Earticle

본 연구는 국내 시중은행의 통합위험 측정시 시장위험과 신용위험간에 존재하 는 포트폴리오이론에 따른 분산효과에 대해서 실증적으로 검증하였다. 이를 위하여 최근 통합위험 측정에 있어서 연구되고 있는 하향식 통합위험 측 정방식, 즉 시장위험과 신용위험의 위험분포도를 도출하고 이들 특성을 유지하 면서 결합하는 측정방식을 사용하였다. 한편 비교모형으로는 금융회사의 내부모 형을 통해 산출되는 시장위험과 신용위험의 단순합산, 그리고 실무에서 많이 사 용되는 위험액 자체에 임의의 상관관계를 고려하는 단순통합모형을 사용하였다. 실증분석에서 시장 및 신용위험 등 위험유형별 위험을 산출하고 코플라 함수 를 이용하여 ‘09.3월말을 기준으로 국내은행에 대한 통합위험을 산출한 결과 내 부모형의 단순합산에 비해 분산효과가 31.3%로 추정되어 위험의 분산효과가 존 재하는 것으로 나타났다. 포트폴리오이론에 따르면 위험유형별 분산효과뿐만 아니라 위험유형간에도 분 산효과가 존재한다는 사실을 시사하고 있는데, 본 연구는 실증적 검증을 통하여 위험유형간에 분산효과가 존재하고 있음을 확인하고 있다. 이러한 결과는 향후 자기자본규제뿐만 아니라 이론적으로나 실무적으로 중요한 의미를 가지며, 감독 당국을 포함한 모든 시장 참가자들의 지속적으로 관심을 가져야 할 것으로 판단 된다.

One of the representative prudential regulations is the capital regulation. The current regulation and international criteria are just simply adding up the market risk and credit risk. According to the portfolio theory due to diversification effect the total risk is less than the summation of market and credit risk. This paper investigates to verify the existence of diversification effect in measuring the integrated risk of financial firm by the copula function, which is combine the different distribution maintain their propriety. The result of the test shows that in measuring the integrated risk not only the correlation and but also the proprieties of market and credit risk distribution are very important. And the tail of risk distribution is important when measuring the economic capital, especially the external impact to the financial market. This paper's contribution is that the empirical evidence in considering the relationship between market and credit risk the integrated risk is less than sum of them.

Armed with the copula distribution function that describes the asymmetric tail dependence, and the marginal distributions that capture the fat-tailed behavior, we estimate risk measures such as the Value-at-Risk and expected shortfall and evaluate whether those from the Gaussian copula function underestimate or overestimate true risk measures. We also investigate the impact of asymmetric tail dependence between the portfolio returns on the out-of-sample predictability of the returns. We fit the GPD as the two margins and a variety of copula functions in the extant literature in evaluating the risk measures. We compute the VaR and ES from the benchmark Gaussian copula model and the competing copula models and confirm that the benchmark model underestimate the levels of risk regardless of the measures of dependence. We use the out-of-sample predictability test to evaluate the performance of the competing copula models. We compare the out-of-sample predictability of the three copula-based competing models by calculating the out-of-sample log-likelihood. The Gaussian and the Student’s t copula models are the representative symmetric copulas, while the Clayton copula is selected as the representative asymmetric copula model. According to the test statistics, the out-of-sample predictability of the Clayton and the Student’s t copula models are superior to that of the Gaussian copula model. Overall, the Clayton copula model turns out to be the best out-of-sample forecasting copula model.

