스톡옵션 부여 공시가 비정상적인 양(+)의 초과수익률을 가져온다는 선행 연구의 연장선상에서, 본 연구에서는 스톡옵션 부여 공시가 야기하는 초과수익률이 시간 및 부여횟수에 따라 변하는가를 검증해 보았다. 스톡옵션 도입 초기부터 스톡옵션 부여가 보편화된 시기까지에 대해 스톡옵션 부여공시에 따른 주가반응이 동일한가를 검증한 결과, 2000년 이후에는 스톡옵션 부여공시가 뉴스로서 가지는 의미가 점차 약해짐을 발견했다. 또한, 한 기업이 여러 차례에 걸쳐 스톡옵션을 부여할 경우, 부여횟수가 증가함에 따라 초과수익률이 점차 감소함을 발견했다. 이는 기업의 스톡옵션 부여가 보다 보편화될수록 스톡옵션 부여공시가 가지는 뉴스로서의 긍정적인 영향이 상대적으로 감소됨을 의미한다. 주식시장에서 보다 많은 수의 기업이 스톡옵션을 부여할수록, 또 한 기업이 여러 차례에 걸쳐 스톡옵션을 부여할수록, 투자자들은 기업의 스톡옵션 부여가 기업가치 증대에 미치는 영향이 상대적으로 적어질 것이라 기대함을 시사한다.
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.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권6호
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pp.1061-1073
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2009
주가지수 옵션투자는 과학적인 투자기법이며 다양한 지표 및 투자전략이 개발되어 있다. 본 연구의 목적은 현재 까지 시장에 소개된 다양한 옵션투자 기법들을 적용하여 과거 옵션 데이터를 통해 사후 검증하는데 있다. 옵션 데이터는 2001년 9월부터 2007년 1월까지 실제 증권거래소에서 거래되었던 틱 데이터를 기반으로 하고 있으며 비주얼 베이직을 활용하여 옵션 백 테스팅 모델을 제안하였다. 사후 검증은 틱 데이트를 10분봉으로 변형하여 실증분석 하였으며 옵션에 관한 모든 전략을 모델에 적용시킨 만큼 전략의 유용성을 쉽게 알아 볼 수 있다. 옵션투자는 레버리지가 높아 높은 위험, 높은 이익 구조를 가치는 만큼 시장상황에 맞게 옵션전략을 구사한다면 낮은 위험으로 안정적 수익을 추구할 수 있다.
본 논문은 옵션 시장에서 푸쉬풀 전략을 제시하고 이의 성능 분석을 한다. 푸시풀 전략은 초기 진입 시 설정한 예탁금이 줄어들지 않도록 관리하는 전략이다. 옵션의 만기에 외가 가격이 0이 되는 특성상외가 매도는 프리미엄의 수익을 기대할 수 있다. 시스템 트레이딩 툴이 멀티차트를 통하여 푸쉬풀 전략을 구현하고, 3월물 옵션에 대하여 성능 분석을 하였다. 2월 5일과 2월 11일에 두 번 임계값 조정이 발생하여, 총 6번의 매매에 총수익 769,000원 발생하였다. 승률은 67%이고, 자산대비 수익률은 한달에 9%가 발생하였다. 푸쉬풀 전략은 급격한 추세장을 제외하고는 한달에 10% 내외의 수익을 기대할 수 있는 안정된 전략으로 개인 투자자의 옵션 투자에 많은 도움을 줄 수 있다. 일반화된 자료를 추출하기 위해서는 향후에 실험 구간을 넓히고, 행사가 이동 구간을 줄이는 최적 지점을 찾아내는 연구가 필요하다.
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.
This paper studies dynamic relationship between cash market, forward market, and options market, from the perspective of systems thinking. It is shown that an exogenous shock to forward market can yield almost the same impact to the cash market, given a practically reasonable condition, but not vice versa. As far as options market is concerned, it matters what kind of options we deal with, who are long the option, and whether the option market maker performs dynamic hedging or not. In some cases, it is possible for the spot price to become unstable and diverge rather violently due to a strong negative feedback between the markets.
본 연구는 합리적 기대가설에 입각하여 내재변동성의 장기변화율과 단기변화율사이의 관계에 대해 Campa and Chang(1995)의 모형을 토대로 분석하였다. 합리적기대가설이란 옵션시장 참가자들이 기대하는 장기내재변동성이 미래단기의 내재변동성을 결정한다는 가설이다. 1999년 1월부터 2003년 12월까지 한국의 KOSPI 200 주가지수옵션시장에서 장기내재변동성과 단기내 재변동성과의 관계를 분석해 본 결과 우리나라 주가지수 옵션시장에서는 기대가설을 지지하지 않는다는 결론을 도출하게 되었다. 하지만 기대가설은 그 자체가 내포하고 있는 무시할 수 없는 중요한 의미를 지닌다는 것을 발견하였다. 첫째, 장기내재변동성 변화율이 기대 미래단기내재변동성 변화율과 같은 방향으로 움직인다는 것과 둘째, 단기변동성에 대한 장기변동성의 증가가 다음 장기변동성에 있어서는 증가 혹은 감소를 동반한다는 것을 분석하게 되었다. 즉, 어떠한 규칙적인 사이클을 찾을 수는 없었다는 것이다.
옵션의 가격을 계산하기 위한 수치해법은 크게 격자모형, 유한차분법, 그리고 몬테카를로 시뮬레이션의 세 가지로 분류된다. 유한차분법은 옵션가격함수가 만족하는 편미분 방정식의 모든 편도함수를 유한 차분식으로 근사하여 옵션을 평가하는 방법이다. 본 연구에서는 유한차분법을 이용하여 옵션을 평가 할 때 발생하는 가격계산 오차의 가장 큰 원인이 옵션 만기 손익구조(payoff)의 비선형성에 있음을 보인다. 특히, 옵션 시장에서 가장 거래가 많이 이루어지는 손익분기옵션(at the money option) 그리고 손익분기점에 가까운 옵션(around the money option)에서 가장 큰 오차가 발생함을 보인다. 또한 본 연구에서는 이러한 오차를 효율적으로 줄이기 위하여 행사가격 근처의 일부 구간에서만 구간점 사이의 간격을 변화시키는 수정된 유한차분법을 제시하고 오차의 크기와 계산의 효율성 측면에서 기존의 유한차분법과 비교·분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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