Communications for Statistical Applications and Methods
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제31권5호
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pp.585-599
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2024
Options pricing remains a critical aspect of finance, dominated by traditional models such as Black-Scholes and binomial tree. However, as market dynamics become more complex, numerical methods such as Monte Carlo simulation are accommodating uncertainty and offering promising alternatives. In this paper, we examine how effective different options pricing methods, from traditional models to machine learning algorithms, are at predicting KOSPI200 option prices and maximizing investment returns. Using a dataset of 2023, we compare the performance of models over different time frames and highlight the strengths and limitations of each model. In particular, we find that machine learning models are not as good at predicting prices as traditional models but are adept at identifying undervalued options and producing significant returns. Our findings challenge existing assumptions about the relationship between forecast accuracy and investment profitability and highlight the potential of advanced methods in exploring dynamic financial environments.
This paper studies the problem of option pricing in an incomplete market. The market incompleteness comes from the discontinuity of the underlying asset price process which is, in particular, assumed to be a compound Poisson process. To find a reasonable price for a European contingent claim, we first find the unique minimal martingale measure and get a price by taking an expectation of the payoff under this measure. To get a closed-form price, we use an asymptotic expansion. In case where the minimal martingale measure is a signed measure, we use a sequence of martingale measures (probability measures) that converges to the equivalent martingale measure in the limit to compute the price. Again, we get a closed form of asymptotic option price. It is the Black-Scholes price and a correction term, when the distribution of the return process has nonzero skewness up to the first order.
A floating-strike lookback call option gives the holder the right to buy at the lowest price of the underlying asset. Similarly, a floating-strike lookback put option gives the holder the right to sell at the highest price. This paper will propose an outside floating-strike lookback call (or put) option that gives the holder the right to buy (or sell) one underlying asset at some percentage of the lowest (or highest) price of the other underlying asset. In addition, this paper will derive explicit pricing formulas for these outside floating-strike lookback options. Sections 3 and 4 assume that the underlying assets pay no dividends. In contrast, Section 5 will derive explicit pricing formulas for these options when their underlying assets pay dividends continuously at a rate proportional to their prices. Some numerical examples will be discussed.
We examine a unified approach of calculating the closed form solutions of option price under stochastic volatility models using stochastic calculus and the Fourier inversion formula. In particular, we review and derive the option pricing formulas under Heston and correlated Stein-Stein models using a systematic and comprehensive approach which were derived individually earlier. We compare the empirical performances of the two stochastic volatility models and the Black-Scholes model in pricing KOSPI 200 index options.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제11권2호
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pp.213-225
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2004
A fixed-strike lookback option is an option whose payoff is determined by the maximum (or minimum) price of the underlying asset within the option's life. Under the Black-Scholes framework, the time-t price of an equity asset follows a geometric Brownian motion. Applying the method of Esscher transforms, this paper will derive explicit pricing formulas for fixed-strike lookback call and put options, respectively. In addition, this paper will show a relationship (duality property) between the pricing formulas of the call and put options. Finally, this paper will derive explicit pricing formulas for the fixed-strike lookback options when their underlying asset pays dividends continuously at a rate proportional to its price.
Timer options are financial instruments proposed by Société Générale Corporate and Investment Banking in 2007. Unlike vanilla options, where the expiry date is fixed, the expiry date of timer options is determined by the investor's choice, which is in linked to a variance budget. In this study, we derive a pricing formula for hybrid options that combine timer options, digital options, and power options, considering an environment where volatility of an underlying asset follows a fast-mean-reverting process. Additionally, we aim to validate the pricing accuracy of these analytical formulas by comparing them with the results obtained from Monte Carlo simulations. Finally, we conduct numerical studies on these options to analyze the impact of stochastic volatility on option's price with respect to various model parameters.
Power options have payoffs that are determined by the price of the underlying asset raised to some power. In this paper, power options are considered under a regime-switching model which can capture complex asset dynamics by permitting switching between different regimes. The pricing formulas for the Laplace transforms of power options are obtained. The prices of power options are calculated using the formulas and compared with the results of the Monte Carlo simulation.
Pricing and hedging strategy for European options of jump-type asset models, which are derived from a stochastic differential equations, are discussed.
해외자원개발사업은 성공할 경우 높은 수익률을 보장하지만 장기적인 투자기간과 높은 시장위험부담으로 인하여 사업의 가치분석에 있어서 사업기간 동안의 여러 가지 변수들을 분석할 수 있는 유연성을 요구하고 있다. 기업의 투자 의사결정과정에서 가장 널리 이용되는 평가방법인 전통적 기존의 현금흐름할인법의 단점을 보완할 대안으로서 제시된 옵션가격 결정모형(Option Pricing Model)을 여타의 다른 자산의 평가 및 사업성 평가에 응용하고자 하는 연구 분야인 실물옵션(Real Options)은 특히 위험도가 큰 자원개발사업의 가치를 평가할 좋은 방법론으로 주목받아왔으나, 다양한 현실적 상황을 도입하게 되면 확률과정이 난해한 형태로 변하여 수학적 처리가 용이하지 않아 실용화에 가장 큰 걸림돌로 작용하고 있다. 따라서 기존의 연구들은 확률과정의 선정과정에서 자원개발사업의 특성이나 실용성을 고려하여 확률과정을 선정하지 않고 기초적인 확률과정을 적용하여 왔다. 본 연구에서는 해외자원개발사업을 대상으로 옵션가격 결정모형을 활용하는 경우를 산정하여, 해외자원개발사업의 평가에 쉽게 활용될 수 있는 단순화된 함수의 형태로 표현된 옵션가격 결정모형을 제시해 보았다. 즉, 이론적인 정교한 확률과정을 도출하기보다는 자원개발사업의 특징을 충분히 반영하면서도 사업평가실무에 손쉽게 이용될 수 있는 현실적이면서도 단순한 확률과정을 선정하고자 하였다. 이를 위하여 구리, 연, 아연의 국제시장가격의 특성과 연-아연광 개발사업의 사례를 활용하여 기존의 모형연구들과 달리 실제의 위험을 모두 분석하되, 분석하는 모형을 최대한 단순화하여가는 과정을 통하여 Gibson-Schwartz가 제안한 Two-Factor Model과 Long-Term Asset Model을 적절한 모형으로 선정하고, 이를 바탕으로 운영옵션과 투자개시옵션의 두 가지 경영옵션을 분석하여 그 결과를 제시하였다. 본 연구에서 분석, 제안한 단순화 과정은 앞으로 옵션가격 결정이론을 바탕으로 한 가치평가모형의 실제사례 적용연구에서 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
A floating-strike lookback call option gives the holder the right to buy at the lowest price of the underlying asset. Similarly, a floating-strike lookback put option gives the holder the right to sell at the highest price. This paper will derive explicit pricing formulas for these floating-strike lookback options with flexible monitoring periods. The monitoring periods of these options start at an arbitrary date and end at another arbitrary date before maturity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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