• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.12
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• pp.226-231
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• 2016

Binomial trees are used to price barrier options. Since barrier options are path dependent, option values of each node are calculated from binomial trees using backward induction. We use generalized Catalan numbers to determine the number of cases not reaching a barrier. We will generalize Catalan numbers by imposing upper and lower bounds. Reaching a barrier in binomial trees is determined by the difference between the number of up states and down states. If we count the cases that the differences between the up states and down states remain in a specific range, the probability of not reaching a barrier is obtained at a final node of the tree. With probabilities and option values at the final nodes of the tree, option prices are computable by discounting the expected option value at expiry. Without calculating option values in the middle nodes of binomial trees, option prices are computable only with final option values. We can obtain a probability distribution of exercising an option at expiry. Generalized Catalan numbers are expected to be applicable in many other areas.

• 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.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.17 no.1
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• pp.76-82
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• 2016

Decision-making in construction projects often include options features. Such embedded options are difficult to value properly and many decision makers do not have experience in option analysis. The purpose of this paper is to demonstrate how real option analysis can be used to value capital expenditures on construction materials. We propose a real option framework to evaluate decision-making processes involving the purchase of construction materials. A case study was conducted by evaluating the purchase decision-making of solar cells, a good with high price volatility. Using real option analysis two strategies to improve the financial feasibility of installing a solar panel system were derived. The first strategy involves using a price cap that gives the project manager the right, but not obligation, to buy the modules for a predefined price during the next year. The second strategy is to defer the purchase of the solar cells until future price information becomes clearer. Both of the strategies in the case study were valued using the binominal model. This study will help to improve the financial feasibility of purchasing construction materials with high price volatility by including the value of managerial flexibility.

• Economic and Environmental Geology
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• v.41 no.5
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• pp.551-562
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• 2008

Option pricing model in finance has been applied to price non-financial options, called real options. The real option valuation method is ideally suited to irreversible decision making under uncertainty, including the need to determine the optimal time to act and even change between alternative courses of action as information is collected. Therefore, the real option valuation method is expected to provide a superior and less subjective approach to determining optimal strategies for water resources supply projects, which have been reported to have huge risks due to uncertainties, and investors and policy makers need to build an optimal strategy - when and if to invest - with uncertainties and managerial flexibilities considered.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.9 no.2
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• pp.343-367
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• 1992

이 연구는 시계열분석(時系列分析)에 의해 주식수익율(株式收益率)의 변동성(變動性)을 예측하는 모델을 개발하고 그것에 의해 도출된 예측치(豫測値)의 실제변동성(實際變動性)에 대한 예측력(豫測力)을 미국의 주식시장자료를 사용하여 검증 비교하였다. 구체적으로 수익률변동성에 대한 (1) 역사적(歷史的) 변동성(變動性), (2) ARMAX 예측치(豫測値), (3) GARCH 예측치(豫測値) 등이 도출되고 그것들의 예측력이 통계적 비교와 회귀분석 등의 여러차원의 평가기준에 의해서 비교된다. 실증결과에 따르면 선택된 독립변수들에 근거한 ARMAX 예측치가 다른 예측치들 보다 모든 평가기준에서 우수한 예측력을 보였다. GARCH 예측치는 기대와는 달리 만족스러운 예측력을 보여주지 못했다. 본 연구에서 예측력이 실증된 ARMAX 예측치를 다양한 옵션가격결정모형의 변동성투입요소로 사용하는 것은 보다 정확한 옵션의 이론가격을 도출하는 데 크게 기여할 것이다. 또한, 이 논문의 실증결과는 각종의 자산가격결정이론, 수익률분포이론 등의 학문적 분야 뿐만 아니라 주식수익률 변동성의 동향이 일반투자자들의 투자전략에 결정적 영향을 미친다는 점에서 실무적인 관점에서도 시사하는 바가 크다고 할 것이다.

