• 호남수학학술지
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• 제37권4호
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• pp.441-455
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• 2015

In this paper, we perform a comparison study of explicit and implicit numerical methods for the equity-linked securities (ELS). The option prices of the two-asset ELS are typically computed using an implicit finite diffrence method because an explicit finite diffrence scheme has a restriction for time steps. Nowadays, the three-asset ELS is getting popularity in the real world financial market. In practical applications of the finite diffrence methods in computational finance, we typically use relatively large space steps and small time steps. Therefore, we can use an accurate and effient explicit finite diffrence method because the implementation is simple and the computation is fast. The computational results demonstrate that if we use a large space step, then the explicit scheme is better than the implicit one. On the other hand, if the space step size is small, then the implicit scheme is more effient than the explicit one.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.1091-1098
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• 2012

최근 주식 워런트 증권(ELW)의 시장 규모가 급격하게 증가하면서 ELW를 발행한 금융기관들에는 리스크 관리 측면에서 효율적인 헤징 방안에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 인공신경망 학습 기법을 이용하여 ELW를 헤징하는 데 소요되는 비용을 최소화하는 방안을 제시하고자 하며, 기초자산의 현재가격, 변동성, 무위험이자율, 만기 등의 시장 상황 변화에 따른 다양한 시나리오에 대한 실험을 통해 본 연구에서 제시하는 방법론의 성능을 기존의 동적 델타 헤징 방법론과 비교 실험하였다. 그 결과 만기 행사가 안 된 상품의 경우 본 연구에서 제시하는 헤징 방법론이 동적 델타 헤징에 비해 최종 비용이 약 250% 이상 개선되었으며, 행사한 상품은 최종 비용에 있어서 약 25%의 개선 율을 보이는 것을 알 수 있었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.104-111
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• 2011

본 연구는 기술혁신에 관한 산업유형별 연구개발투자와 실물옵션가치, 기업가치와 시장가치를 사후적(ex post) 측면에서 실증 분석하여 기계소재 산업의 연구개발투자에 따른 개별 산업의 실물옵션가치, 기업가치 및 시장가치에 미치는 영향을 계량적 성과로서 살펴보고자 하였으며 분석 결과 연구개발투자에 따른 실물옵션법에 의해 도출된 기업가치의 평가가 시장가치를 잘 반영하고 밀접한 상관관계를 보이고 있으며 일반적으로 기업의 성장 동력으로 연구개발투자가 시장가치에 미치는 영향이 크다는 기존 이론과 일치하는 실증분석 결과를 도출하였다.

• 대한수학회보
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• 제48권4호
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• pp.791-812
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• 2011

This is a survey on American options. An American option allows its owner the privilege of early exercise, whereas a European option can be exercised only at expiration. Because of this early exercise privilege American option pricing involves an optimal stopping problem; the price of an American option is given as a free boundary value problem associated with a Black-Scholes type partial differential equation. Up until now there is no simple closed-form solution to the problem, but there have been a variety of approaches which contribute to the understanding of the properties of the price and the early exercise boundary. These approaches typically provide numerical or approximate analytic methods to find the price and the boundary. Topics included in this survey are early approaches(trees, finite difference schemes, and quasi-analytic methods), an analytic method of lines and randomization, a homotopy method, analytic approximation of early exercise boundaries, Monte Carlo methods, and relatively recent topics such as model uncertainty, backward stochastic differential equations, and real options. We also provide open problems whose answers are expected to contribute to American option pricing.

• 응용통계연구
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• 제25권5호
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• pp.757-773
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• 2012

Traditional value at risk(S-VaR) has a difficulity in predicting the future risk of financial asset prices since S-VaR is a backward looking measure based on the historical data of the underlying asset prices. In order to resolve the deficiency of S-VaR, an economic value at risk(E-VaR) using the risk neutral probability distributions is suggested since E-VaR is a forward looking measure based on the option price data. In this study E-VaR is estimated by assuming the generalized gamma distribution(GGD) as risk neutral density function which is implied in the option. The estimated E-VaR with GGD was compared with E-VaR estimates under the Black-Scholes model, two-lognormal mixture distribution, generalized extreme value distribution and S-VaR estimates under the normal distribution and GARCH(1, 1) model, respectively. The option market data of the KOSPI 200 index are used in order to compare the performances of the above VaR estimates. The results of the empirical analysis show that GGD seems to have a tendency to estimate VaR conservatively; however, GGD is superior to other models in the overall sense.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제20권2호
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• pp.163-174
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• 2016

