주가연계증권(ELS)은 주가와 연동되어 수익률이 결정되는 금융상품으로 현재 증권회사뿐만 아니라 은행에서도 많이 판매되고 있는 간접투자상품이다. 이 논문에서는 수익다이어그램을 통해 대표적인 주가연계증권의 수익구조를 알아보며 특히 현재 가장 많이 판매되고 있는 원금비보장 상품인 스텝다운형에 관심을 가진다. KOSPI 200과 홍콩 HSI를 기초자산으로 설정한 스텝다운형 상품에서 투자시점의 시계열 특성에 따른 조기상환여부와 경험적 분포를 이용한 VaR를 통한 위험률에 대해 고찰해 본다.
In this paper, we deal with an enhanced index fund strategy by implementing the exchange trade funds (ETFs) within the context of the Black-Litterman approach. The KOSPI200 index ETF is used to build risk-controlled portfolio that tracks the benchmark index, while the proposed Black-Litterman model mitigates estimation errors in incorporating both active investment views and equilibrium views. First, we construct a Black-Litterman model portfolio with the active market perspective based on the momentum strategy. Then, we update the portfolio with the KOSPI200 index ETF by using the equilibrium return ratio and weighted averages, while devising optimization modeling for improving the information ratio (IR) of the portfolio. Finally, we demonstrate the empirical viability of the proposed enhanced index strategies with KOSPI 200 data.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제21권4호
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pp.335-347
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2014
This paper employs dynamic conditional correlation (DCC) model to examine time-varying comovement in the Korean stock market with a focus on the financial industry. Analyzing the daily returns of KOSPI 200 eight sector indices from January 2008 to December 2013, we find that stock market correlations significantly increased during the GFC period. The Financial Sector had the highest correlation between the Constructions-Machinery Sector; however, the Consumer Discretionary and Consumer Staples sectors indicated a relatively lower correlation between the Financial Sector. In terms of model fitting, the DCC with t distribution model concludes as the best among the four alternatives based on BIC, and the estimated shape parameter of t distribution is less than 10, implicating a strong tail dependence between the sectors. We report little asymmetric effect in correlation dynamics between sectors; however, we find strong asymmetric effect in volatility dynamics for each sector return.
We examine a unified approach of calculating the closed form solutions of option price under stochastic volatility models using stochastic calculus and the Fourier inversion formula. In particular, we review and derive the option pricing formulas under Heston and correlated Stein-Stein models using a systematic and comprehensive approach which were derived individually earlier. We compare the empirical performances of the two stochastic volatility models and the Black-Scholes model in pricing KOSPI 200 index options.
블랙숄즈모형에서 옵션가격을 결정하는 변수 중 기초자산의 변동성은 현재 시점에서는 알 수 없고, 미래시점에 실현된 변동성을 사후에야 알 수 있다. 하지만 옵션이 거래되는 시장에서 관찰되는 가격이 있기 때문에 가격에 내재된 변동성을 역으로 산출한 내재변동성은 현재 시점에 구할 수 있다. 내재변동성을 구하기 위해서는 옵션가격과, 블랙숄즈 모형의 변동성을 제외한 옵션가격결정변수인 기초자산가격, 무위험이자율, 배당률, 행사가격, 잔존기간이 필요하다. 블랙숄즈모형의 변동성은 고정된 상수이나, 내재변동성 산출시 행사가격에 따라 변동성이 다르게 산출되는 변동성스마일현상을 보이기도 한다. 따라서 내재변동성 산출시 옵션 단일 종목이 아닌 시장전반의 변동성을 감안하는 것이 필요하다고 판단하여 본 연구에서는 V-KOSPI지수도 설명변수로 추가하였다. 머신러닝기법 중 지도학습방법을 사용하였으며, Linear Regression 계열, Tree 계열, SVR과 KNN 알고리즘 및 딥뉴럴네트워크로 학습 및 예측하였다. Training성능은 Decision Tree모형이 99.9%로 가장 높았고 Test성능은 Random Forest 알고리즘이 96.9%로 가장 높았다.
