블랙숄즈모형에서 옵션가격을 결정하는 변수 중 기초자산의 변동성은 현재 시점에서는 알 수 없고, 미래시점에 실현된 변동성을 사후에야 알 수 있다. 하지만 옵션이 거래되는 시장에서 관찰되는 가격이 있기 때문에 가격에 내재된 변동성을 역으로 산출한 내재변동성은 현재 시점에 구할 수 있다. 내재변동성을 구하기 위해서는 옵션가격과, 블랙숄즈 모형의 변동성을 제외한 옵션가격결정변수인 기초자산가격, 무위험이자율, 배당률, 행사가격, 잔존기간이 필요하다. 블랙숄즈모형의 변동성은 고정된 상수이나, 내재변동성 산출시 행사가격에 따라 변동성이 다르게 산출되는 변동성스마일현상을 보이기도 한다. 따라서 내재변동성 산출시 옵션 단일 종목이 아닌 시장전반의 변동성을 감안하는 것이 필요하다고 판단하여 본 연구에서는 V-KOSPI지수도 설명변수로 추가하였다. 머신러닝기법 중 지도학습방법을 사용하였으며, Linear Regression 계열, Tree 계열, SVR과 KNN 알고리즘 및 딥뉴럴네트워크로 학습 및 예측하였다. Training성능은 Decision Tree모형이 99.9%로 가장 높았고 Test성능은 Random Forest 알고리즘이 96.9%로 가장 높았다.
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.
본 연구는 CKLS (1992)와 Nowman and Wang (2001)을 참고하여 다양한 형태의 확률과정 모형들을 추정하였다. 실증분석에서는 1996년 1월부터 2005년 1월까지의 월간 브렌트(Brent) 유가를 대상으로 일반적 적률법(GMM)을 적용하였다. 또한, 시뮬레이션된 시계열자료를 활용하여 유럽행 콜옵션의 가치를 산정하고, 확률과정 모형별로 비교하였다. 실증분석 결과에 의하면, 원유가격의 경우 가격 수준에 따라 변동성이 크게 좌우된다는 것을 알 수 있다. 하지만, 기존 관련 연구의 결과들과 달리 유가의 평균회귀 성향은 약한 것으로 나타났다. 이와 함께, 본 연구에서 채택한 상이한 확률과정 모형에 따라 원유를 기초자산으로 하는 파생상품의 가치가 달라진다는 것을 알 수 있다.
Warrant란 소유자에게 일반회사채의 권리에 일정한 기간내에 일정한 가격으로 정해진 수의 발행회사 주식을 매입할 수 있는 권리인 신주인수권을 함께 부여한 사채로서 금융파생상품의 하나이다. Warrant는 콜옵션과 동일한 성격을 가지면서도 투자자가 아니라 기업에 의해서 발행된다는 점이 콜옵션과 상이하다. 이러한 warrant의 특징은 특히 배당(dividend)을 지급하는 경우 블랙ㆍ숄즈 옵션가격 모형으로 평가하는데 문제가 있다. 또한 신주인수권의 행사는 발행주식의 수를 증가 시킴으로써 기업의 자산과 이익이 희석화(dilution) 된다. 본 연구는 OPM 대신에, 다변량 분석기법중의 하나인 다중회귀분석을 통하여 warrant가격에 영향을 미치는 주요 변수를 분석함으로써 warrant 가격결정 문제를 해결하고자 한다. 이를 위하여 1995년과 1996년의 일본동경주식시장의 300여개 warrant 자료를 토대로 실증분석 함으로써 warrant 가격결정 주요변수와 warrant 가격 예측 모형을 검토하였다.
본 논문에서는 옵션의 가격을 결정하기 위해 사용될 수 있는 몇 가지 근사적인 방법들을 수치적으로 비교하였다. 헤르미트 다항식 계열의 Edgeworth 확장과 A-type Gram-Charlier 방법, C-type Gram-Charlier 방법, normal inverse gaussian (NIG) 분포를 이용하는 방법, 그리고 비선형 회귀를 이용한 점근적 근사방법이 그것이다. 이 방법들을 위험중립 확률측도 하에서 수익률의 분포함수를 근사하여 옵션가격을 계산하는 방식과 옵션의 근사가격식을 먼저 구하고 모수를 추정하여 가격을 계산하는 두 가지 방식을 사용하여 비교하였다. 모의실험에서는 확률변동성 모형에서 많이 사용되는 Heston 모형과 레비확률과정에서 좋은 적합도를 보이는 NIG 모형을 이용하여 자료를 생성하였고, 실제 자료로는 KOSPI200 콜옵션을 이용하였다. 모의실험과 실제 자료분석의 결과, 근사적 가격식을 먼저 구하는 방식이 좀 더 우수한 성능을 보였고 그 가운데 A-type Gram-Charlier와 비선형 회귀를 이용한 점근적 근사방법이 좋은 성능을 보였으며, 분포함수를 추정하여 옵션가격을 계산하는 경우 NIG분포를 이용하는 것이 상대적으로 좋은 결과를 보였다.