최근 지구온난화로 인한 기상변동성 증가로 인해 극한기후현상의 발생빈도가 점차 증가하고 있으며 유역단위의 수자원을 효율적으로 운영하는데 문제점을 해소하고자 다양한 측면에서 체계적인 수자원 운영을 위한 연구가 이루어지고 있다. 수공구조물을 설계하는데 있어서 가장 일반적인 가정 사항은 수문모형에 사용되는 강우의 빈도와 유출의 빈도가 동일하다는 가정에 근거한다. 즉, 유역의 초기함수조건, 강우강도, 강우의 시간적 분포와 관계없이 동일한 빈도로 고려되는 문제점이 있다. 이러한 점에서 비교적 장기간의 자료를 확보하고 있는 계측유역에 대해서 다변량 확률밀도함수를 적용하여 비선형관계를 고려한 수문빈도해석기법을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 이변량 분석기법(bivariate analysis) 중 전통적인 이변량 분포에 비해 주변분포형(marginal distribution)을 자유롭게 선택할 수 있는 장점이 있는 추계학적 Copula 모형을 활용하여 댐 및 저수지 상류유역의 강우량과 유입량을 대상으로 이변량 분석을 수행하고자 한다. 최종적으로 비선형 관계에 있는 강수량과 유출량 사이에 이변량 빈도해석 모형을 개발하고 기존 해석방법과의 종합적인 비교를 실시하였다.

최근 기후변화로 인해 전 세계적으로 과거와 다른 이상홍수 발생이 빈번하게 발생하여 오래된 수공구조물인 댐, 저수지 붕괴가 우려되는 실정이다. 수공구조물의 수문학적인 안정성을 고려하지 않은 상황에서 댐 붕괴 홍수나 돌발홍수로 발생한 피해는 인명, 재산 및 환경 피해의 정도가 매우 크므로 피해가 발생하기 이전인 수공구조물 설계 시 홍수위험도 평가를 통해 안정성을 확보하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 홍수사상의 다양한 변량들의 특성을 고려한 빈도해석을 위하여 Copula 함수를 이용한 다변량 빈도해석 기법을 개발하였다. 즉, 기존 홍수위험도 분석에서 주로 사용되는 첨두홍수량 뿐만 아니라, 홍수지속시간, 홍수체적 등을 고려한 이변량 또는 삼변량 홍수 빈도해석을 수행하고, 기존 홍수위험도와 비교 검토를 수행하고자 한다. 매개변수의 불확실성을 고려하기 위하여 매개변수 추정은 Bayesian 기법을 활용하였다.

Copula 함수는 다차원분포함수와 1차원 한계분포를 연결시키는 함수를 의미하며 데이터 사이의 종속성 구조와 개별 자료의 분포를 분리하여 모형화함으로써 추정과 시뮬레이션을 용이하게 한다. 데이터의 분포를 보다 신축적이고 근접하게 설명할 수 있을 뿐만 아니라 시뮬레이션 또한 용이하다면 이론적인 가격 결정이 어려운 복잡한 구조의 금융상품가격결정이나 위험관리 등에서 매우 유용할 수 있다. 본 연구는 최근 그 유용성이 재발견된 copula 함수에 관한 내용을 요약소개하고자 한다. 실증분석에서는 2001년 1월2일부터 2002년 11월11일까지 우리나라 국고채와 A-등급 회사채 일별 현물수익률 시계열을 사용하여 -분포를 한계분포로 하는 이 변량 1 모수 Student’s -copula 함수를 추정하고 추정한 -copula 함수로부터 데이터를 시뮬레이션하는 절차를 예시하였다.

A Copula function is an useful tool for constructing and simulating multivariate distributions. It relates one-dimensional marginals with multi-dimensional distribution. By doing so, one can separately model the distribution of individual series and the dependence structure and the estimation becomes a much simpler problem. As such, data simulated from a copula allows one to price complex financial products that would be impossible otherwise and to measure both market and credit risks more realistically and accurately.This paper intends to summarize the copula methodology and applies it to the problem of simulating default-free and risky spot rates. More specifically, this paper estimates the dependence structure of daily Korean Treasury and A-rated corporate spot rates (3-year to maturity) for the 1/2/01-11/11/02 period using t-marginals and bivariate t-copula. The data appear to support the empirical fact that these rates have fat-tails and -copula seems to be the reasonable description of the daily changes in spot rates. This paper also demonstrates the simulation of the data from -copula.

