본 논문은 확률적 변동성하의 통화옵션가격결정모형에 대하여 실증적으로 검증하였다. 연구결과 OTM, ATM, ITM에서 일정한 변동성을 가정하는 모형가격은 확률적 변동성하의 통화옵션가격결정모형에 비교하여 일치적으로 높게 나타나고 있으며 OTM옵션에 가격결정오차의 크기는 ATM 옵션보다 크게 나타나고 있다. 또한 옵션의 만기가 길수록 가격결정오차의 크기는 커진다는 것을 보여주고 있다. 확률적 변동성하의 통화옵션가격결정모형이 일정한 변동성을 가정하는 통화옵션가격결정모형보다 행사가격과 만기편의를 감소시키며 특히 단기의 만기를 가진 범위에서는 매우 큰 오차감소효과가 나타났다. 따라서 통화옵션가격결정모형을 이용하여 옵션가격을 예측함에 있어 환율변동성이 일정하다는 가정하에서 변동성을 모형에 투입하는 것보다는 환율변동성의 이분산성을 고려하여 추정된 변동성을 모형에 투입하는 것이 통화옵션가격의 예측력을 개선시킬 수 있다고 할 수 있다. 그리고 회귀분석결과 설명력을 나타내는 $R^2$값이 높게 나타나고 있으며, 확률적 변동성하의 통화옵션가격결정모형의 $R^2$값이 일정한 변동성을 가정하는 모형의 $R^2$보다는 높게 나타나고 있다.
본 연구는 주가지수옵션의 도입이 주식시장의 주가변동성 및 정보적 시장효율성에 미치는 영향에 대해 실증적으로 분석하였다. 주가지수옵션의 도입이 주식시장의 변동성에 어떠한 영향을 미치는 가를 보기위해 각국별로 동일한 가중치를 둔(equally weighted) 국제 포트폴리오를 구성함으로써 주가지수옵션 도입이라는 요인외의 다른 요인들을 통제하였다. 이 포트폴리오를 이용한 분석결과에 의하면, 주가지수옵션의 거래는 단기간에 걸쳐서는 주식시장의 주가변동성에 별 영향을 주지 않았으나 다소 긴 기간인 1년 정도의 기간에서는 주가변동성을 증가시켰다. 또한 본 연구는 GARCH 형태의 모델을 이용하여 주가지수옵션시장의 개설이후로 주식시장의 시간에 따라 변하는 주가변동성(time-varying volatility)에 어떤 구조적 변화가 있었느냐를 분석함으로써, 주가지수옵션의 거래가 정보적 시장효율성(informational market efficiency)에 어떠한 영향을 미치는가를 알아보았다. 우리의 실증분석 결과는 지수옵션 도입 이후로 정보의 이산적 패킷(discrete packets)인 여러 변동성 충격(volatility shock)이 주식시장에 더욱 더 빨리 흡수된다는 것을 보여주었다. 이는 주가지수옵션의 도입은 주식시장의 효율성 증대에 도움을 준다는 것을 의미한다.
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.
본 논문에서는 Duan(1995)이 개발한 GARCH 주식옵션가격결정모형을 통화옵션에 적용시켜 GARCH 통화옵션가격결정모형을 유도한 다음, 이를 Garman-Kohlhagen 모형과 유효성을 비교하여 다음과 같은 연구결과를 얻었다. 만기별 및 옵션의 상태별(OTM, ATM, ITM)로 GARCH 통화옵션가격결정모형의 가격오차가 Garman-Kohlhagen 모형보다 일관되게 낮게 나타났다. 이는 GARCH 통화옵션가격결정모형이 Garman-Kohlhagen모형보다 통화옵션의 평가에 더 유용한 모형임을 의미한다. 따라서 통화옵션의 가격을 예측할 때는 환율변동의 이분산성을 고려하여 환율의 변동성을 추정함으로써 통화옵션가격의 예측력을 제고시킬 수 있다고 생각한다. 그러나 GARCH 통화옵션가격결정모형의 모형가격이 시장가격과 상당한 편차를 보이는 경우도 있기 때문에 향후 통화옵션가격결정모형을 계속 발전시키는 과정에서 이자율의 확률적 특성을 반영하거나 환율변동의 점프특성을 도입해야 한다고 생각한다.