본 논문은 KOSPI 200 지수옵션 시장을 대상으로 각 월별 옵션 만기시 원월물에서 근월물로 바뀌는 옵션의 이월현상 효과를 분석하였다. KOSPI 200 지수옵션 시장은 외국의 제반 옵션 시장과는 달리 거래가 근월물에만 집중되고, 근월물에 대한 거래가 근월물의 만기일에도 매우 활발하게 이루어지는 특색을 갖고 있다. 따라서 원월물에서 근월물로 이전되는 과정에서 만기이월에 따라 옵션 가격이 영향을 받는다면, 이는 학술적으로는 옵션시장의 효율성에 대하여, 실무적으로는 옵션 거래전략에 대하여 함의를 갖는다고 말할 수 있다. 본 연구는 1999년부터 2001년까지의 KOSPI 200 지수옵션의 내재변동성을 활용하여 이루어줬으며 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 만기일을 포함한 주의 월요일부터 다음 월요일까지, 그리고 만기일 주간의 수요일에서 금요일까지 각 기간 동안의 콜옵션 가격은 전반적으로 하락하는 현상이 발생하였다. 둘째, 기간을 세분화하여 분석하였을 때, 콜옵션은 근월물의 만기일인 목요일에는 가격상승 현상이 나타났으나 해당옵션이 근월물이 된 금요일에는 더 큰 폭의 가격하락 현상이 나타났다. 반대로 풋 옵션은 목요일에는 가격하락 현상이, 금요일에는 가격상승 현상이 나타났다. 이러한 만기 이월현상은 처음으로 밝혀졌으며 그 방향성이 근월물의 만기일에는 옵션을 활용한 복제선물에의 매수포지션, 만기 익일에는 반대로 매도포지션으로 나타난 점은 KOSPI 200 지수 선물의 전반적인 저평가 현상에 대한 차익거래의 수단으로 투자자들이 옵션 시장을 활용한다는 개연성에 대한 증거가 된다. 이러한 결과는 옵션의 가격이 완전시장 가정 하에서 옵션의 가격에 영향을 미친다고 간주되는 변수들뿐만 아니라 옵션의 근월물 여부에도 영향 받고 있음을 의미하며, 이는 효율적 시장가설이나 완전시장 가설에 배치된다고 할 수 있다. 또한 위와 같은 결과를 바탕으로 투자전략을 수립할 때, 시장거래자중 콜옵션을 매수하려고 하는 투자자는 만기일 이후에, 반대로 콜옵션을 매도하려고 하는 투자자는 만기가 포함된 주 초반에 하는 것이 더 효과적임을 의미한다.
주식시장에서 트레이딩 시스템(trading system)은 투자 위험을 줄이면서 수익을 극대화하기 위해 일정한 규칙을 컴퓨터에 적용하여 기계적으로 거래를 실행하는 자동매매시스템이다. 그러나 단일 자산을 거래 대상으로 하는 트레이딩 시스템 개발은 그 자산의 움직임에 의해 수익 구조가 결정되는 문제점을 가지고 있기 때문에 위험을 초래할 우려가 존재한다. 따라서 두 자산 간 상대적 가치를 활용하여 한 자산의 위험 발생 시 다른 자산의 거래를 통해 안정적인 수익을 창출할 수 있는 트레이딩 시스템 개발에 대해 주목할 필요가 있다. 본 연구에서는 두 개의 주가지수 선물 간의 상대적 가치를 이용한 규칙기반 트레이딩 시스템을 개발하는 것이 목적이다. 이를 위해 차익거래 전략 시 활용되는 두 자산의 가격비율을 기반으로 기술적 지표(technical indicator)들을 생성하고, 데이터 마이닝 기법인 러프 집합 분석을 이용하여 거래규칙을 생성하였다. 생성된 거래규칙의 유용성을 확인하기 위해 슬라이딩 윈도우(sliding window) 방법을 사용하여 거래 시뮬레이션을 적용하였으며, KOSPI 200 지수선물과 S&P 500 지수선물을 분석 대상으로 선정하여 성과를 측정하였다. 실험 결과, 제안한 시스템이 시장의 흐름과 상관없이 절대적인 수익을 발생하는 것을 확인 할 수 있었다.
