본 연구에서는 유로커런시와 외환시장의 초과수익률을 설명하는 여러 가지 모형을 검증하였다. 비록 Campbell-Clarida(1987)와 Lewis(1990,1991)는 이 시장에서 3개월물의 초과수익률에 대한 단일잠재변수모형을 기각할 수 없었지만 본 연구에서는 이 모형이 여러 포트폴리오에 대하여 기각되고 있음을 보여준다. 그러나 이 모형의 검증은 결합가정을 필요로 하기 때문에 모형의 기각원인을 찾는다는 것은 어려운 일이다. 기각의 가능성으로 세계 경제에 하나 이상의 위험요인이 존재할 수 있다는 것이 될 수도 있고 불안정한 상수가 원인일 수가 있다. 상수의 안정성검증에서 1979년 12월을 전후한 기간에 상수가 변하지 않는다는 귀무가설이 모든 포트폴리오에서 기각되었다. 따라서 양기간에 단일잠재변수모형과 두잠재변수모형을 검증하였다. 모든 포트폴리오에 대하여 1979년 12월 이전에는 단일변수모형이 기각되지 않았지만, 1979년 이후에는 체계적으로 기각되었다. 한편 두잠재변수모형은 양기간 모두에서 기각되지 않았다 따라서 위험요인에 변화를 주는 연방준비은행의 운영절차의 변화가 단일변수모형의 기각의 원인일 수 있다고 유추할 수 있다. 마지막으로 시간 가변적인 베타가 단일변수모형의 기각의 원인이 될 수 있는지를 검증하기 위하여 Harvey(1989,1991)에 의해서 개발된 모형을 적용해 보았지만 모형이 기각되었다. 따라서 유로커런시와 외화자산의 3개월물의 초과수익률에 두 잠재변수모형이 자료를 비교적 잘 설명한다고 볼 수 있다. 그러나 잠재변수모형의 검증은 자산가격결정의 일반균형이론의 검증도 아니고 검증력도 강하지 않기 때문에, 위험프리미엄을 설명해주는 단순한 실증분석으로 보아야 한다.
본 논문은 10개의 기업규모별 자산을 대상으로 최근에 발전된 계량기법인 GMM(generalized method of moments)을 이용하여 베타(beta)를 추정하였다. 분석대상기간으로 $1982.1{\sim}1991.4$사이의 월별자료를 사용한다. 실증분석 결과에 의하면, 기업규모별 구분에 따른 자산의 경우에 규모가 큰 기업보다 규모가 작은 기업의 베타가 상대적으로 작은 것으로 나타났다. GMM의 추정을 위한 수단변수로 회사채수익률과 정기예금금리의 금리차, 분석대상이 되는 자산 수익률과 시장포트폴리오의 자기시차, 그리고 상수가 사용되었다. OLS를 사용한 CAPM추정 결과에 비해 GMM을 사용한 추정 결과가 우월할 수 있음을 보여주고 있는데, 이것은 GMM에 사용된 수단변수들이 수단변수를 포함시킴으로써 관련자산들의 자기시차가 아닌 CAPM추정에 필요한 유용한 대용변수(代用變數)(proxy)를 제공하였고, 나아가 GMM이 잔차항(殘差項)의 자기상관(自己相關) 뿐만 아니라 조건부(條件附) 이분산(異分散)(conditional heteroskedasticity)을 잘 설명하고 있기 때문인 것으로 판단된다. t값 및 P-value에 의하면 GMM을 사용한 단순 CAPM 추정이 우리 나라의 현실경제와 잘 부합될 수 있음을 암시한다.
In this study, price discovery between the KOSPI200 spot, and leveraged ETFs(Leveraged KODEX, Leveraged TIGER, Leveraged KStar) is investigated using the vector error correction model(VECM). The main findings are as follows. Leveraged KODEX(Leveraged TIGER, Leveraged KStar) and KOSPI200 spot are cointegrated in most cases. There is no interrelations between the movement of Leveraged KODEX(Leveraged TIGER, Leveraged KStar) and KOSPI200 spot markets in case of daily data. Namely, in daily data, Leveraged KODEX(Leveraged TIGER, Leveraged KStar) doesn't plays more dominant role in price discovery than the KOSPI200 spot.
The purpose of this study was to analyze factors affecting the housing market by setting household loans and M2, which are liquidity indicators, and the industrial production index reflecting economic fluctuations, as variables, and to determine the effect of expected housing prices. An empirical analysis was conducted based on the data from January 2005 to May 2020, and the HP filter was applied to the real house price as the expected house price variable. As a result of the analysis, it was found that real household loans, real M2, and so on, had an effect on house prices, and expectations for past house prices and house prices increased the house prices in the present period. These results show that even though the liquidity expansion is aimed at revitalizing the economy, it can affect housing prices as well.
This study estimated a wide range of stochastic process models using the frameworks of CKLS (1992) and Nowman and Wang (2001). For empirical analysis, the GMM estimation procedure is adopted for the monthly Brent crude oil prices from January 1996 to January 2005. Using the simulated price series, European call option premiums were calculated and compared each other. The empirical results suggest that the crude oil price has a strong dependency of volatility on the price level. Contrary to the results of previous related studies, it shows a weak tendency of mean reversion. In addition, the models provide different implications for pricing derivatives on crude oil.
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.
