Stochastic volatility (SV) 모형은 시변 변동성을 모델링하는 주요한 수단 중 하나이며, 특히 금융시장 변동성의 추정 및 예측, 옵션의 가격 결정 등의 분야에서 활발하게 사용되고 있다. 본 논문은 SV 모형을 활용하여 비트코인 시장의 시변 변동성을 모델링하고자 한다. 시장의 변동성은 국면 전환의 특성을 갖고 있다고 알려져 있으며, 시장의 변동 국면을 나누기 위해 시계열의 패턴을 인식하는 작업에 유용한 hidden Markov model(HMM)을 결합하여 사용하고자 한다. 본 연구는 암호화폐 거래 사이트 업비트의 비트코인 데이터를 활용하여 비트코인의 변동성 모형을 추정하였으며 SV 모형의 성능을 높이기 위하여 시장의 변동 국면을 나누어 분석을 진행하였다. MCMC 기법이 SV 모델의 모수를 추정하는 데 사용되며 MAPE, MSE 등의 평가 기준을 통하여 모델의 성능을 확인하고자 한다.
주식은 그 자체로도 투자의 대상이며, 또한 옵션의 기초자산으로서 옵션의 가격을 평가하는 기본도구로 사용되고 있기에, 주식에 대한 정확한 예측값 도출은 매우 중요하다고 불 수 있다.주식의 가치평가를 위하여 기존 연구들은 대표적으로 GARCH 류의 모형과 SV(stochastic volatility, 확률변동성)류의 모형을 사용하였다. 본 연구에서는 SV 모형에 대해서 초점을 맞추어 KOSPI200 지수를 실증분석하였다. 특히 Durham (2008)의 방법론에 따라서 로그 SV 모델에 변동성지수(VKOSPI 지수)를 추가로 고려하여 모델의 정확도 향상을 기대하였다. VKOSPI 지수는 KOSPI200의 옵션으로부터 계산된 미래에 대한 기대 변동성으로, 주식과 옵션간의 유기적 관련성을 바탕으로 추정하기에 그 의미가 있다. 자료는 2003년 1월2일부터 2010년 9월 24일을 기간으로 사용하였다.
블랙-숄즈 모형이 실제 기초자산의 움직임을 반영하지 못한다는 사실이 실증연구에 의하여 밝혀진 이후 기초자산의 움직임을 레비확률과정을 이용하여 모형화한 옵션가격결정 모형들이 그 대안 중 하나로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 블랙-숄즈 모형의 대안으로 제시된 레비모형 중 Variance Gamma 모형이 국내 주식시장에서의 기초자산의 움직임을 블랙-숄즈 모형보다 충실히 재현해내는지 알아보고자 한다. 이를 위하여 Madan 등 (1998)의 연구에서와 같이 로그수익률의 확률밀도함수와 옵션 가격 결정식을 바탕으로 KOSPI 200자료를 이용하여 모수를 추정하고 우도비 검정을 실시하였다. 또한, 옵션 가격을 추정한 후 모형 간의 비교를 위하여 다양한 통계량을 계산하고, 회귀분석을 통하여 변동성 스마일 현상이 교정되는지를 살펴보았다. 연구결과로부터 Variance Gamma 모형 하에서 추정된 옵션 가격이 블랙-숄즈 모형 하에서 추정된 그것보다 더 시장가격과 가까우나, 이 모형도 변동성 스마일 현상을 해결해주지는 못함을 확인할 수 있었다.
