We provide a partial differential equation for European options on a stock whose price process follows a general geometric Riemannian Brownian motion. The existence and the uniqueness of solutions to the partial differential equation are investigated, and then an expression of the value for European options is obtained using the fundamental solution technique. Proper Riemannian metrics on the real number field can make the distribution of return rates of the stock induced by our model have the character of leptokurtosis and fat-tail; in addition, they can also explain option pricing bias and implied volatility smile (skew).
This paper suggests a numerical method for valuation of European and American options under the two L$\acute{e}$vy Processes, Normal Inverse Gaussian Model and the Variance Gamma model. The method is based on approximation of underlying asset price using a finite-state, time-homogeneous Markov chain. We examine the effectiveness of the proposed method with simulation results, which are compared with those from the existing numerical method, the lattice-based method.
We propose a stochastic delay financial model which describes influences driven by historical events. The underlying is modeled by stochastic delay differential equation (SDDE), and the delay effect is modeled by a stopping time in coefficient functions. While this model makes good economical sense, it is difficult to mathematically deal with this. Therefore, we circumvent this model with similar delay effects but mathematically more tractable, which is by the backward time integration. We derive the option pricing equation and provide the option price and the perfect hedging portfolio.
This study presents a new real estate value analysis model considering the changes in the population structure. We propose a new model that takes advantage of the binomial option model one of the techniques of real options and considers the changes in the population structure. The real estate market price data of Seoul city from year 2001 to 2012 were extracted and the correlation analysis between real estate prices and changes in the population structure was performed. The result shows that they have positive correlation with one year time lag. The coefficient between the real estate prices and demographic changes was estimated using the OLS analysis and included in the traditional binomial option model to calculate the value of the property. It is assumed for the future price prediction that real estate invested in Seoul in January, 2013 will be sold within five years. Analysis result shows that the values of real estate in September of 2013 were predicted as 583.5 million won in the new model and as 582.4 million won in the traditional model. This reflects that the new model considering the change of population change gives better realistic performance than the traditional one.
신재생에너지 발전 규모 확대를 위해 신재생에너지공급의무화(RPS) 제도가 실시되는 가운데, 발전사업자는 신재생에너지 공급인증서(REC)를 확보하여 이를 시설 운영에 대한 인센티브로 활용할 수 있다. 태양광 발전을 통해 확보된 REC는 현물시장 또는 고정가격계약을 통해 거래될 수 있으며, 현물시장 거래 시 발전사업자는 REC 현물시장 가격의 불확실성에 노출된다. 본 연구에서는 REC 현물시장 가격의 불확실성을 고려하여 태양광 발전사업자의 REC 거래 방식 최적 전환 시점을 분석하기 위해 실물옵션 분석을 실시한다. 분석을 통해 REC 거래 방식을 현물시장 거래에서 고정가격계약 거래로 전환할 수 있는 REC 임계 가격을 산출하였다. 민감도 분석 결과 REC 현물시장 가격의 불확실성을 고려한 경우에는 현물시장 거래가 합리적 거래 방식으로, 불확실성을 고려하지 않은 경우에는 고정가격계약 거래가 합리적 거래 방식으로 나타났다.
