• 응용통계연구
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• 제21권5호
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• pp.755-763
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• 2008

This paper approaches the problem of option pricing in an incomplete market, where the underlying asset price process follows a compound Poisson model. We assume that the price process follows a compound Poisson model under an equivalent martingale measure and it converges weakly to the Black-Scholes model. First, we express the option price as the expectation of the discounted payoff and expand it at the Black-Scholes price to obtain a pricing formula with three unknown parameters. Then we estimate those parameters using the market option data. This method can use the option data on the same stock with different expiration dates and different strike prices.

• 기술혁신학회지
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• 제5권2호
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• pp.141-151
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• 2002

Many technology investment projects can be considered as set of sequential options. A compound real option can be used for evaluating sequential technology investment decisions under significant uncertainty and measuring its value. In this paper, the formula developed by Geske and Johnson(1984) and Buraschi and Dumas(2001) was applied to evaluate the technology investment with related double real option. Also double real option was com-pared with net present value method and multiple linear regression model was used to assess the partial effects of risk free rate and log-term volatility on its value.

• 산업경영시스템학회지
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• 제45권4호
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• pp.31-41
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• 2022

As the environmental impacts of fossil fuel energy sources increase, the South Korean government has tried to change non-environmental-friendly enery sources to environmental-friendly energy sources in order to mitigate environmental effects, which lead to global warming and air pollution. With both a limited budget and limited time, it is essential to accurately evaluate the economic and environmental effects of renewable energy projects for the efficient and effective operation of renewable energy plants. Although the traditional economic evaluation methods are not ideal for evaluating the economic impacts of renewable energy projects, they can still be used for this purpose. Renewable energy projects involve many risks due to various uncertainties. For this reason, this study utilizes a real option method, the Geske compound model, to evaluate the renewable energy projects on Jeju Island in terms of economic and environmental values. This study has developed an economic evaluation model based on the Geske compound model to investigate the influences of flexibility and uncertainty factors on the evaluation process. This study further conducts a sensitivity analysis to examine how two uncertainty factors (namely, investment cost and wind energy production) influence the economic and environmental value of renewable energy projects.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.3016-3021
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• 2011

국가 신성장사업의 투자계획은 알려져 있으나 그 수익성에 대한 분석 및 예측은 찾기 어렵다. 본 고에서는 불확실성이 큰 신기술사업의 가치평가시 사업주체의 의사결정의 유연성에 기인하는 가치를 감안할 수 있는 컴파운드 옵션 모델에 의해 그 가치평가를 수행하고자 한다. 10개의 후보사업군 중 태양전지, 자동차용 전지, 그리고 바이오제약을 그 대상으로 하여 비교 연구를 수행한다. 또한, 실물옵션 가치평가 이론을 검토하고 그 적용의 한계에 대해서도 서술하였다.

• Asian Journal of Innovation and Policy
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• 제5권2호
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• pp.197-207
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• 2016

This paper seeks to measure the monetary value of technical development in the deep seabed manganese nodule mining by applying the compound option model (COM). The COM is appropriate for the project in terms of its decision-making structure and embedded uncertainty. The estimation results show that the deep seabed mining project has more economic potential than shown by the previously obtained results from the discounted cash flow (DCF) analysis. In addition, it is reasonable to invest in the project taking the various uncertainty factors into consideration, because the ratio of the value to the cost of the project is far higher than one. This information can be utilized in national ocean policy decision-making.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2001년도 추계학술대회
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• pp.307-337
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• 2001

In this paper, we propose the valuation frame of the IT(Information Technology) ventures using ROV(Real Options Valuation) model. Generally, ROV can comprises the traditional valuation method such as DCF(Discounted Cash Flow), which can measure only the tangible value of a firm from the expected future earnings, in that ROV can additionally measure the intangible value such as the strategic value of a firm in the uncertain environment. We set up the hypothetic IT venture future investment plan and assume that there are a growth option and a switching option consequently along the investment time horizon, which are caused by each characteristics of ventures and IT technologies, especially modularity. In the case that there are several embedded real options in the firm's investment plan in a row, we should apply the compound option pricing model as a real option valuation model in order to consider the value interaction between real options. In an addition, we present the results of optimal investment timing analysis using real options approach and compare them. with those of the original assumed investment timing.

• 대한산업공학회지
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• 제38권2호
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• pp.144-156
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• 2012

In recent years, advanced countries in energy sector are emphasizing the importance of the development and deployment of renewable energy to cope with the global environmental crisis such as depletion of fossil energy, climate convention to control emissions of greenhouse gases. In this paper, we evaluate the economic value of the investment in new and renewable energy R&D in Korea and optimal deployment timing of new and renewable energy by using the real option approach. The real option model adopted in this paper assumes that a decision maker has a compound option to abandon, deployment, or continue the R&D. As a result by using empirical data of Korea, it is found that there exists a considerable amount of positive real option value (ROV) in the investment of new and renewable energy R&D while its net present value (NPV) calculated by traditional discounted cash flow (DCF) model shows negative value.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.177-192
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• 2016

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.

• 자원환경지질
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• 제43권6호
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• pp.565-571
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• 2010

계면활성제를 이용하여 대수층의 특정층에 존재하는 휘발성 오염물질을 선택적으로 제거할 수 있는 새로운 지하수 폭기기술을 개발하였다. 모래가 충진된 실험설 규모의 물리적 모델을 이용하여 이 폭기기술의 효율성을 검증하였다. 모델의 특정깊이(바닥으로부터 약 22 cm)에 일정한 두께로 존재하는 용해된 상태의 톨루엔 플룸을 제거하는 실험을 실시하였으며, 오염물질이 존재하는 영역의 표면장력을 저감하기 위하여 음이온계 계면활성제인 SDBS(Sodium dodecylbenzene sulfonate)를 주입하였다. 또한 비교를 위하여 동일한 조건에서 계면활성제가 주입되지 않은 실험도 실시하였다. 오염영역의 하부로부터 공기로서 폭기한 결과, 계면활성제에 의하여 저감된 표면장력의 효과에 의하여 오염영역에 대한 폭기영향권의 크기가 현저히 증가하였으며 그 결과 70%이상의 톨루엔이 제거되었다. 반면 계면활성제가 주입되지 않은 조건에서는 20%이하의 톨루엔만 제거되었다. 이는 계면활성제에 의하여 표면장력이 낮아져 폭기 과정에서 플룸에 대한 공기주입이 매우 효율적으로 이루어졌으며, 따라서 톨루엔을 포함하는 대수층의 지하수가 공기와의 접촉이 보다 용이해졌음을 의미한다. 이 새로운 방법은 휘발성 유기물질로 오염된 대수층을 복원하는데 유용하게 이용될 수 있을 것으로 기대된다.