• 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.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.1 no.2
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• pp.85-92
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• 2000

Warrants are often described as call potions written tv firms on their own stock. However, a call option is a pure side bet; i.e., none of the cash flows associated with the call's sale or exercise involves the firm. Issuing warrants on the other hand, can affect the firm's aggregate level of investment, composition of its capital structure. and the price of the stock on which warrant can be exercised. The problem of the warrant pricing can be solved by using of multivariate data analysis techniques, such as regression analysis or discriminant analysis, instead of OPM. The value of this approach is that we can evlauate the relative importance of each independent variable which affect a price of a warrant. This study empirically examines the Japanese warrant pricing by multiple regression analysis using a sample or 300 observations traded on Tokyo Stock Exchange during the periods between 1995 and 1996.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.18 no.2
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• pp.99-123
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• 2001

예금보험제도는 금융기관에 대한 예금자의 신뢰성을 보장해 주어 금융제도의 안정성을 유지시킨다는 면에서 유용한 제도이나 보험의 일반적인 속성인 도덕적 해이를 유발할 수 있다는 단점이 있으며, 이를 방지하기 위한 대안으로 예금보험료율을 금융기관의 위험에 따라 차등화 하는 위험예금 보험료율 제도가 검토되어 왔고 일부 국가에서는 이를 시행하고 있다. 위험예금보험료율을 결정하는 방안으로 그간 주가자료를 이용한 옵션가격결정모형이 주로 연구되어 왔는데, 본 연구에서는 Cox의 위험비례모형을 이용하여 은행의 위험을 측정하고 보험료율을 결정하는 방안에 관하여 연구하였다. 위험비례모형은 옵션가격결정모형과 달리 재무지표를 사용하므로 감독당국에서 실무상 적용하기가 용이하다는 등의 장점이 있다. 위험비례모형을 국내은행에 적용하여 실증분석한 연구결과 현행의 고정 예금보험료율은 국내은행의 위험에 비해 상당히 낮은 수준으로 나타났으며, 보험료율 결정에 가장 큰 영향을 미치는 변수인 은행 실패시 예금보험기구가 부담하는 손실비율을 최소화하기 위해서는 부실은행은 조기 퇴출시켜야 한다는 논리적 타당성도 도출하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.3 no.1
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• pp.1-12
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• 1997

파생금융상품이란 주식이나 채권과 같은 기준자산에 대해서 발행되는 2차 금융상품으로써 기존의 재무이론에서는 수리적 모형에 기반을 둔 가격결정모형을 이용하여 가치를 평가하였다. 그러나 이러한 전통적인 가격결정모형은 복잡한 현실세계를 단순화시키기 위한 제반 가정을 요구하기 때문에 이러한 가정이 현실에 부적합한 경우에는 모형가격이 실제가격으로부터 커다란 괴리를 갖게 된다. 본 연구에서는 전통적인 가격결정방법의 단점을 극복할 수 있는 자료 의존적인 인공신경망기법을 제시하고 대표적인 파생금융상품인 국내 전환사채의 가격결정에 적용해 봄으로써 그 가능성을 제시하였다. 인공신경망기법을 전환사채의 가격결정에 적용한 결과 전통적 가격결정방법에 비해 평균절대오차를 70%정도 줄일 수 있다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.25 no.2
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• pp.69-101
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• 2008

We empirically investigate the option leverage property that should be priced under much more general conditions than the Black-Scholes assumptions and the option redundancy property that is based on the assumption that the underlying asset price follows a one-dimensional diffusion process and examine the systematic risk factors implied in the return dynamics of KOSPI 200 index options. We find that the option leverage pattern is similar to the theoretical result but the options are not redundant securities and in the nonlinear structure of option payoffs, the traders of KOSPI 200 index options price the systematic higher-moments and the negative volatility risk premium significantly affects delta-hedged gains, even after accounting for jump fears. But the empirical evidence on jump risk preference is less conclusive.