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.
해운사는 화물수송을 통해 수입을 창출하며 그 수송의 근간이 되는 선박에 대한 투자의 의사결정이 그 무엇보다 중요하다. 그럼에도 불구하고 기존에는 모든 상황이 정태적으로 고정된 것으로 가정하는 경제성 분석 방법인 현금흐름할인법을 주로 활용하였다. 따라서 본 연구는 선박 투자의 비가역성과 편익의 불확실성을 고려하여 경제성 분석 시 실물옵션 모형이 유용함을 보여주는데 있다. 특히 본 연구는 실물옵션 중 이항옵션가격결정모형을 활용하였으며, A해운사의 실 투자자료를 활용하여 시뮬레이션을 진행하였다. 분석 결과, 현금흐름할인법 중 순현재가치법에 따른 중고선박의 투자가치는 음(-)으로 분석되었으나 의사결정의 유연성을 반영할 수 있는 이항옵션가격결정모형에서의 투자가치는 양(+)의 경제성이 있는 것으로 평가되었다. 또한 선박 투자의 경제성은 수익 변동성과 할인율에 영향을 받는 것으로 나타났다. 이에 해운사의 선박 투자의사 결정 시 기존 현금흐름할인법과 더불어 실물옵션 모형을 활용하면 보다 유연한 결정을 하는 데 도움이 될 것으로 판단된다.
청정개발체제(Clean Development Mechanism, CDM)사업은 온실가스 배출을 줄이는 대신 그에 상응하는 탄소배출권(Certified Emission Reductions, CER)의 판매를 통해 추가 수입을 얻는 대표적인 신재생에너지 사업 보조 수단이다. 그러나 선물계약으로 고정된 가격에 CER을 판매할 경우 손실위험은 피할 수 있으나 CER 가격 상승에 따르는 프리미엄 혜택은 받지 못한다. 본 연구에서는 CER 매출을 극대화하기 위한 방안으로 CER이 일정 가격이상 일 경우에만 판매하는 권한을 실물옵션으로 모델링하였다. 옵션 가치를 정량화하기 위해 이항옵션 가격 모형을 활용하였으며, 생성된 라티스를 통해 예상되는 CER의 시장가격에 따라 옵션의 행사, 지연 및 포기여부의 절점별 분석을 가능케 하였다. 더불어, '파스칼의 트라이앵글' 원리를 적용하여, 손실은 피하면서 CER 판매를 지연시킬 수 있는 연도별 확률을 구할 수 있는 방안을 정립하였다. 이를 실제 국내 CDM 사업 중 매립가스 사업에 적용해 본 결과, 옵션으로 인해 사업의 NPV가 증대되었고, 최대 3년까지 CER 판매를 지연해도 손해를 보지 않는 것으로 관측되었다. 본 연구에서 제시한 프레임워크는 분석과정에서 투명성을 제공하고 NPV분석 외에 추가적인 사업성 정보를 제공하여 CER 판매 전략에 관한 중요한 투자 의사결정 정보를 제시해 준다.
기업의 의사결정은 실물옵션의 특성을 갖는 경우가 빈번하다. 이러한 옵션의 가치를 산정하는 일은 쉽지 않기 때문에 일방이 유리한, 즉 불평등한 계약이 맺어지는 경우 또한 흔하다. 기업의 합리적인 의사결정을 도모하기 위해서는 의사결정에 내장된 실물옵션의 성격을 정확하게 규명하고, 그 가치를 경제적으로 산정하는 방안이 체계화되어야 한다. 이에 본 연구는 건설 기업의 태양전지 구매 사례를 바탕으로 이 계약에 내장된 옵션을 분석하기 위한 프레임을 제시하였다. 또한, 이 상황에서 건설 기업이 취할 수 있는 두 가지 전략적 의사결정을 도출하고 이 전략이 갖는 가치 및 그 의미를 고찰하고자 하였다. 먼저 가격 상한의 성격을 규명하고 그 가치를 산정하였다. 그 다음으로 의사결정을 연기하는 전략을 취함으로써 얻을 수 있는 가치도 평가하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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