특정 극치사상 자료에 대한 특성 분석 시 수문자료에 대한 빈도해석은 일반적으로 단일 확률 변수를 기준으로 이루어지는 단변량 해석 방법이 활용된다. 그러나 두 가지 이상의 변량이 서로 상관성을 가지는 경우 다변량 빈도해석이 요구되며, 이를 단변량으로 해석하는 경우 재현기간의 과소추정 등의 문제점이 발생할 수 있다. 최근 이러한 점을 개선하기 위하여 다변량 빈도해석에 관한 연구가 지속적으로 진행되고 있다(Kwon and Lall, 2016; Vaziri et al., 2018). 특히, 가뭄의 경우, 강도(intensity)뿐만 아니라 지속기간, 심도도 매우 중요한 인자로 고려되고 있다. 특히, 가뭄지속기간과 심도의 경우 두 인자 간의 상관성이 매우 크기 때문에 단변량(univariate) 가뭄빈도해석 보다 다변량으로(multivariate) 가뭄빈도해석을 수행하는 것이 가뭄위험도 평가 측면에서 유리하다고 알려져 있다(Shiau and Shen, 2001; Kim et al., 2017). 따라서 이 둘을 결합한 빈도 해석을 위해 Copula Function을 이용한 다변량 빈도 해석에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 홍수의 경우 지속시간별 연최대강수량 계열을 이용한 빈도해석 과정이 지침으로 정립되어 수자원 설계 실무에서 활용되고 있으나, 가뭄은 실무에서 활용할 수 있는 지침 및 분석 도구가 없는 실정이다. 이에 환경부와 국가가뭄정보분석센터에서는 '20년도에 단변량 가뭄빈도 해석을 위한 프로그램을 제작·배포하였다. 본 연구에서는 가뭄의 특성을 대변하는 상관도 높은 두 인자인 가뭄 심도(severity)와 가뭄 지속기간(duration)이라는 두 가지 특성을 함께 고려해 이변량(bivariate) 가뭄 빈도를 해석할 수 있는 도구를 개발하는 것을 목표로, 다양한 확률분포형을 이용한 최적 주변 확률분포형 선정과 최신 Copula Function들을 이용한 최적 결합확률분포 추정을 통해 신뢰도 높은 2변량 가뭄빈도 해석을 수행할 수 있는 프로그램을 제작하였으며, 테스트 버전 배포 등을 거쳐 누구나 사용할 수 있도록 공개할 예정이다.

본 연구에서는 총 강우량과 강우강도을 고려한 이변수 분석으로 연최대 호우사상을 선별하고, 두 변수를 Copula 함수로 결합하여 최적의 모델조합을 찾는 확률호우사상 산정 방법론을 제시하였다. 국내 69개 관측소의 2020년까지의 관측 자료를 대상으로 1mm 이하의 강우는 제거한 뒤, IETD(Inter-Event Time Definition) 12시간을 기준으로 강우자료를 독립적인 호우사상으로 분리하였다. 호우사상의 여러 특성 중 양의 상관관계를 갖는 총 강우량과 강우강도를 변수로 선택해 이변수 지수분포에 대입하였고, 각 지점의 연최대 호우사상 시계열을 생성하였다. 2변수 지수분포의 매개변수는 전체 기간과 연도별로 나누어 추정해 본 결과 연도별 변동성이 큰 것을 확인해 연도별 추정 방식을 선택하였다. 연최대 강우사상 시계열의 총 강우량과 강우강도는 극한 강우에 적용하는 확률분포형 중 Lognarmal, Gamma, Gumbel, GEV(Generalized Extreme Value), GPD(Generalized Pareto Distribution) 5가지를 사용하여 각각 CDF(Cumulative distribution Function) 값을 추정하였다. 계산된 CDF 값은 3가지 Copula 모형으로 결합해 joint CDF 값을 산출하였다. 총 75개의 모델조합 중 최적 모델을 찾기 위해 CVM(Cramer-von-Mises) 적합도 검정을 시행하였다. CVM의 통계량 Sn 값이 가장 작은 모델조합을 해당 지점의 최적 모델조합으로 선정하였다.