본 논문은 Rogerson의 실질불변감모상각방식 (Real Constant Amortization Schedule)이 가격상한규제 (price-cap regulation)하에서도 사회적으로 최적인가를 규명하는 것을 목적으로 한다. 실질불변감모상각방식이란 피규제기업의 현금의 흐름 (cash flow) - 요율기저에 대한 공정보수와 감가상각액의 합계 - 의 실질가치가 매기에 일정하도록 해 주는 감모상각방식으로서, 이 방식을 사용할 경우 기업은 규제시차의 길이에 관계 없이 최척의 자본-노동비율을 달성하려 한다는 것이다. 실질불변감모상각방식은 통상 사용되는 감모상각방식보다 느린 속도로 자산의 가치를 줄여 나아가는 것으로 알려져 있다. 가격상한규제에 관한 단순한 모형을 구축하여 분석해 본 결과, 수요가 비탄력적일 경우 실질불변감모상각방식은 가격상한규제하에서도 최적자본-노동비율을 유도하며, 가격상한규제는 규제메카니즘에 있어서 투자보수율규제와 유사하다는 결론을 얻을 수 있었다. 그러나, 가격상한규제에 있어서는 소매물가지수의 상승률뿐만 아니라 피규제기업의 효율성제고 효과가 소비자가격의 인하로 나타나는 메카니즘도 중시되고 있다. 즉, RPI-X룰에서 X에 해당하는 부분으로서, 이는 내부효율성의 향상 이외에 기술진보속도도 반영하는데, 이러한 기술진보는 가격상한의 인하요인으로 작용하므로, 피규제기업의 입장에서는 감가상각속도의 적절한 설정이 없는 한 기술진보의 유인이 줄어들 수도 있다. 따라서 기술진보속도와 최적감가상각속도의 관계를 단순한 모형을 확장하여 살펴보았는데, 기술진보속도가 빠를수록 감가상각속도도 빨라져야 한다는 결과가 도출되었다.
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.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2004.05a
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pp.730-733
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2004
본 연구에서는 넉아웃 옵션(Knock-out option)이 내재된 주가연계상품(ELS)의 성과를 시뮬레이션을 이용하여 추정한다. 옵션과 기초자산을 결합하여 구성되는 ELS는 상품개발 시점에서 그 수익구조가 결정되며, 실현수익률은 미래의 시장흐름에 의하여 결정된다. 현재 ELS는 옵션가격의 결정, 수익구조의 결정, 그리고 수익률 추정이라는 개별 과정이 각각 옵션발행자, 상품개발자, 고객관리자 등에 의하여 별도로 이루어지고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이러한 개별 과정을 통합한 시뮬레이션 모형을 구축한 후, 이 모형의 결과(옵션가격, 수익구조, 실현수익률)를 기존 관행의 결과와 비교하여 본 연구에서 제안한 시뮬레이션 모형의 유용성을 제안한다. 분석 대상은 국내 장외파생상품 및 ELS의 기준이 되는 KOSPI 200 지수로 1990년 1월 3일부터 2002년 12월 30일까지의 1일 자료를 이용한다.
Shiller에 의하여 개발된 분산한계검증모형(分散限界檢證模型)은 간결하고 명쾌한 모형유도(模型誘導)와 강력한 검증결과(檢證結果)에 의해 주목받아 왔으나 비현실적(非現實的)인 가정(假定)들을 통한 모형설계와 검증통계량(檢證統計量)의 통계적 오류로 검증결과의 신뢰성이 의문시되어 왔다. 이러한 문제점을 제거하기 위한 Mankiw-Romer-Shapiro(MRS)모형(模型) 역시 임의변수(任意變數)의 도입으로 인한 검증력(檢證力) 저하(低下)와 고정기대수익율가정(固定期待收益率假定)의 채택으로 결합가설검증(結合假說檢證) 형태를 취하게 되는 문제점을 드러냈다. 본고(本稿)는 MRS모형(模型)의 문제점을 제거하기 위하여 먼저 Lucas의 균형자산가격모형(均衡資産價格模型)을 이용하여 고정기대수익율가정(固定期待收益率假定)을 완화하였고, 이에 의하여 구해진 변수들을 사용하여 합리적(合理的) 기대이론(期待理論)의 일반관계식(一般關係式)으로부터 새로운 검증모형(檢證模型)을 유도하였다. 1982~92년까지의 종합주가지수(綜合株價指數)와 대응하는 배당액(配當額)의 연도별(年度別) 시계열자료(時系列資料)를 가지고 검증실험을 행하여 본 결과 한국(韓國) 주식시장(株式市場)에서 효율적 시장가설은 기각되었고, 이를 통하여 관련정보(關聯情報)가 시장가격(市場價格)에 제대로 반영되지 않고 있으며, 정보(情報)의 비대칭성(非對稱性)으로 인하여 주식시장은 금융자원(金融資源)의 중개기능(仲介機能)을 효율적으로 수행하지 못하고 있음을 알 수 있었다. 따라서 한국 주식시장의 효율성을 제고하기 위하여 먼저 시장의 비효율성을 야기하는 요인(要因)들에 대한 분석(分析)과 이 분석을 통한 효율성(效率性) 장애요인(障碍要因)을 제거하는 것이 주식시장에 대한 정부정책(政府政策)의 우선순위(優先順位)가 되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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