본 연구는 새만금에 조성되는 환경생태용지사업의 실물옵션기법을 사용하여 경제성분석을 하였다. 30년 동안 운영하는 동안 수익에 영향을 주는 주요 요소들을 정의하였다. 수익의 변동성을 시나리오 분석방법으로 계산하여, 경영적 유연성을 적용할 수 있는 옵션 기반 분석방법을 제시하였다. 환경생태공원 경제성분석에 필요한 이용객수, 입장요금, 체험프로그램요금, 유지관리비용 등은 국내 유사한 환경생태공원의 사례를 분석하였다. 운영 중 포기할 수 있는 옵션권리를 가지는 것으로 가정하여 옵션가치를 계산하였다. B/C는 1미만의 값이 나오고, NPV는 음수로 나와 전통적인 경제성분석방법으로는 사업을 진행할 수가 없으나, 실물옵션분석으로 평가하면 사업의 가치가 상승하여 수익성을 확보할 수 있다. NPV(-466억원)과 옵션가치(281억원)의 가격차이 747억원의 가치상승이 발생하였다. 본 연구를 통해서 환경생태용지사업을 계획하려는 공공기관 및 민간사업자의 투자담당자는 본 연구에서 제시된 실물옵션기법을 활용하여 상황에 적절한 옵션을 선택하여 경제성분석을 할 수 있도록 도움을 줄 수 있을 것이다.
본 논문은 중국, 홍콩, 대만 주식시장들 사이의 동태적 상호의존성을 연구한다. 이를 위하여 아시아 금융위기가 그러한 상호의존성의 구조전환점인지를 검토하고, 이를 아시아 금융위기를 기준으로 세 가지 분석기간을 설정하여 수익률과 변동성의 정보전이효과를 분석한다. 전체기간을 대상으로 한 실증분석 결과 세 시장 수익률 평균과 비대칭 변동성 사이에 정보전이효과가 유의하게 존재한다는 증거가 발견되었다. 이는 세 시장 간에 정보전이와 비대칭적 변동성이 존재한다는 것을 암시한다. 또 수익률 평균과 비대칭 변동성 사이에 존재하는 정보전이효과의 크기가 금융위기 이후 증가한 것으로 나타났다. 이러한 사실은 아시아 금융위기 이후 중국, 홍콩, 대만 주식시장의 통합이 더 강화된 것을 의미한다. 특히 변동성 정보전이효과의 비대칭성이 금융위기 이후 더 심화된 것으로 나타났다. 이러한 사실은 긍정적 충격보다 부정적 충격이 대중국 주식시장 변동성에 미치는 영향이 금융위기 이후 더 심화된 것을 의미한다. 결론적으로 아시아 금융위기가 중국, 홍콩, 대만 주식시장의 정보전이와 비대칭성을 심화시킨 것으로 판단된다.
변동성을 정확하게 예측하는 것은 금융시장의 변동성 연구에 있어 특히 포트폴리오선택, 옵션가격결정, 위험관리와 관련하여 매우 흥미로운 연구주제이다. 왜냐하면 변동성은 시장의 위험을 의미하기 때문이다. 이 논문은 세 가지 변동성 모형(GARCH, IGARCH, FIGARCH)을 이용하여 호주 주가지수선물시장의 일일후 변동성을 예측하고 각 모형의 예측력을 비교 분석하였다.특히 호주 주가지수선물 변동성에 존재하는 장기기억 특성에 초점을 맞추고 실증분석하였다. 실증분석 결과 FIGARCH 모형이 GARCH 모형이나 IGARCH 모형보다 호주 주가지수선물시장의 장기기억 특성을 더 잘 포착한다는 것을 발견하였다. 또 세 모형 중 FIGARCH 모형을 이용할 경우 일일후 변동성 예측의 성과가 가장 우수하다는 것도 발견하였다. 이는 호주 주가지수선물 변동성에 장기기억이 존재하는 것을 의미하고, 변동성의 특징을 명시적으로 고려하는 FIGARCH 모형이 장기기억을 고려하지 않는 다른 모형들보다 예측성과 측면에서 더 우수하다는 것을 의미한다. 따라서 호주 주가지수선물시장의 장기기억 변동성을 예측하는 데는 FIGARCH 모형이 가장 유용한 것으로 나타났다.
