Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제15권2호
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pp.83-96
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2011
This work proposes a binomial method for pricing the cliquet options, which provide a guaranteed minimum annual return. The proposed binomial tree algorithm simplifies the standard binomial approach, which is problematic for cliquet options in the computational point of view, or other recent methods, which may be of intricate algorithm or require pre- or post-processing computations. Our method is simple, efficient and reliable in a Black-Scholes framework with constant interest rates and volatilities.
본 논문에서는 그래프 임베딩 문제와 관련된 이항트리에서의 Q-에지 번호매김 방법을 제안한다. 이러한 연구결과는 신뢰성이 높은 통신망을 설계하는 최적화 문제인 "n 개의 노드와 e 개의 에지를 가지면서 연결도가 최대인 그래프를 구성하라."를 해결한 Harary 그래프의 일반화인 원형군 그래프(circulant graph)의 점프열로 Q-에지번호들을 이용하면 연결도가 최대인 신뢰성이 높은 새로운 상호연결망(interconnection networks)의 위상을 설계할 수 있다. 그리고 이러한 위상은 이항트리를 스패닝 트리로 가지므로 최적방송이 가능하다.
We present an improved binomial method for pricing financial deriva-tives by using cell averages. After non-overlapping cells are introduced around each node in the binomial tree, the proposed method calculates cell averages of payoffs at expiry and then performs the backward valuation process. The price of the derivative and its hedging parameters such as Greeks on the valuation date are then computed using the compact scheme and Richardson extrapolation. The simulation results for European and American barrier options show that the pro-posed method gives much more accurate price and Greeks than other recent lattice methods with less computational effort.
We present an improved binomial method for pricing European- and American-type Asian options based on the arithmetic average of the prices of the underlying asset. At each node of the tree we propose a simple algorithm to choose the representative averages among all the effective averages. Then the backward valuation process and the interpolation are performed to compute the price of the option. The simulation results for European and American Asian options show that the proposed method gives much more accurate price than other recent lattice methods with less computational effort.
네트워크 환경이 좋아지고 인터넷 사용이 급증함에 따라 이동 에이전트(Mobile Agent) 기술이 정보검색, 네트워크관리, 전자상거래, 병렬/분산처리 분야에 널리 활용되고 있다. 최근에 다수의 연구자들이 이동 에이전트를 기반으로 한 병렬/분산처리 개념을 연구하고 있다. SPMD(Single Program Multiple Data)는 하나의 프로그램이 병렬환경에 참여하는 모든 컴퓨터에 전송되어 다른 자료를 사용하여 작업을 수행하는 병렬처리 방법이다. 따라서 하나의 프로그램을 모든 컴퓨터에 빠르게 전송하는 것은 전체 수행시간을 줄이기 위한 주요한 요소 중의 하나이다. 본 논문에서는 이동 에이전트 시스템으로 구성된 병렬환경에서 SPMD의 병렬처리를 효율적으로 수행하기 위해, 바이노미얼 트리를 이용하여 하나의 이동 에이전트 코드를 모든 컴퓨터에 빠르게 전송하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 IBM's Aglets에서 실험적 평가를 통하여 다른 방법과 비교되었으며 다른 방법에 비해서 상당히 좋은 성능을 보였다. 또한 본 문에서는 바이노미얼 트리에서 에이전트 전송 중에 발생될 수 있는 결함허용에 관한 문제를 다룬다.
Writing naked put options is a strategy employed either as a speculation to capture premium income, or as a method of placing a limit order to buy the underlying at the strike price in return for premium received. Using a Monte Carlo simulation, twenty thousand equity prices are generated under known volatility and return parameters. A binomial tree is constructed using the same volatility and return parameters. Put options on these 'equities' are valued with the binomial methodology. The performance of various put writing strategies is evaluated on a risk-adjusted basis. Evidence presented suggests that the judicious use of put options may enhance returns during portfolio construction.
In this paper, we propose a reliability estimation method for DI&C systems. At the system level, a fault tree model is suggested and Boolean algebra is used to obtain the minimal cut sets. At the component level, an exponential distribution is used to model hardware failures, and Bayesian estimation is suggested to estimate the failure rate. Additionally, a binomial distribution is used to model software failures, and a recently developed software reliability estimation method is suggested to estimate the software failure rate. The overall system reliability is then estimated based on minimal cut sets, hardware failure rates and software failure rates.
