[모의투자 보고서] 논의 과정, 기술적분석, 경제 전망, 산업별 분석 및 기업분석

신뢰수준에서 일정기간 동안 발생할 수 있는 최대손실가능금액’1)으로 정의되는 ‘VaR(Value at Risk)’ 모형을 사용하기로 결정하였다. 이를 통해 객관적인 Risk값을 살펴 Risk대비 기대수익률이 가장 높은, 즉 효용이 극대화되는 Portfolio를 선택하기로 하였다.

일단 이 VaR모형을 적용하기 위해 일단 몇 가지 가정이 필요했으며 그 내용은 아래와 같다. 첫 째, 모수적 VaR 추정(Parametric VaR)을 위해 각 자산의 수익률은 각각 정규분포(Normal distribution)를 따른다.2) 둘 째, 각 기대수익률 및 변동성(Volatility)은 일일 수익률을 통해 도출한다. 셋 째, 앞의 가정과의 수학적인 연계 및 뒤에서 언급할 변동성 예측을 위해, 해당 Portfolio의 보유기간은 일단 하루로 가정한다. 넷 째, VaR 추정과 관련된 신뢰수준은 95%로 한다.3)

위 가정들을 토대로 Excel과 SPSS를 통해 구체적인 모형을 만들기 시작했다. 먼저 1년 단위(252 영업일) 주식 종가를 기준으로, Excel을 통해 각 일별 수익률 및 일일 기대수익률을 도출했다. 또한 이를 통해 이 수익률의 표준편차를 구했다. 하지만 이 표준편차로 설명되는 변동성은 오늘까지의 변동성이지, 우리 조가 관심이 있는 ‘내일’의 변동성이 아니라는 생각이 들었다. 따라서 간단한 ‘시계열 모형(EWMA: Exponentially Weighted Moving Average)’을 사용해, 내일의 변동성을 예측해보기로 하였다. 이에 따라 RiskMetrics 방법을 참고하여, 상각 계수(Decay factor)를 0.94로 입력하여 내일의 변동성을 추정하였다.
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여기까지의 가정과 작업을 통해 개별 자산의 VaR를 도출해보았다.
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이 시점에서 Portfolio Risk값의 근본적인 문제인 상관성 부여에 대해 생각해 보았다. 이를 통해 위에서 했던 작업과 같은, SPSS를 통한 상관계수 행렬을 만들었다. 그리고 아래 식과 같은 방

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