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.
경제지표를 분석하는 방법으로 회귀 분석이나, 인공지능을 활용하여 미래의 데이터를 예측하는 연구가 발표되었다. 본 연구에서는 토픽모델링을 사용하여 과거 뉴스 기사로부터 얻은 주제 확률 데이터를 이용한 인공지능으로 미래 선물 가격을 예측하는 시스템을 구상하였다. 과거 뉴스 기사로부터 비지도학습을 통한 문서의 주제를 추출할 수 있는 LDA 방법으로 각 뉴스 기사 주제 확률 분포 데이터를 얻을 수 있고, 해당 데이터를 인공지능의 RNN의 파생 구조인 LSTM의 입력 데이터로 활용함으로써 미래 선물 가격을 예측하였다. 본 연구에서 제안한 방법에서는 선물 가격의 추세를 예측할 수 있었고, 이를 활용하여 추후 옵션 상품 등의 파생 상품에 대한 가격 추세도 예측할 수 있을 것으로 보인다. 다만, 일부 데이터에 대해 오차가 발생하는 것이 확인되어 정확도 향상을 위한 추가적인 연구가 필요하다.
본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어휘로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형은 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어휘 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.
자본주의의 꽃인 주식시장은 파생시장에 의해 영향을 받고 있으며, 파생시장은 지수옵션 상품에 의해 영향을 받고 있다. 최근 들어 시스템 트레이딩에 대한 관심이 점점 더해가고 있으며 투자자에게 컴퓨터 시스템과 매매 전략에 대한 이해를 요구하고 있다. 지수옵션 시장은 만기일을 기준으로 마치 파도와 같이 순간순간 살아 움직이고 있다. 옵션에 대한 효과적인 관점은 투자자에게 확률 높은 매력적인 전략을 제공하며 옵션의 움직임을 전체적으로 해석할 수 있게 한다, 그리고 궁극적으로 옵션가의 예측을 가능하게 한다. 행사가와 방향성에 의한 개별 옵션은 함수로 해석될 수 있다. 다양한 입력값에 의해 가격이라는 하나의 출력값이 결정되는 구조이다. 입력값에는 지수, 시간, 거래량 의 세가지 카테고리로 이루어진다. 이중 거래량은 예측이 가능한데, 개별 옵션이 아닌 앙상불의 경우 출력값으로 처리될 수 있다. 하지만 앙상불 옵션에서 개별 옵션가는 경직성을 가지게 되어 예상가의 차이에 의한 압력이 발생하게 된다. 이 압력은 이후의 지수변화에 핵심적인 에너지로 작용할 수 있다. 압력의 측정은 다양한 방법이 있을 수 있는데, 본 논문에서는 뉴로-퍼지 시스템을 이용한 예측값과의 차이를 측정하여 계산하였다. 일단 학습된 뉴로-퍼지 시스템은 가격을 예측하게 되며, 실제 가격과의 괴리는 압력으로 해석할 수 있다.
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.
미국의 PJM(Pennsylvania-New Jersey-Maryland) 전기도매시장의 전기 가격을 가변 전환확률 국면전환모형(regime switching model with time-varying transition probability model)을 이용해서 추정해보았다. 전기수요뿐만 아니라 기온을 전환확률 방정식의 설명변수로 포함시킴으로써 전기가격이 낮은 국면에서 높은 국면으로 전환할 확률의 문턱점(threshold) 효과가 뚜렷이 향상되었다. 따라서 도매전기가격의 스파이크(spike) 발생을 예측할 수 있게 되는 것이다. 이는 또한 미국의 도매시장 전기가격의 스파이크는 기온에 의해서도 잘 설명되며, 이를 이용하여 날씨관련 파생상품이나 계약을 통해서 도매전기 구입비용의 위험을 해지할 수 있다는 것을 의미한다.
본 연구는 일중 KOSPI200 시장이 급변하는 시점을 기준으로 변동성지수의 KOSPI200점프를 예측력을 분석하였다. 본 연구의 주요 실증결과는 다음과 같다. 첫째, 변동성지수는 음의 KOSPI200점프에 대한 예측력을 가지는 것으로 나타났다. 변동성지수는 음의 점프 발생 전 정보의 유용성이 양의 점프 발생 시보다 유용한 것으로 나타났다. 둘째, 점프의 크기에 따른 변동성지수의 예측력은 강한 점프 발생보다는 약한 음의 점프에 대해서 높은 것으로 나타났다. 셋째, 변동성지수는 점프 발생 이후의 KOSPI200 수익률의 지속성에 대해서도 정보를 가지는 것으로 나타났다. 최소 6분에서 최대 8분까지 점프시점의 변동성지수에 따라서 점프 발생 후의 KOSPI200 수익률이 변화하는 움직임을 잘 설명해주었다. 넷째, 점프 방향에 따라서 음의 점프에 대해서 변동성지수가 증가하면 증가할수록, 향후 KOSPI200은 지속적으로 하락하게 되고, 양의 점프에 대해서는 변동성지수가 증가하면 증가할수록, KOSPI200은 상승하는 패턴을 보인다. 본 연구의 결과는 점프 예측뿐만 아니라 파생상품의 가격결정, ELW ELS 등 파생결합상품의 변동성위험 헤지 그리고 변동성거래를 이용한 포트폴리오 투자전략 수립 등에 기여할 것으로 기대되어진다.