본 연구는 실물옵션모형을 이용하여 기업의 빅데이터 기술도입에 따른 경제적 가치를 분석한 연구로, 빅데이터 기술도입을 결정한 기업의 주가를 이용하여 주가증분으로 평가한 경제적 가치의 크기를 옵션가치를 통해 분석하였다. 옵션가치 도출을 위해 빅데이터 기술을 마케팅에 활용한 기업의 주가를 통해 빅데이터 기술에 의한 주가증분을 추출하고, 해당 주가로 일반화적률법(GMM)을 이용하여 확률과정을 추정하였다. 옵션가치 도출을 위해 블랙-숄즈 편미분방정식을 도출하였고, 이를 수치해석적 방법인 유한차분법으로 해를 구하여 빅데이터 기술 도입에 따른 경제적 가치를 추정하였다. 분석결과, 빅데이터 투자비용을 5천만 원으로 가정했을 때, 주가증분을 통해 도출한 옵션가치는 약 38.5억 원으로 나타났고 시간가치는 약 1백만에 해당하는 것으로 나타났다. 따라서 빅데이터 기술도입은 실질적인 기업의 수익을 창출하는 효과에 더하여, 미미하지만 투자시점에 고려할 수 있는 추가적 시간가치까지 존재하는 것으로 해석된다. 민감도분석 결과 기초자산 크기가 작아질수록 옵션가치는 낮아지고, 투자비용이 낮아질수록 옵션가치는 높아지는 것으로 분석되었고, 변동성 변화에 따른 옵션가치 민감도는 크지 않은 것으로 나타났는데 이는 빅데이터 기술의 경우 기술도입 기간과 이에 따른 주가변동 폭이 낮아 변동성 증가에 따른 내재가치 증가 효과가 크지 않기 때문인 것으로 해석된다. 본 연구는 빅데이터 기술도입에 따른 효과를 실물옵션을 도입하여 분석한 최초의 연구로 빅데이터 옵션가치 도출에 빅데이터 기술을 도입한 기업의 주가를 기초자산으로 사용한 최초의 연구라는 점에서 기존연구와 차별화된다. 기업들의 빅데이터 기술 도입이 비교적 최근에 발생하였음을 고려할 때 동 분석방법론을 다양한 기업에 적용함으로 빅데이터 기술의 정체한 가치를 도출하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
External barrier options are two-asset options with stochastic variables where the payoff depends on one underlying asset and the barrier depends on another state variable. The barrier state variable determines whether the option is knocked in or out when the value of the variable is above or below some prescribed barrier level. This paper derives the explicit analytic solution of the chained option with an external single or double barrier by utilizing the probabilistic methods - the reflection principle and the change of measure. Before we do this, we examine the closed-form solution of the external barrier option with a single or double-curved barrier using the methods of image and double Mellin transforms. The exact solution of the external barrier option price enables us to obtain the pricing formula of the chained option with the external barrier more easily.
PURPOSES : This study evaluates the economic value of national highway construction projects using Real Option Pricing Models. METHODS : We identified the option premium for uncertainties associated with flexibilities according to the future's change in national highway construction projects. In order to evaluate value of future's underlying asset, we calculated the volatility of the unit price per year for benefit estimation such as VOTS, VOCS, VICS, VOPCS and VONCS that the "Transportation Facility Investment Evaluation Guidelines" presented. RESULTS : We evaluated the option premium of underlying asset through a case study of the actual national highway construction projects using ROPM. And in order to predict the changes in the option value of the future's underlying asset, we evaluated the changes of option premium for future's uncertainties by the defer of the start of construction work, the contract of project scale, and the abandon of project during pre-land compensation stages that were occurred frequently in the highway construction projects. Finally we analyzed the sensitivity of the underlying asset using volatility, risk free rate and expiration date of option. CONCLUSIONS : We concluded that a highway construction project has economic value even though static NPV had a negative(-) value because of the sum of the existing static NPV and the option premium for the future's uncertainties associated with flexibilities.
기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.
본 논문에서는 배리어 옵션의 가격 산정을 위해 이항분포모형을 사용한다. 경로의존형 옵션인 배리어 옵션의 가격산정을 위해서는 이항트리의 말단에서 역방향으로 진행하면서 개별 노드들의 옵션 가치를 계산하여 옵션 가격을 산정하게 된다. 이항트리의 말단에서는 배리어 도달 여부를 판단하기 어려운데, 카탈란 수를 일반화하여 배리어에 도달하지 않은 경우의 수를 구하고자 한다. 일정한 범위에서 움직이는 경로의 수를 파악하기 위해 카탈란 수에 상한과 하한을 부여하는 방식으로 일반화한다. 이항분포모형에서 배리어 도달 여부는 가격 상승과 가격 하락 횟수의 차이가 일정한 범위에 있는지를 판단하여 결정한다. 상한과 하한을 부여한 일반화된 카탈란 수를 활용하여 가격 상승과 가격 하락 횟수의 차이가 일정한 범위에 있는 경우의 수를 구할 수 있으면, 이항트리 말단에서 배리어에 도달하지 않았을 확률을 계산할 수 있다. 이항트리 말단에서의 옵션 가치와 배리어에 도달하지 않았을 확률을 이용하여 만기의 옵션 기대값을 계산하고 이를 현재 시점으로 할인하여 배리어 옵션 가격을 구하게 된다. 이항분포모형을 이용한 기존의 방법은 중간 단계의 옵션 가치를 모두 계산해야 하지만, 일반화된 카탈란 수를 적용한 방법은 이항트리 말단에서의 옵션 가치만으로도 옵션 가격 산정이 가능하고 만기시점의 옵션행사 확률에 대한 분포를 얻을 수 있다. 상한과 하한을 부여하여 일반화된 카탈란 수는 배리어 옵션 가격 산정뿐만 아니라 다양한 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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