2014-2015년 우리나라 강수량이 평년에 비해 절반수준에 미치지 못해 극심한 가뭄을 일으켰으며, 이는 댐 용량 부족, 지하수 고갈 등 다양한 피해를 발생시켰다. 특히 소양강댐의 경우 1978년 이루 두 번째로 낮은 수위를 기록한바 있다. 우리나라의 경우 가뭄은 약 2-3냔 주기로 발생하고 있으며, 특히 2015년에 겪었던 가뭄은 물 용수공금 측면에서 막대한 영향을 미친 것으로 평가되어 신뢰성 있는 가뭄 분석이 중요한 요소로 대두되고 있다. 또한 지구온난화로 인해 기후변화의 영향으로 강수량의 증가가 일반적으로 전망되지만, 상대적으로 증가된 강우변동성으로 인해 가뭄 발생 빈도 및 강도도 동시에 증가할 것으로 전망되고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 현재 가뭄을 신뢰성있게 평가하기 위해 Trivariate Copula 함수를 활용하여 가뭄분석을 수행하였다. 기존연구에서는 가뭄 지속시간(drought duration), 가뭄 심도(drought severity)를 활용한 이변량 가뭄 빈도 해석을 수행하였지만, 이는 다소 과소 추정 될 개연성이 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 가뭄강도(drought intensity) 변량을 추가로 분석하여 Trivariate frequency analysis 기법을 개발하였으며, 서울 관측소를 대상으로 분석하였다. 분석 결과 현재 가뭄은 역대 발생했던 가뭄 중 가장 큰 빈도를 기록하여 이에 대한 효과적인 가뭄 관리체계를 마련하기 위한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 기존 Bivariate 빈도해석의 경우 Trivariate 빈도해석 보다 가뭄위험도를 다소 과소추정하는 것으로 나타나 Trivariate 해석이 다소 현실적인 접근 방법이라 사료된다.

최근, 전력소비자 측면에서의 에너지 관리 역할이 중요해짐에 따라 다양한 에너지 관리시스템들이 개발되고 있다. 이 중, 가정용 에너지 관리시스템(Home Energy Management System, HEMS)은 전기가격 및 (신뢰도)수요반응 요청 등에 따라 가전기기의 사용을 조절함으로써, 전력사용 최적화(전력사용 비용 최소화)를 수행하게 된다. 이러한 최적화 문제 내에서 각 가전기기에 대한 사용패턴(편의성)과 관련된 제약조건이 고려되어야 한다. 본 논문에서는, 다변량 간 상관관계(의존성)을 추정하고, 이를 근거로 데이터를 샘플링 하는 데에 유용한 Copula 함수를 이용하여, 각 가전기기의 사용패턴을 모델링하고, 이를 최적화 문제 내 제약조건으로 고려할 수 있는 방법에 대한 연구를 수행하였다.

본 연구에서는 가뭄의 특성분석에 유리하며, 확률론적 접근이 가능한 은닉 마코프 모델(HMM) 기반의 가뭄 분석 기법을 적용하였다. HMM 기반의 가뭄의 심도뿐만 아니라 지속시간을 동시에 평가할 수 있도록 코플라 함수 기반의 이변량 가뭄빈도해석 기법을 도입하여 우리나라의 2015년 가뭄 빈도를 평가하였다. 가뭄빈도분석 결과 최근 40년 자료를 기준으로 영동지방에 비해 영서지방이 전체적으로 가뭄이 발생할 경우 가뭄의 심도가 큰 것으로 평가되었다. 심한가뭄의 발생 비율의 경우에 철원의 경우 10%를 상회하는 등 임진강 유역에서 상대적으로 심한가뭄의 발생비율이 크다는 것을 확인할 수 있었다. 한강유역 일부지점에서는 2014/2015년의 가뭄 지속기간 및 심도의 결합재현기간이 1,000년이 넘는 가뭄이 발생하고 있는 것으로 평가되었다. 특히 북한강 및 임진강 유역에 심한 가뭄이 발생하고 있으며 전반적으로 100년 이상의 기왕최대가뭄을 나타내고 있는 것으로 판단되었다.

This study applied a probabilistic-based hidden Markov model (HMM) to better characterize drought patterns. In addition, a copula-based bivariate drought frequency analysis was employed to further investigate return periods of the current drought condition in year 2015. The obtained results revealed that western Kangwon area was generally more vulnerable to drought risk than eastern Kangwon area using the 40-year data. Imjin-river watershed including Cheorwon area was the most vulnerable area in terms of severe drought events. Four stations in Han-river watershed showed a joint return period exceeding 1,000 years associated with the drought duration and severity in 2014-2015. Especially, current drought status in Northern Han-river and Imjin-river watershed is most severe drought exceeding 100-year return period.