최근(2008년) 국제금융위기를 초래한 여러 변수들 중, 사회적인 소득불균형와 금융위기에 대한 대응책의 미흡 등의 문제들을 포함한 거시경제변수들 중, 특히 2가지 요인들에 주목할 필요가 있다. 즉, 2000년 이후부터 지속되어 온, 국제적 무역 불균형과 통화정책 상의 오류라는 요인들이다. 특히 후자의 경우, 2000년대 초반부터 지속된 경제의 불확실성 확대가 연방중앙은행이 저금리정책을 유지하게 된 주된 요인이 되었으며, 이로 인한 자본시장의 과도한 유동성이 시장참여자들로 하여금 시중 금리이상의 수익률을 추구하는 금융상품을 찾기에 비정상적 노력을 기울이도록 유도하였다. 본 논문에서는 상기 거시경제적인 변수와 관련하여, 국제금융위기의 직접적이고 미시적인 원인으로 간주되고 있는 장외파생상품에 대한 분석과 실증적 연구를 수행하였다. 금융위기 상황 이전의 장외파생상품들에 대한 과도한 투자열기, 특히, 신용부도스왑(Credit Default Swap, CDS)의 국제 자본시장에서의 과열된 매매가 최근의 국제금융위기를 초래한 직접적인 원인이 되었다고 판단되기 때문이다. 본 논문의 기여점으로는 자본선진국들에서는 CDS의 스프레드(프리미엄)에 대한 결정요인들에 대한 연구가 지속적으로 이루어 졌으나, 국내 기업들에 대한 결정요인에 대한 연구는 상대적으로 미약하였다는 점이라 할 수 있다. 본 연구의 방법론으로서 산업효과를 고려한 다중회귀식을 이용한 결정요인들에 대한 유의성 검정이며, 설명변수들 중에서, 국고채(만기 3년) 수익률, 시가-장부가 비율, 그리고 기업규모가 국내 기업들의 CDS 스프레드 의 유의한 결정요인이었다. 첫 장에서는 최근의 국제금융위기관련, 그에 대한 원인분석을 서술하였으며, 둘째 장에서 부채담보부증권과 신용부도스왑에 대한 구체적 개념을 설명하였다. 다음으로 국내 기업들 중, 국제적으로 CDS 스프레드가 거래되는 표본기업들을 대상으로 결정요인 분석을 실증적으로 수행하였다. 마지막 장의 결론 부분에서는 요약과 향후 연구에 대한 내용을 서술, 제시하였다.
Before and after the Capital Market Integration Act in 2007 is implemented in South Korea, many of small-and mid sized exporting companies in South Korea has been bankrupted or filed for lawsuit claiming mis-selling(KIKO) by the banks. The basic economic structure of KIKO in Korea are part of a business model based on the use or misuse of exotic derivatives whose results are anything but imaginary. 571 mid sized exporting companies have been damaged about $28 billion. KIKO is a currency option product that sells foreign currencies at higher foreign exchange rate when the rate moves within a certain range, but sells foreign currencies at two or three times lower rate than the market price when the rate exceeds the designated upper limit. KIKO, Therefore, is hard to know whether the non financial firms intended to hedge against further strengthening of their currency or merely to speculate. It is also hard to know how thoroughly they understood the risk-return profile of these transactions. It is similarly hard to ascertain whether the derivatives dealers offering these transactions were meeting the demands of their clients or taking advantage of them. These exotic derivatives were inappropriate for either hedging or speculating, and no knowledgeable investor would be likely to enter into these contracts intentionally.
디지털콘텐츠는 가장 주목받는 21세기형 산업중 하나이다. 그중 애니메이션은 문화부가적 상품으로 지적재산권을 활용한 OSMU의 확장성이 강한 산업이다. 그러나 국내 애니메이션 산업이 높은 가치를 지닌 부가가치산업임에도 불구하고 몇몇 성공사례를 제외하고는 세계시장을 공략하기엔 아직도 부족함이 많은 실정이다. 국내외 방송사들의 제작비지원감소정책으로 OSMU(One Source Multi-Use), 즉 파생문화 상품의 수익을 얻지 않고서는 애니메이션산업의 혹자 전환은 불가능하다고 판단된다. 따라서 본 연구를 통해 국내 애니메이션 산업의 발전 방안을 방송콘텐츠를 중심으로 OSMU 실태 조사연구를 통해 고찰한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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