한 경제의 변동성과 성장률간의 관계에 대한 기존의 경험적 연구에서는, 두 변수 사이의 관계가 양의 부호를 가지는지 아니면 음의 부호를 가지는지에 대해 명확한 결론을 찾지 못하였다. 본 논문에서는 기존 연구결과의 모호성을 설명하는 한 요인으로서, 기존의 경험적 연구에서 사용한 추정모형이 오설정(誤設定)(misspecified)되었을 가능성을 제기한다. 만일 경기변동상의 확장기와 수축기에 따라 두 변수간 관계의 부호가 상이하다면, 양자간 관계를 대칭적으로 설정한 기존의 연구모형에서는 유의한 관계를 추정해 낼 수 없기 때문이다. 본 연구는, 변동성의 증가가 성장률에 미치는 영향이 경기변동국면에 따라 다르다는 가설로부터 출발한다. 영국의 월별산업생산 자료를 이용하여 일련의 ARCH 류 모형을 추정한 결과, 경제가 확장기에 있을 경우에는 변동성과 성장률간의 관계가 유의한 양의 부호를 가지는 반면 수축기에서는 변동성의 증가가 성장률을 유의하게 낮추는 현상을 발견하였다. 또한 변동성과 성장률간의 이와 같은 비대칭적 관계가, 두 변수 사이에 양방향으로 존재하는 상관관계가 아니라 변동성으로부터 성장률로 작용하는 인과관계임을 지지하는 결과도 얻었다.
본 연구는 국내 주식시장 변동성에 대한 국제유가의 영향을 실증적으로 분석한다. 분석을 위해 사용된 자료는 2015년 1월 2일부터 2021년 7월 30일까지 KOSPI 지수와 WTI 선물가격의 10분 주기 고빈도 자료이다. 이를 사용하기 위해서는 이질적 자기회귀(HAR) 모형을 사용하였다. 분석 모형에서는 고빈도 자료의 장점을 살려 국제유가의 영향을 수익률뿐 아니라 실현 변동성, 실현 왜도 및 첨도를 통해 확인한다. 추정에는 큰 왜도를 갖는 실현 변동성 분포를 감안하여 Box-Cox 변환을 적용하였다. 추정 결과, WTI 가격의 일간 수익률 변동은 KOSPI 수익률의 변동성에 통계적으로 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만 WTI 수익률의 변동성, 왜도, 첨도는 KOSPI 수익률의 변동성에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 KOSPI 수익률의 변동성이 거래 시간의 시차를 갖는 WTI 수익률의 일간 변화는 반영하지만 투자자의 일중 거래 행태까지는 반영하지 않기 때문으로 판단된다.
본 연구는 2015년 1월부터 2020년 4월까지 건화물선 시장의 일별 운임수익률에 대한 레버리지 효과를 포착하기 위한 확률 변동성(stochastic volatility) 모형을 제안하고 운임수익률을 분석한다. 확률 변동성 분석에서 수익률과 변동성 간에 존재하는 음의 상관관계에 기초한 레버리지 효과에 대한 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 방법을 포함하는 추정은 건화물선 운임수익률은 레버리지 효과를 포함하는 추정이 일반적인 SV 모형에 기초한 분석보다 유사한 추정치를 나타내지만 레버리지 효과에 대한 상관성 추정에서 통계적으로 유의미함을 나타낸다. 즉, 실증분석 결과는 수익률과 변동성의 상관도, 변동의 크기와 부호에 따라 상이함을 나타내며, 이는 SV 모델이 레버리지 효과를 고려하는 것이 추정치의 적합도를 향상시킴을 나타낸다. 추정모형의 레버리지 효과에 대한 통계적 유의성에 추가적으로 로그 예측력 점수를 통한 분석은 레버리지 효과를 고려하는 모형의 예측력이 향상된 추정 결과를 제시한다. 이러한 실증분석 결과는 레버리지 효과를 포함하는 확률 변동성 모형이 해양 산업의 운임 리스크 모델링에 중요함을 통계적으로 제시하는 유의미한 실증분석 결과다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권4호
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pp.879-889
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2004
This paper gives an approximation to the distribution function of the .rst passage time of stock price when volatility of stock price is modeled by a function of Ornstein-Uhlenbeck process. It also shows how to obtain the error of the approximation.
다변량 금융시계열의 변동성분석을 다변량 기법인 정준상관분석(canonocal correaltion analysis)을 이용해 분석하였다. 변동성의 특성상 계수들이 비음(non-negative)인 정준상관분석, 즉, non-negative and sparse canonical correlation analysis (NSCCA)를 이용해 보았다. 본 논문은 다변량 시계열의 변동성 커브에 대해 연구하고 있으며 제시된 방법론을 이변량 주식자료분석을 통해 예시해 보았다.
시간의 경과에 따라 관측된 시계열 자료를 통해 데이터 분석을 하고 적당한 모형을 생성함으로써 미래 시점을 예측하는 방법들은 그 동안 많은 방법들이 제시되었고 연구 되고 있다. 그 중 최근 들어 과거의 데이터를 바탕으로 관측된 각 시점에서의 분산을 서로 다른 분산(조건부 이분산성)을 따른다고 가정하고, 이를 분석하는 모형(ARCH, GARCH, Stochastic Volatility(SV))들이 옵션 가격분석이나 환율 변화 등 경제 시계열자료의 예측 모형을 위하여 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 한국의 KOSPI 데이터(1995년 1월 3일부터 2001년 12월 28일, 총 1906일)를 바탕으로 (조건부) 우도함수 모수 추정 방법을 이용한 GARCH(1,1) 모형과, MCMC 방법을 이용하여 모수를 추정한 SV 모형을 적용시켜 보고 각 모형들의 예측 정확도를 비교하여 보았다.
Kim, Hyundong;Kim, Sangkwon;Han, Hyunsoo;Jang, Hanbyeol;Lee, Chaeyoung;Kim, Junseok
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.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제19권4호
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pp.417-428
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2015
Although, in general, the random fluctuation of interest rates gives a limited impact on portfolio optimization, their stochastic nature may exert a significant influence on the process of selecting the proportions of various assets to be held in a given portfolio when the stochastic volatility of risky assets is considered. The stochastic volatility covers a variety of known models to fit in with diverse economic environments. In this paper, an optimal strategy for portfolio selection as well as the smoothness properties of the relevant value function are studied with the dynamic programming method under a market model of both stochastic volatility and stochastic interest rates.
In this study, the pricing performances of alternative simple option models are examined by creating a simulated market environment in which asset prices evolve according to a stochastic volatility process. To do this, option prices fully consistent with Heston[9]'s model are generated. Assuming this prices as market prices, the trading positions utilizing the Black-Scholes[4] model, a semi-parametric Corrado-Su[7] model and an ad-hoc modified Black-Scholes model are evaluated with respect to the true option prices obtained from Heston's stochastic volatility model. The simulation results suggest that both the Corrado-Su model and the modified Black-Scholes model perform well in this simulated world substantially reducing the biases of the Black-Scholes model arising from stochastic volatility. Surprisingly, however, the improvements of the modified Black-Scholes model over the Black-Scholes model are much higher than those of the Corrado-Su model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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