In this paper, we propose an optimal choice scheme to determine the best option among comparable options whose current expectations are all the same under the condition that an investor has a confidence in the future value realization of underlying assets. For this purpose, we use a path-averaged option as our base instrument in which we calculate the time discounted value along the path and divide it by the number of time steps for a given expected path. First, we consider three European call options such as vanilla, cash-or-nothing, and asset-or-nothing as our comparable set of choice schemes. Next, we perform the experiments using historical data to prove the usefulness of our proposed scheme. The test suggests that the path-averaged option value is a good guideline to choose an optimal option.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.9-13
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• 2014

The performance of large scale software applications has been automatically increasing for last few decades under the influence of Moore's law - the number of transistors on a microprocessor roughly doubled every eighteen months. However, on-chip transistors limitations and heating issues led to the emergence of multicore processors. The energy efficient ARM based System-on-Chip (SoC) processors are being considered for future high performance computing systems. In this paper, we present a case study of two widely used parallel programming models i.e. MPI and MapReduce on distributed memory cluster of ARM SoC development boards. The case study application, Black-Scholes option pricing equation, was parallelized and evaluated in terms of power consumption and throughput. The results show that the Hadoop implementation has low instantaneous power consumption that of MPI, but MPI outperforms Hadoop implementation by a factor of 1.46 in terms of total power consumption to execution time ratio.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제9권4호
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• pp.323-338
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• 2010

In this paper, we introduce the implied volatility from Black-Scholes model and suggest a model for constructing implied volatility surfaces by using the two-dimensional cubic (bi-cubic) spline. In order to utilize a spline method, we acquire grid (knot) points. To this end, we first extract implied volatility curves weighted by trading contracts from market option data and calculate grid points from the extracted curves. At this time, we consider several conditions to avoid arbitrage opportunity. Then, we establish an implied volatility surface, making use of the two-dimensional cubic spline method with previously estimated grid points. The method is shown to satisfy several properties of the implied volatility surface (smile, skew, and flattening) as well as avoid the arbitrage opportunity caused by simple match with market data. To show the merits of our proposed method, we conduct simulations on market data of S&P500 index European options with reasonable and acceptable results.

• 재무관리연구
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• 제25권2호
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• pp.69-101
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• 2008

본 연구는 결정적변동성 옵션가격결정모형보다 더 일반적인 조건에서도 성립되는 옵션의 레버리지효과와 기초자산을 일차원확산과정으로 제약할 경우에만 성립되는 여분가정의 성립여부를 실증적으로 검증하였다. 다음으로 여분가정이 기각될 경우 해당원인을 규명하기 위해, 기초자산과의 선형적인 관계하에서의 레버리지 이외에 KOSPI 200 지수옵션의 가격동학에 내재된 추가적인 체계적 위험요인들을 규명하였다. 분석결과 이론과 일치하는 레버리지패턴이 존재하였지만 여분 자산가정은 기각되었다. 여분가정이 기각되는 원인을 분석한 결과, 선형적인 레버리지하에서의 기초자산의 불확실성에 대한 프리미엄 이외에, 비선형적인 수익구조하에서의 체계적 고차적률에 대한 선호와 체계적 확률변동성위험에 대한 음의 프리미엄이 옵션의 시장가격에 반영되어 있는 것으로 나타났다. 그러나 점프위험에 대한 선호여부는 명확하지 않으며 이에 대한 추가적인 연구가 요구되었다.

• 응용통계연구
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• 제24권6호
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• pp.1007-1020
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• 2011

현대금융공학에 있어서 확산모형은 중요한 역할을 담당하고 있다. 다양한 형태의 확산모형이 제안되어왔고 현실에 응용되어 왔다. 확산모형을 이용하여 금융자료를 분석하기 위하여는 확산모형의 모수를 추정하는 것이 필수불가결한 단계이다. 이들 모수에 대한 다양한 추정방법들이 제안되어 왔고, 많은 연구에서 이러한 추정방법들이 갖는 성질에 대하여 연구되어져왔다. 이 연구에서는 그 적용방법이 단순하여 가장 자주 사용되는 것으로 알려진, 오일러 근사법과 신국소근사법(NLL) 그리고 일반화 적률법(GMM)과 같은 세 가지 추정방법들에 대한 통계적 성질을 검토하게 될 것이다. 모의실험연구를 통하여 오일러근사법이나 NLL방법이 GMM 방법에 비하여 훨씬 좋은 성질을 가지고 있음을 보이게 된다. 특히 GMM은 적용방법이 단순할 뿐만 아니라 강건성(robustness)이라는 좋은 성질을 가지고 있는 것으로 알려져 있어서 많은 연구에서 매우 자주 사용되는 추정방법이다. 그러나 본 연구에서 확인해 본 바와 같이 GMM은 그 사용법이 오히려 더욱 단순한 NLL이나 오일러방법에 비하여 열등한 통계적 성질을 보여주고 있었다. 특히나 확산계수에 추정모수가 포함된 경우에 GMM은 매우 좋지 못한 성질을 보이게 된다.