가격의 일일 등락폭을 상하 일정률로 제한하는 가격제한폭제도는 증거금 제도와 함께 증권시장의 양대 안정장치의 하나이다. KOSPI 200 현 선물시장에서도 가격제한폭 변경이 또KOSPI 200 도입이후 네 번 있었다. 따라서 연구는 가격제한폭의 변경 전후의 KOSPI 200 현 선물지수와 거래량 자료를 대상으로 수익률의 변동성 분석, 거래량 분석, 시장반응을 분석하였다. 본 연구의 실증적 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 현물시장만 가격제한폭을 변경한 경우 변경 전후에는 현 선물시장의 수익률변동성에는 변화가 없는 것으로 나타났으나, 현 선물시장의 거래량 변동성 차이는 가격제한폭 변경후에 작은 것으로 분석되었다. VAR 분석에 의하면 변경후가 변경전에 비하여 선물이 현물을 선도하는 시차가 작아진 것으로 나타나 변경후가 더 효율적인 시장임을 알 수 있다. 둘째, 선물시장만 가격제한폭 일부의 제도를 변경한 경우 변경후에 현 선물시장의 수익률변동성과 거래량변동성이 축소된 것으로 나타나 안정적임을 알 수 있다. VAR 분석에 의하면 변경후가 변경전에 비하여 선물이 현물을 선도하는 시차가 작아진 것으로 나타나 변경후가 더 효율적인 시장임을 알 수 있다. 셋째, 현 선물시장이 동시에 제도를 변경한 경우 다음과 같다. 1998년 3월 2일의 경우 선물시장은 수익률 변동성 차이가 없는 것으로 나타났으나, 현물시장은 변경후 수익률의 변동성이 적은 것으로 나타났다. 거래량의 변동성은 현 선물시장에서 변경후가 작은 차이가 있는 것으로 분석되었다. VAR 분석에 의하면 변경후가 변경전에 비하여 선물이 현물을 선도하는 시차가 커진 것으로 나타나 현물시장과 선물시장이 동시에 가격제한폭 확대후에 비효율 적으로 되었다는 의미로 판단된다. 1998년 12월 7일의 경우 변경후에 현 선물시장에서는 수익률 및 거래량의 변동성이 작은 것으로 나타났다. 변경전에는 선물시장에 비해 현물시장의 수익률, 변동성이 높은 것으로 나타났으나, 변경후에는 현물시장에 비해 선물시장의 수익률 변동성이 높은 것으로 나타났다. VAR 분석에 의하면 변경후가 변경전에 비하여 선물이 현물을 선도하는 시차가 다소 커진 것으로 나타나 현물시장과 선물시장이 동시에 가격제한폭 확대후에 비효율적으로 되었다는 의미로 판단된다.
주식시장에서 KOSPI200지수의 상승 또는 하락으로 분류 및 예측하는 정보는 선물 및 옵션시장에서 포토폴리오를 설계할 때 의사결정을 위해 중요한 기준이 된다. 경제지표인 시계열 패턴들의 향후 추세는 가장 최근의 경제패턴에 매우 종속적이기 때문에 최근의 패턴들을 가장 우선적으로 학습해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 시계열분석, 신경회로망, 그리고 다양한 분야에서 각광을 받고 있는 SVM(Support Vector Machine)과 Fuzzy SVM 모형의 분류 및 예측성능을 비교하였다. 특히 학습 DB에 따라 시계열성 속성을 갖는 퍼지소속함수에 가장 적합한 차원을 제시함으로서 Fuzzy SVM이 우수함을 입증하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권1호
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pp.11-16
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2007
Since the seminal work of Engle (1982), many researchers and practitioners have developed ARCH-type models to deal with volatility modelling, which, for instance, is crucial to perform the task of derivative pricing, measuring risk, and risk hedging. In this paper, we base the GARCH(1,1) model to analyze the KOSPI200 data, and perform the CUSUM test for detecting parameter changes in the GARCH model. It is shown that the data suffers from a parameter change.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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