• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제10권1호
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• pp.84-94
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• 2011

In this paper, we propose a method to provide the distribution of option price under local volatility model when market-provided implied volatility data are given. The local volatility model is one of the most widely used smile-consistent models. In local volatility model, the volatility is a deterministic function of the random stock price. Before estimating local volatility surface (LVS), we need to estimate implied volatility surfaces (IVS) from market data. To do this we use local polynomial smoothing method. Then we apply the Dupire formula to estimate the resulting LVS. However, the result is dependent on the bandwidth of kernel function employed in local polynomial smoothing method and to solve this problem, the proposed method in this paper makes use of model averaging approach by means of bandwidth priors, and then produces a robust local volatility surface estimation with a confidence interval. After constructing LVS, we price barrier option with the LVS estimation through Monte Carlo simulation. To show the merits of our proposed method, we have conducted experiments on simulated and market data which are relevant to KOSPI200 call equity linked warrants (ELWs.) We could show by these experiments that the results of the proposed method are quite reasonable and acceptable when compared to the previous works.

• 한국수학교육학회지시리즈B:순수및응용수학
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• 제27권1호
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• pp.43-50
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• 2020

We investigate the domain of influence of the local volatility function on the solutions of the general Black-Scholes model. First, we generate the sample paths of underlying asset using the Monte Carlo simulation. Next, we define the inner and outer domains to find the effective volatility region. To confirm the effect of the inner domain, we use the root mean square error for the European call option prices, and then change the values of volatility in the proposed domain. The computational experiments confirm that there is an effective region which dominates the option pricing.

• 대한수학회보
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• 제59권2호
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• pp.507-528
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• 2022

We propose a path integral method to construct a time stepwise local volatility for the stock index market under Dupire's model. Our method is focused on the pricing with the Monte Carlo Method (MCM). We solve the problem of randomness of MCM by applying numerical integration. We reconstruct this task as a matrix equation. Our method provides the analytic Jacobian and Hessian required by the nonlinear optimization solver, resulting in stable and fast calculations.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.131-137
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• 2021

본 연구는 경남농산물 소득자료를 이용하여 시설 파프리카와 시설 딸기, 그리고 노지 마늘과 노지 시금치를 대상으로 경남지역 채소류 재배면적 반응함수를 추정하였다. 작물별 재배면적 반응함수 추정결과에 따르면 시설 파프리카의 경우 농업조수입이 증가한 영향보다는 농업경영비 감소와 가격변동 위험의 감소에 따라 재배면적이 증가한 것으로 나타났다. 시설 딸기의 경우 농업조수입이 증가했음에도 불구하고 농업경영비가 증가 하였고, 가격변동 위험이 상대적으로 더 컸기 때문에 재배면적이 감소하였다. 노지 마늘과 시금치의 경우 농업조수입이 증가하였음에도 불구하고 가격변동위험이 크기 때문에 농가는 재배면적을 늘리지 않은 것으로 밝혀졌다. 추정결과의 정책적 함의는 다음과 같다. 농산물 가격변동 위험은 시설 작물보다 노지에서 재배되는 작물의 경우 상대적으로 더 크다. 따라서 경상남도에서는 노지 작물에 우선하여 농업수입보장보험을 도입해야 할 것이다. 반면에 시설 작물의 경우 농업경영비 부담이 매우 크다. 따라서 지방정부는 난방비를 포함한 농업경영비를 줄이기 위하여 노후 시설을 교체하고 스마트팜 시설 확충 등에 주력해야 할 것이다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제14권1호
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• pp.241-254
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• 2007

This paper propose a new short-term interest rate model having a different nonlinear drift function and the same diffusion coefficient with Chan et al. (1992) model. The fractional polynomial power of the drift function in our model is linked to the local volatility elasticity of the diffusion coefficient. While the nonlinear drift function estimated by $A\"{\i}t$-Sahalia (1996a) and others has a feature that higher interest rates tend to revert downward and low rates upward, the drift function estimated by our nonlinear model shows that higher interest rate mean-reverts strongly, but, medium rates has almost zero drift and low rates has a very small drift. This characteristic coincides the empirical result based on the nonparametric methodology by Stanton (1997) and the implication by the scatter plot of the short rate data.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.533-538
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• 2013

최근 빈번히 일어나는 국지성 집중호우로 인해 피해가 급격히 증가하고 있다. 인구가 밀집한 수도권과 같은 경우 산사태와 토석류 및 홍수로 인해 인명 및 재산피해가 심각하다. 따라서 집중호우에 대한 예측의 중요성이 증가하고 있다. 우리나라 악천후 강수의 특징으로는 태풍과 집중호우로 구분된다. 이는 지속시간과 지역에 따라 차이를 보인다. 또한, 지역적인 강수는 계절에 따라 변동성이 크고 비선형적이기 때문에 강수를 예측하는데 어려움이 따른다. 본 논문에서는 기상청에서 현업으로 사용하는 초단기 기상 분석 및 예측시스템 (Korea Local Analysis and Prediction System; KLAPS)의 기상 관측 자료를 이용하여 초단기 호우 예측 패턴 모델을 구현한다. 그리고 악천후 시 피해가 큰 수도권을 중심으로 여름철 호우 특보를 예측한다. 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm; GA) 기반 다항식 방사형 기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks; RBFNNs)을 이용하여 초단기 강수 예측 패턴 모델을 설계한다. 최적화된 분류기를 설계하기 위하여 유전자 알고리즘을 이용하여 주요 파라미터인 입력변수의 수, 다항식 차수, 퍼지화 계수, FCM(Fuzzy C-mean) 클러스터 수를 동조한다.