원-달러 장외 외환 시장은 1990년말 외환위기 및 2008년 서브프라임 위기때 극심한 변동성을 보였으므로 변동성 연구에 적합한 특성을 띤다. 본고는 ARCH 모형에 기반해 옵션 가격 결정 모형을 제시한 Duan, Heston and Nandi의 GARCH 모형으로 외환 옵션 시장에서 변동성의 특성이 옵션 가격에 반영되는 정도를 분석해 보았다. 2006년 5월부터 2013년 1월까지 원-달러 장외시장에서 거래되는 옵션 자료에 대해 본고는 세 가지 모형(Black and Scholes, Duan, Heston and Nandi)간의 설명력을 비교했다. 최우추정법으로 계산된 모수를 고정하고 전일 내재 변동성을 이용하여 당일의 이론 가격을 구해 오차를 계산하면 Duan 및 Black and Scholes 모형 모두 약 0.1% 수준을 보인다. 다만 Heston and Nandi는 상기 두 모형에 비해 큰 오차값을 가지며 또한 만기가 길어지면 설명력이 약해진다. 따라서 원-달러 외환 옵션시장의 경우 Duan 또는 Black and Scholes 모형을 이용하여 가치를 측정하는 것이 유용할 것으로 사료된다. 또한 정책적 시사점으로는 외환 현물 시장의 과거 변동성 평균이 14% 전후에서 형성되었으므로 내재 변동성 5%전후에서 외환 옵션 등을 매매하는 것은 매도자에게 대규모 손실을 초래할 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권1호
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pp.135-150
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2013
본 논문에서는 옵션시장에서의 변동성 회귀특성과 러프집합 알고리즘을 이용한 옵션전략을 개발하는 것을 제안한다. 이제까지 주식, 선물 시장에서는 다양한 연구가 선행되어 왔지만, 옵션시장에 대한 연구는 활발하지 않았다. 특히 고빈도 자료를 이용한 옵션 트레이딩 전략은 미미한 수준이다. 본 연구의 목적은 두가지로 구성된다. 첫째는 내재변동성 고평가, 저평가 상태를 측정하여 괴리가 발생했을 때 이익을 향유하는 변동성 회귀 모델을 구축하는 것이다. 둘째는 옵션트레이딩전략에 러프집합 알고리즘을 사용하여 부정확한 진입신호를 필터링하여 더 안정적인 수익을 추구하는 것이다. 이 논문의 요점은 옵션시장이 기초자산, 변동성, 이자율과 같은 다양한 요소에 영향을 받기 때문에, 변동성을 제외한 요인 (기초자산의 방향성)을 선물로 헤지하면서, 변동성괴리에 따른 이익만을 향유하는 것이다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.375-382
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1999
본 연구는 데이터마이닝 기법과 전문가 지식을 활용한 옵션가격 결정모형을 제시하는데 목적이 있다. 첫째, 데이터마이닝 기법 주의 하나인 인공신경망 기법을 활용하여 변동성과 옵션가격을 추정하고, 이를 전통적인 재무이론의 결과와 비교하였다. 인공신경망으로 추정된 변동성은 기존의 모형에 비해 개선된 성과를 보였으며, 가격결정모형은 대등한 성과를 보였다. 또한 모수적 기법과 비모수적 기법의 통합을 통해 성과의 개선을 가져올 수 있음을 보였다. 둘째, 시장 참여자들의 정보를 반영하여 옵션의 이론적 가격결정모형의 성과를 개선할 수 있는 사례기반추론시스템을 제안하였다.
본 연구의 목적은 음의 변동성위험프리미엄 특성에 기반한 전통적인 옵션 양매도전략의 문제점을 개선하기 위해, 변동성 예측을 이용한 양매도 포지션의 선택적 진입전략을 제안하고 그 투자 성과를 분석하고자 하였다. 선택적 진입전략은 비대칭적 변동성 전이효과와 SVM 모형을 결합하여 KOSPI 200 주가지수옵션시장의 장중 변동성이 하락이나 횡보로 예측되는 날만 양매도 포지션을 진입하는 옵션의 스트래들 매도전략이다. 2008년부터 2014년까지의 실험데이터에서 변동성의 최적 분류 모형을 찾아내고, 2015년부터 2018년까지의 검증데이터에 적용해 본 결과 제안모형이 비교모형보다 수익은 증가하고 투자 위험은 감소하는 우수한 결과를 보여주었다. 따라서 투자성과지표인 Sharpe Ratio가 증가하는 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 제안 모형은 옵션 거래자들에게 언제 포지션을 진입하고 언제 진입하지 말아야 하는지에 대한 가이드라인을 제시하고 있다.
한국의 옵션시장은 1997년 7월 7일부터 시작되었다. 이후로 시장 규모는 가파르게 성장하였으며 최근에는 하루 평균 거래대금이 1조원에 이른다. 시장을 예측하는 것은 불가능하다. 하지만 통계적 특성을 이용하면 지속적인 수익을 얻을 수 있다. 지수선물의 미결제약정은 장시작 시간인 9시부터 증가하기 시작하여 정오 근방에 최대 약 4000 계약 너머까지 증가하고, 다시 하락하기 시작하여 장 종료 시간인 15시에는 장시작시의 미결재약정으로 환원되는 특성이 있다. 이러한 특성을 변동성과 연관지어 해석하고 시간기반의 간단한 전략을 적용하면 하루에 약 1.07%의 수익을 얻을 수 있다. 이 때 8번의 거래가 발생하고 매매수수료를 제외하고 순이익을 얻기 위해서는 수수료가 저렴한 증권사를 찾아야 한다. 미결제약정의 특징을 변동성으로 해석할 수도 있지만 본 논문에서는 새로운 방식인 변동속도로 해석한다. 옵션의 가격은 내재가치와 시간가치로 이루어진다. 통계적으로 지수가 하락하는 속도가 상승하는 속도보다 빠르므로, 풋옵션의 변동성은 콜옵션의 변동성보다 통계적으로 크다. 이러한 속도 특성을 활용하면 0.15%에 이르는 매매 수수료를 제외하더라도 하루에 약 1.4%의 수익을 얻을 수 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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