This article suggests the methods to investigate adverse movement across global stock markets arising from insolvency of subprime mortgage in U.S. Our application deals with asymptotic tail dependence of daily stock index returns (KOSPI, DJIA, Shanghai Composite) of three countries; Korea, U.S., and China, over specific period via extreme value theory and copula functions. Daily stock index returns among three countries show higher extremal dependence during the period exposed to systematic shock. We confirm that extreme value theory and copula functions have potential to well describe the extreme dependence between three countries' daily stock index returns.

This paper addresses the load usage scheduling in the HEMS for residential power consumers. The HEMS would lead the residential users to change their power usage, so as to minimize the cost in response to external information such as a time-varying electricity price, the outside temperature. However, there may be a consumer's inconvenience in the change of the power usage. In order to improve this, it is required to understand the pattern of load usage according to the external information. Therefore, this paper suggests a methodology to model the load usage pattern, which classifies home appliances according to external information affecting the load usage and models the usage pattern for each appliance based on a copula function representing the correlation between variables. The modeled pattern would be reflected as a constraint condition for an optimal load usage scheduling problem in HEMS. To explain an application of the methodology, a case study is performed on an electrical water heater (EWH) and an optimal load usage scheduling for EHW is performed based on the branch-and-bound method. From the case study, it is shown that the load usage pattern can contribute to an efficient power consumption.

본 연구는 현대 러시아어 계사구문에서 명사구에 상응하는 두 성분을 연결하는 근칭 직시어 это, вот를 연구 대상으로 하여, 계사구문에서 이 직시어의 위상이 무엇이고, 어떤 기능을 담당하고 있는가에 관해 기술하는 것을 목적으로 하고 있다. 또한 이 직시어들이 계사구문에 출현하게 된 배경을 언어변화의 흐름 속에서, 그리고 기능적 측면에서 살피고 있다. 구체적인 예문 제시와 분석을 통해 이들 직시어가 사용되는 전형적인 문장 형식을 소개하고, 이를 직시어가 문장의 형식적, 의미적 공백을 보완하는 매우 주요한 수단임을 설명하고 있다. 통사-의미 층위에서 이들 직시어의 기능은 결속 기능으로 구현된다. 담화 층위에서는 공간적 직시 기능이 화자 중심성을 내포함에 따라, 발화의 구성성분을 정보의 비중에 따라 배열하고 분리하는, 정보적 구성 기능으로 전환된다. 이때 직시어는 계사구문에서 화자의 주관적 견지를 표출하는 소통적 레지스터의 역할을 한다. 결국, 계사구문에서 이 직시어가 활발히 사용되고, 점차 그 빈도가 높아지는 것은 러시아어에서 전반적으로 포착되는 계사구문의 발달 경향과 이 직시어의 의미론적, 소통적 잠재력과 관련이 있다. 이처럼 러시아어 계사구문의 근칭 직시어들은 공간직시 개념이 언어기호적 직시로, 그리고 더 나아가 소통적 직시로 확대되는 인간 사유의 은유작용과 언어의 경제성 원칙을 반영해주고 있다.

The present paper investigates the proximal deictic words ‘?to’, ‘vot’ in Russian copula sentences, and explores syntactic and pragmatic function of these words. The deictic words are defined as words that point to the time, place, or situation in which a speaker is speaking. Deictic words frequently occur in non-verbal copula sentence. In this paper we provide an overview of syntactic properties that characterize deictic words of copula sentence in contemporary Russian. These words can connect different complex syntactic units and overcome the semantic contradiction. This phenomenon is derived from the property of anaphoric and emphatic function of deictic words. In copula sentence deictic words can provide focal information or presupposed information. So deictic words are reanalyzed as a focus-marker or topic-marker of the co-occurring nominal predicate. The function of deictic words is very similar to the function of discourse markers that refer to informational structure of discourse and reveal the subjectivization of the speaker.