure between random variables. We apply these theories to KOSPI200 index and obtain extreme risk measures and tail dependence coefficients that are reasonable satisfactory in modeling extreme phenomena in KOSPI200 index.