• The Korean Journal of Financial Management
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• v.13 no.1
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• pp.237-260
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• 1996

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.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.3 no.1
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• pp.329-357
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• 1996

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.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.9 no.1
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• pp.35-55
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• 1992

Black과 Scholes가 옵션가격모형(價格模型)을 개발한 후 그 모형에서의 가정들을 완화시킴으로써 옵션모형들이 발전되어 왔다. Black-Scholes의 옵션가격모형(價格模型)의 문제점중의 하나는 주가의 분산이 만기일까지 일정(一定)하다는 가정이다. 본 연구에서는 장기옵션이 Scorer 이용하여 주가분산(株價分散)의 중요성을 고찰하였다. 즉 Cox, Ingersoll과 Ross의 일반균형이론(一般均衡理論)에 근거한 random variance 옵션모형을 도출하였고 이것을 Black-Scholes 옵션모형과 비교하였다. 장기유럽식 옵션에 대하여 주가변동성(株價變動性)의 위험(危險)프레미엄이 중요한 요소이고 위험(危險)프레미엄을 고려한 random variance 옵션모형이 위험(危險)을 고려치 않는 random variance옵션모형(模型)보다 예측력이 높게 나타났다.

• Journal of Korea Technology Innovation Society
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• v.9 no.1
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• pp.84-102
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• 2006

This paper compares four models to value a biotechnology R&D project; option tree model, dynamic discounted cash flow(DCF) model, and option thinking DCF model with general DCF model. Real Options, especially 6-folded option tree model yields boner estimate of value than values using other methods. According to sensitivity analysis, sales of final products, number of investigational new drug developments(INDs) and success rates of each stage are key factors for the value of biotechnology R&D investment.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.2
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• pp.251-260
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• 2017

The option pricing of Black와 Scholes (1973) and Merton (1973) has been widely reported to fail to reflect the time varying volatility of financial time series in many real applications. For example, Duan (1995) proposed GARCH option pricing method through Monte Carlo simulation. However, financial time series is known to follow a fat-tailed and leptokurtic probability distribution, which is not explained by Duan (1995). In this paper, in order to overcome such defects, we proposed the option pricing method based on GARCH models with normal mixture errors. According to the analysis of KOSPI200 option price data, the option pricing based on GARCH models with normal mixture errors outperformed the option pricing based on GARCH models with normal errors in the unstable period with high volatility.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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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.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.314-317
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• 2000

금융파생상품인 옵션의 가치평가를 이해하는 데 널리 사용되는 이항분포모형은 다음과 같은 특징을 가지는 것으로 알려져 있다 첫째, 옵션의 가치는 주가의 상승 또는 하락할 확률과는 무관하게 결정된다. 둘째, 옵션의 가치는 투자자의 위험에 대한 태도와는 관계없이 결정된다. 이 논문에서는 옵션의 기초물인 주가가 한기간 후에 상승 또는 하락하는 기본모형에서 옵션의 가치평가가 주가의 변동 확률과 투자자의 위험에 대한 태도와 무관하지 않음을 예제를 통하여 밝히게 될 것이다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.746-752
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• 2005

본 논문에서는 다층 퍼셉트론 신경망 학습을 위한 새로운 두 단계 학습방법을 제안하고 이를 옵션 가격결정 모형에 응용하였다. 제안된 신경망 학습 알고리즘의 첫번째 단계는 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용하여 빠르게 국소최적해를 찾는 것이고 두 번째 단계는 첫 번째 단계에서 찾은 국소최적해가 원하는 수준에 미치지 못할 경우 선형탐색 터널링을 이용해서 더 나은 해를 찾는 것이다. 이 두 단계를 반복적으로 수행함으로써 연결가중치 공간에서 구하고자 하는 해를 빠르고 안정적으로 찾을 수 있다. 현재 옵션가격결정 모형으로 많이 이용되고 있는 Black-Scholes 모형의 문제점을 극복하기 위해서 제안된 신경망 모형을 옵션가격결정 문제에 사용하였다. 이 모형을 KOSPI200 옵션 데이터로 실험한 결과 Black-Scholes 모형에 비해 검증오차를 60% 가량 줄일 수 있었다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.26 no.3
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• pp.227-246
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• 2009

This study examines the dynamic hedging performances of the Black-Scholes model and Heston model when stock prices drift with stochastic volatilities. Using Monte Carlo simulations, stock prices consistent with Heston's(1993) stochastic volatility option pricing model are generated. In this circumstance, option traders are assumed to use the Black- Scholes model and Heston model to implement dynamic hedging strategies for the options written. The results of simulation indicate that the hedging performance of a mis-specified Black-Scholes model is almost as good as that of a fully specified Heston model. The implication of these results is that the efficacy of the dynamic hedging performances on evaluating the specifications of alternative option models can be limited.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.9 no.2
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• pp.169-175
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• 1992

본 논문에서는 이산적(離散的) 시간하(時間下)의 옵션가격결정모형(價格決定模型)이 시장균형개념(市場均衡槪念)과 일관성(一貫性)을 갖지 않을 수 있다고 주장된다. 구체적으로, 이 모형의 유도에 필수불가결한 이변량 자연대수 정규분포의 기본가정이 경제의 시장청산조건(市場淸算條件)들과 상충될 수 있음이 보여진다. 따라서, 이산적 시간하의 옵션가격결정모형은 다음과 같이 아주 제약적인 가정하에서만 유도될 수 있을 것이다. 즉, 기초자산(基礎資産)이 총체적(總體的) 부(富)(aggregate wealth)의 유일한 구성요소이거나, 혹은 옵션이 총체적(總體的) 부(富)에 대해서 발행되는 것으로 가정하는 것이다.