Gs9. 표준편차 대신 VaR·CVaR로 위험을 계산해 보자 (1년 수익률 분포) [구글 시트]

지난 글에서 SPY(SPDR S&P 500 ETF Trust)의 1년 수익률 분포를 그려보며 평균과 최저·최고 수익률의 의미를 살펴보았습니다. 이번 글에서는 한 걸음 더 나아가, “위험은 무엇으로 봐야 할까?”

라는 질문을 생각해 봅니다. 소개하는 글에서는 흔히 위험 지표로 알려진 표준편차 대신, 실제로 낮은 수익률이 어느 정도였는지를 보여주는 VaR(Value at Risk)과 CVaR(Conditional Value at Risk)을 구글 시트로 직접 계산해 봅니다.

확률 분포를 누적 확률 그래프로 바꾸고, 그래프에서 하위 몇 %에 해당하는 수익률을 읽는 방법부터 PERCENTILE(), MAP(), AVERAGEIF()를 이용해 VaR과 CVaR을 구현하는 과정까지 따라 해 볼 수 있습니다. 특히, “운이 나쁜 하위 5%에 속하면, 평균적으로 어느 정도 손실이 났을까?”

와 같은 질문에 답할 수 있는 지표가 바로 CVaR입니다. 표준편차가 ‘퍼짐’을 보여주는 지표라면, VaR과 C...