Analysis on Asymmetric Tail Dependence of Portfolio Returns

본 연구는 다음과 같은 두 가지 실증분석 결과를 도출하고 있다. 첫째, 일반화 파레토분포와 코퓰라함수를 이용하여 꼬리분포의 비대칭성이 포트폴리오의 위험척도에 미치는 영향을 추정하였다. 시뮬레이션 결과는 대칭적 꼬리분포를 이용하는 위험척도가 실제 위험 척도를 과소평가하는 것으로 나타났다. 둘째, 꼬리분포의 비대칭성을 반영한 최적포트폴리오가 꼬리분포의 대칭성을 가정한 최적포트폴리오에 비해 수익률 면에서 우월한 정도를 측정하였다. 실증분석 결과는 포트폴리오의 한계분포와 포트폴리오 구성자산 간 의존성분포를 모형화 함에 있어 꼬리분포의 비대칭성 정보를 포함할 경우 최적포트폴리오의 기대 수익률이 상승하는 것으로 나타났다. 꼬리분포의 비대칭성을 모형화하는 것이 최적포트폴리오에 미치는 영향은 수익률 우월성 추정치의 통계적 유의성으로 인해 해석에 유의해야 할 것으로 보인다.

We use the generalized Pareto distribution and the copula to analyze the impact of asymmetric tail dependence on the risk measures. Simulation results show that the risk measures with symmetric tail dependence underestimate those with asymmetric tail dependence. We also quantify the superiority in the portfolio returns from characterizing the asymmetric tail dependence. The returns of the optimal portfolios from the asymmetric marginals are higher than the returns of the optimal portfolios from the symmetric marginals in the majority of the cases. A caution needs to be exercised in concluding that characterizing the asymmetric dependence in the process of modeling the marginal distributions seems to have an impact on the performance of the optimal portfolio due to the statistical significance of the rate differentials.