Option pricing models using L$\acute{e}$evy processes are suggested as an alternative to the Black-Scholes model since empirical studies showed that the Black-Sholes model could not reflect the movement of underlying assets. In this paper, we investigate whether the Variance Gamma model can reflect the movement of underlying assets in the Korean stock market better than the Black-Scholes model. For this purpose, we estimate parameters and perform likelihood ratio tests using KOSPI 200 data based on the density for the log return and the option pricing formula proposed in Madan et al. (1998). We also calculate some statistics to compare the models and examine if the volatility smile is corrected through regression analysis. The results show that the option price estimated under the Variance Gamma process is closer to the market price than the Black-Scholes price; however, the Variance Gamma model still cannot solve the volatility smile phenomenon.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2004.05a
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pp.738-741
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2004
최근 다양한 금융 데이터를 신경망 이론을 비롯한 최적화 기법을 통해 모델링 하려는 시도가 증가하고 있다. 이러한 시도는 블랙숄즈 모델이 가지고 있는 몇 가지 비현실적인 가정들을 극복할 수 있다는 점에서 성공적이다. 그러나 각각의 최적화 기법의 고유한 특성을 고려하지 못한 채 적용하여 성능면에서 큰 향상을 보이지 못하고 있다. 따라서 이론과 기법의 적용에 있어 금융데이터의 특성에 맞는 명확한 절차의 정의가 필요하다. 본 논문에서는 옵션의 가격결정에 적용 가능한 신경망 기법들을 제시하고 절차를 정의, 분석하고 그 성능을 블랙-숄즈 방정식과 비교한다. 비교 분석 결과는 블랙-숄즈 방정식에 의한 가격 오차와 최적화 기법을 통한 가격오차가 통계적으로 유의한 차이가 있는지 여부를 분석함으로써 유의성을 검증하였다.
Recently, ubiquitous computing technology becomes available to develop advanced electronic commerce:u-commerce. Hence, it is the very time to perform feasibility analysis in applying ubiquitous computing technology, especially estimating economical value of the on-going technology. Hence, the purpose of this paper is to propose a financial value estimating methodology in performing feasibility test on ubiquitous computing technology. To do so, Black and Scholes model is basically adopted. To show the feasibility if the idea proposed in this paper, actual case study through focused group interview with those who are actually performing on-going ubiquitous computing projects. As the result, we validated the possibility of applying Black-Sholes model to assessing feasibility analysis for ubiquitous technology development with the price of call option, volatility, and the comparison with other similar technologies.
The paper explores how corporate payout polish depends on managers' stock-option value. Specifically, this paper examine the relationship between managers' stock-option value and the ratio of stock repurchase, and analyze the relationship between price-incentive intensity of managers' stock-option and the ratio of stock repurchase. The hypotheses mentioned above are empirically tested using 137 firms listed on the Korean Exchange(KRX). OLS and Tobit regression method are used to above hypotheses. The results of this paper are as follows: First, as managers' stock option value increases, future the ratio of stock repurchase increase. Second, as the price-incentives intensity of managers' stock option increases, the patio of stock repurchase also increase. Overall, The above results imply that managers with stock option prefer stock repurchase over cash dividends to increase private benefits.
The traditional Black-Scholes model for option pricing is based on the assumption that the log-return of the underlying asset follows a Brownian motion. But this assumption has been criticized for being unrealistic. Thus, for the last 20 years, many attempts have been made to adopt different stochastic processes to derive new option pricing models. The option pricing models based on L$\acute{e}$vy processes are being actively studied originating from the Gerber-Shiu model driven by H. U. Gerber and E. S. W. Shiu in 1994. In 2004, G. H. L. Cheang derived an option pricing model under multiple L$\acute{e}$vy processes, enabling us to adopt drift and jumps to the Gerber-Shiu model, while Gerber and Shiu derived their model under one L$\acute{e}$vy process. We derive the Gerber-Shiu model which includes drift and jumps under L$\acute{e}$vy processes. By adopting a Gamma distribution, we expand the Heston model which was driven in 1993 to include jumps. Then, using KOSPI200 index option data, we analyze the price-fitting performance of our model compared to that of the Black-Scholes model. It shows that our model shows a better price-fitting performance.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.10
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pp.1423-1431
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2022
Volatility is one of the variables that the Black-Scholes model requires for option pricing. It is an unknown variable at the present time, however, since the option price can be observed in the market, implied volatility can be derived from the price of an option at any given point in time and can represent the market's expectation of future volatility. Although volatility in the Black-Scholes model is constant, when calculating implied volatility, it is common to observe a volatility smile which shows that the implied volatility is different depending on the strike prices. We implement supervised learning to target implied volatility by adding V-KOSPI to ease volatility smile. We examine the estimation performance of KOSPI200 index options' implied volatility using various Machine Learning algorithms such as Linear Regression, Tree, Support Vector Machine, KNN and Deep Neural Network. The training accuracy was the highest(99.9%) in Decision Tree model and test accuracy was the highest(96.9%) in Random Forest model.
Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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2017.05a
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pp.161-174
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2017
최근 들어 기술벤처기업에 대한 투자가 증가하고, 이를 위한 기술신용평가의 역할이 증대하였다. 그러나 금융권에서 바라보는 기술신용평가의 경우, 해당 기업의 신용등급이나 기술(력) 등급평가에 초점을 두어, 대상기술의 사업화 및 수익성 관점을 체계적으로 반영하지 못하는 한계를 지닌다. 따라서, 벤처캐피털(VC)이나 엔젤투자자를 비롯한 금융권에서 대상기술의 수익성 정보를 참조하거나 기술벤처기업 설립시 기술지분을 참고하는 등, 기존 기술이전거래 협상참조용이나 담보 보증용에 널리 이용되던 기술가치평가의 활용범위가 급격히 확대되고 있다. 제조 서비스 분야의 일반 기술 뿐만이 아니라, 바이오 제약 의료 분야 기술에서도 미래 투입되어야 하는 사업화 소요기간 및 비용을 고려하여 기술가치를 산정해야 할 때가 있다. 기존의 현금흐름할인법(DCF법)이 연속된 투자에 대한 고려를 못하거나 기술적용 제품의 상용화 투입비용에 대한 확률적인 속성을 반영하지 못하는 등 한계점을 지니고 있다. 그러나 기술과 투자의 가치는 기회가치로 보고 자원배분을 위한 의사결정 정보를 감안해야 하므로, 실물옵션의 개념을 적용하는 것이 바람직하다고 여겨진다. 흔히 기업가치를 평가할 때 주가의 변동성(volatility) 개념을 도입하여 전일종가 대비 익일시가의 분산값을 활용하기도 한다. 이러한 개념을 기술가치평가에 적용하기 위해서는 '주가의 연속성(상대적 미세한 변화)' 및 '양(+)의 조건'을 고려해야 하는데, 실제 기술가치평가 상의 현금흐름은 사업초기년도 음(-)의 값이 나타나거나 2~3년 내외의 짧은 수익예상기간 하에서는 주가와 같은 변동성을 도출하는데 무리가 있다. 따라서 많은 문헌에서 연구된 바와 같이, 실물옵션 기반의 기술가치 산정을 위한 블랙-숄즈 모형에서 변동성과 기초자산가치, 그리고 사업화비용 간의 관계를 살펴볼 필요가 있다. 아울러 옵션가격결정모형(Option Pricing Model)에서 불확실성을 반영한 기초자산의 현재가치와 사업화비용의 현재가치분이 특정 임계조건 하에서 '옵션행사 포기(NAT; no action taken)' 영역으로 구분되는 지를 수학적으로 도출하고 관찰변수(입력값)에 따른 옵션가치 산출표를 개발하여 제시한다.
This study estimates the value of photovoltaic core material technology, which is getting attention as a clean energy source. The estimation is based on the real option pricing model (ROPM). This study has two main contributions. The first is in the methodology. The process of modeling volatility, which is the most complicated stage in ROPM, is greatly simplified by using the stock price as a covariate representing the volatility of the real option's basic asset. The second contribution is the application of technology. In this study, the economic value of poly-silicon, a core material in the photovoltaic industry and recently surging in demand, is evaluated as a manufacturing technology. In a case study of a company in the photovoltaic industry, the stochastic process of a basic asset follows geometric Brownian motion (GBM), and the option value of firm A's poly-silicon manufacturing technology is estimated at 3.4 trillion won.
We consider several methods to approximate option prices with correction terms to the Black-Scholes option price. These methods are able to compute option prices from various risk-neutral distributions using relatively small data and simple computation. In this paper, we compare the performance of Edgeworth expansion, A-type and C-type Gram-Charlier expansions, a method of using Normal inverse gaussian distribution, and an asymptotic method of using nonlinear regression through simulation experiments and real KOSPI200 option data. We assume the variance gamma model in the simulation experiment, which has a closed-form solution for the option price among the pure jump $L{\acute{e}}vy$ processes. As a result, we found that methods to approximate an option price directly from the approximate price formula are better than methods to approximate option prices through the approximate risk-neutral density function. The method to approximate option prices by nonlinear regression showed relatively better performance among those compared.
Recently, when evaluating the technology values in the fields of biotechnology, pharmaceuticals and medicine, we have needed more to estimate those values in consideration of the period and cost for the commercialization to be put into in future. The existing discounted cash flow (DCF) method has limitations in that it can not consider consecutive investment or does not reflect the probabilistic property of commercialized input cost of technology-applied products. However, since the value of technology and investment should be considered as opportunity value and the information of decision-making for resource allocation should be taken into account, it is regarded desirable to apply the concept of real options, and in order to reflect the characteristics of business model for the target technology into the concept of volatility in terms of stock price which we usually apply to in evaluation of a firm's value, we need to consider 'the continuity of stock price (relatively minor change)' and 'positive condition'. Thus, as discussed in a lot of literature, it is necessary to investigate the relationship among volatility, underlying asset values, and cost of commercialization in the Black-Scholes model for estimating the technology value based on real options. This study is expected to provide more elaborated real options model, by mathematically deriving whether the ratio of the present value of the underlying asset to the present value of the commercialization cost, which reflects the uncertainty in the option pricing model (OPM), is divided into the "no action taken" (NAT) area under certain threshold conditions or not, and also presenting the estimation logic for option values according to the observation variables (or input values).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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