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리스크 측정에 대한 슈퍼 가이드: 분산이 왜 충분하지 않을까요?!
위험 측정은 현대 금융 수학에서 중요한 개념입니다. 은행이나 보험 회사 같은 금융 기관은 잠재적 손실에 대처할 만큼 충분한 자본을 확보해야 하는 경우가 많습니다. 시장 변동성이 커질수록 이러한 점은 더욱 중요해집니다. 전통적으로 분산은 위험 측정 방법으로 여겨져 왔지만, 최근 몇 년 동안 시장 환경이 변화하면서 위험 측정에 대한 이해도 크게 바뀌었습니다.
위험 측정은 분산의 숫자에만 의존해서는 안 되며, 보다 포괄적인 평가 방법이어야 합니다.
위험 측정의 주요 목적은 금융 기관이 감수하는 위험이 규제 기관에서 허용할 수 있는 수준이 되도록 자산(일반적으로 통화)에 대해 유지해야 할 준비금을 결정하는 것입니다. 시장 변동성과 위험 관리 요구의 증가로 인해 사람들은 위험 척도로서 분산의 타당성을 재검토하기 시작했습니다.
분산 또는 표준 편차는 종종 전통적인 위험 척도로 사용됩니다. 그러나 점차 한계가 드러나기 시작했습니다. 분산은 필요한 전이성이 없고 단조롭지 않습니다. 즉, 위험 평가에서 분산에만 의존하면 잘못된 결정을 내릴 수 있습니다.
변동 숫자는 시장에서 흔히 볼 수 있는 극단적인 상황을 적절히 반영하지 못합니다.
예를 들어, 확률 변수 X의 경우, 그것을 상수 a만큼 증가시키더라도 분산은 아직도 변함없이 유지되고 있다. 이는 시장에서 발생할 수 있는 극심한 변동성에 직면했을 때 분산만으로는 의미 있는 위험 평가를 내릴 수 없다는 것을 보여주기에 충분합니다.
분산성과 비교했을 때, 현재의 '위험성'과 '초과 위험'과 같은 위험 측정 방법은 시장 변동성과 불확실성에 더 큰 중점을 둡니다. 이러한 방법은 극단적인 시나리오의 위험에 초점을 맞춥니다. 예를 들어, "예상 부족"을 사용하여 가능한 손실 범위를 측정함으로써 보다 포괄적인 평가 도구를 제공합니다.
위험을 더 잘 측정할 수 있는 방법을 다시 생각해 보겠습니다.
최근 몇 년 동안, 일관된 위험 측정과 오목한 위험 측정이 실천되었습니다. 이러한 새로운 방법은 이전성, 단조성, 정규화를 포함한 특정 수학적 속성을 강조하는데, 이를 통해 시장의 위험을 더 잘 설명하고 자본 관리의 효과와 정확성을 향상시킬 수 있습니다.
급변하는 금융 세계에서 전통적인 위험 측정 방식은 점차 부적절하다는 인식이 커지고 있습니다. 그러나 포괄적인 위험 측정 프레임워크를 만드는 방법은 여전히 해결되지 않은 과제로 남아 있습니다. 시장에서는 과거의 위험 시나리오를 측정할 뿐만 아니라, 미래에 발생할 수 있는 위험 시나리오를 시급히 예측해야 합니다.
미래 위험 지표는 보다 전체적인 방식으로 시장 상황을 평가해야 합니다.
실제 적용 분야에서 금융 기관은 복잡한 시장 상황에 대처하기 위해 차세대 위험 측정 도구를 도입하기 시작했습니다. 예를 들어, 초과 위험과 예상 부족과 같은 측정치는 일반적인 위험을 분석하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 시장 매도와 유동성 위험에 대한 민감한 평가를 제공합니다.
새로운 상황 속에서 시장의 실제적 요구와 금융감독 관리는 위험 평가 기준을 전면적으로 반성하고 개선할 것을 요구합니다. 분명히, 자본 유지 전략을 세우는 데 단지 분산에만 의존하는 것은 더 이상 포괄적이고 효과적이지 않습니다.
따라서 위험 측정 주제를 다시 검토할 때, 끊임없이 변화하는 시장 환경과 규제 요구 사항에 적응하기 위해 위험 측정이 미래에 어떤 방향으로 발전해야 할지 생각해 볼 가치가 있을까요?