Purpose - This paper empirically investigates the predictors and main determinants of consumers' ratings of mobile applications in the Google Play Store. Using a linear and nonlinear model comparison to identify the function of users' review, in determining application rating across countries, this study estimates the direct effects of users' reviews on the application rating. In addition, extending our modelling into a sentimental analysis, this paper also aims to explore the effects of review polarity and subjectivity on the application rating, followed by an examination of the moderating effect of user reviews on the polarity-rating and subjectivity-rating relationships. Design/methodology - Our empirical model considers nonlinear association as well as linear causality between features and targets. This study employs competing theoretical frameworks - multiple regression, decision-tree and neural network models - to identify the predictors and main determinants of app ratings, using data from the Google Play Store. Using a cross-validation method, our analysis investigates the direct and moderating effects of predictors and main determinants of application ratings in a global app market. Findings - The main findings of this study can be summarized as follows: the number of user's review is positively associated with the ratings of a given app and it positively moderates the polarity-rating relationship. Applying the review polarity measured by a sentimental analysis to the modelling, it was found that the polarity is not significantly associated with the rating. This result best applies to the function of both positive and negative reviews in playing a word-of-mouth role, as well as serving as a channel for communication, leading to product innovation. Originality/value - Applying a proxy measured by binomial figures, previous studies have predominantly focused on positive and negative sentiment in examining the determinants of app ratings, assuming that they are significantly associated. Given the constraints to measurement of sentiment in current research, this paper employs sentimental analysis to measure the real integer for users' polarity and subjectivity. This paper also seeks to compare the suitability of three distinct models - linear regression, decision-tree and neural network models. Although a comparison between methodologies has long been considered important to the empirical approach, it has hitherto been underexplored in studies on the app market.
국내 NPL (Non performing loan) 시장은 1998년에 형성되었지만, 본격적으로 활성화 된 시기는 2009년으로 역사가 짧은 시장이다. 이로 인해 NPL 시장에 대한 연구도 아직까지는 활발히 진행되지 않고 있는 상황이다. 본 연구는 NPL 시장의 각 물건 별 기준 수익률 달성 유무를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구축에 사용되는 종속변수는 물건 별 최종 수익률이 기준 수익률 수치 도달 여부를 나타내는 이항변수를 사용하였고, 독립변수로는 물건의 특성을 나타내는 11개의 변수를 대상으로 one to one t-test와 logistic regression stepwise, decision tree를 수행하여 의미있는 7개의 독립변수를 선별하였다. 그리고 통상적으로 사용되는 기준 수익률 수치(12%)가 의미있는 기준 수치인지 확인하기 위해 수치 값을 조절해가며 종속변수를 산출하여 예측모델을 구축해보았다. 그 결과 12%의 기준 수익률 수치로 산출한 종속변수를 이용하여 구축한 예측모델의 평균 Hit ratio가 64.60%로 가장 우수하다는 결과를 얻었다. 다음으로 선별된 7개의 독립변수들과 12%를 기준으로한 수익률 달성유무 종속변수를 이용하여 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 유전자알고리즘 선형 모델의 5가지 방법론을 적용해 예측모델을 구축해보았다. 5가지 방법론으로 도출한 예측 모델 간 Hit ratio를 비교한 결과 인공신경망을 이용하여 구축한 예측모델의 Hit ratio가 67.4%로 가장 우수한 결과를 도출해내었다. 본 연구를 통해 추후 NPL시장 신규 물건 매매에 있어서 7가지의 독립변수들과 인공신경망 예측 모델을 활용하는 것이 효과적임을 증명하였다. 물건의 12% 수익률 달성 여부를 사전에 예측해봄으로써 유동화회사가 투자 의사결정을 하는 데에 도움을 줄 것으로 예상하며, 나아가 NPL 시장의 거래가 적정한 가격 선에서 진행됨으로 인해 유동성이 더욱 높아질 것이라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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