전통적 투자안 평가방법인 현금할인법(DCF:discounted cash flow) 모형의 투자안 평가는 경영자가 미래 사업환경의 변화에 능동적 대처를 할 수 없다는 가정이다. 그러나 현실에서는 투자를 수행하는 중에 새로운 정보가 유입되고 불확실성이 클 때 평가 시점에서 예측한 대로 시나리오가 이루어지기 어렵기 때문에 경영의 유연성을 고려하는 실물옵션 방법으로 평가함으로써 이런 난점들을 극복할 수 있다. 실물옵션에는 연기옵션, 단계적 투자옵션, 변경옵션, 포기옵션, 전환옵션 등이 있다. 따라서 사업 변동성이 클 경우 전통적인 DCF보다는 이러한 변동성이 갖는 가치를 적극 이용하여 평가하는 실물옵션 방법이 보다 바람직한 평가방법이라 할 수 있다.
최근 들어 바이오 제약 의료 분야의 기술가치평가를 수행할 때 미래에 투입될 사업화 소요기간 및 비용을 고려하여 기술가치를 산정하는 경우가 증가하고 있다. 기존의 현금흐름할인법(DCF법)은 연속된 투자에 대한 고려를 못하거나 기술적용 제품의 상용화 투입비용에 대한 확률적인 속성을 반영하지 못하는 등 한계점을 지니고 있다. 그러나 기술과 투자의 가치는 기회가치로 보고 자원배분을 위한 의사결정 정보를 감안해야 하므로, 실물옵션의 개념을 적용하는 것이 바람직하다고 여겨지며, 흔히 기업가치평가 수행시 적용하는 주가의 변동성(volatility) 개념을 대상기술에 대한 비즈니스 모델 특성이 반영되도록 하기 위해 '주가의 연속성(상대적 미세한 변화)' 및 '양(+)의 조건'을 고려해야 한다. 따라서 많은 문헌에서 연구된 바와 같이, 실물옵션 기반의 기술가치 산정을 위한 블랙-숄즈 모형에서 변동성과 기초자산가치, 그리고 사업화비용 간의 관계를 살펴볼 필요가 있다. 본 연구는 옵션가격결정모형(Option Pricing Model)에서 불확실성을 반영한 기초자산의 현재가치와 사업화비용의 현재가치 비율이 특정 임계조건 하에서 '옵션행사 포기(NAT; no action taken)' 영역으로 구분되는 지를 수학적으로 도출하고 관찰변수(입력값)에 따른 옵션가치 산출로직을 제시함으로써 정교화된 실물옵션 모형을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
In traditional financial theory, the discount cash flow model(DCF or NPV) operates as the basic framework for most analyses. In doing valuation analysis, the conventional view is that the net present value(NPV) of a project is the measure of the present value of expected net cash flows. Thus, investing in a positive(negative) NPV project will increase(decrease) firm value. Recently, this framework has come under some fire for failing to consider the options of the managerial flexibilities. Real option valuation(ROV) considers the managerial flexibility to make ongoing decisions regarding the implementation of investment projects and the deployment of real assets. The appeal of the framework is natural given the high degree of uncertainty that firms face in their technology investment decisions. This paper suggests an algorithm for estimating volatility of logarithmic cash flow returns of real assets based on the Black-Sholes option pricing model, the binomial option pricing model, and the Monte Carlo simulation. This paper uses those models to obtain point estimates of real option value with the G7- HSR350X(high-speed train).
We present two approaches of the stochastic interest rate European option pricing model. One is a bond numeraire approach which is applicable to a nonzero value asset. In this approach, we assume log-normality of returns of the asset normalized by a bond whose maturity is the same as the expiration date of an option instead that of an asset itself. Another one is the expectation hypothesis approach for value zero asset which has futures-style margining. Bond numeraire approach allows us to calculate volatilities implied in options even though stochastic interest rate is considered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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