• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1423-1431
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• 2022

블랙숄즈모형에서 옵션가격을 결정하는 변수 중 기초자산의 변동성은 현재 시점에서는 알 수 없고, 미래시점에 실현된 변동성을 사후에야 알 수 있다. 하지만 옵션이 거래되는 시장에서 관찰되는 가격이 있기 때문에 가격에 내재된 변동성을 역으로 산출한 내재변동성은 현재 시점에 구할 수 있다. 내재변동성을 구하기 위해서는 옵션가격과, 블랙숄즈 모형의 변동성을 제외한 옵션가격결정변수인 기초자산가격, 무위험이자율, 배당률, 행사가격, 잔존기간이 필요하다. 블랙숄즈모형의 변동성은 고정된 상수이나, 내재변동성 산출시 행사가격에 따라 변동성이 다르게 산출되는 변동성스마일현상을 보이기도 한다. 따라서 내재변동성 산출시 옵션 단일 종목이 아닌 시장전반의 변동성을 감안하는 것이 필요하다고 판단하여 본 연구에서는 V-KOSPI지수도 설명변수로 추가하였다. 머신러닝기법 중 지도학습방법을 사용하였으며, Linear Regression 계열, Tree 계열, SVR과 KNN 알고리즘 및 딥뉴럴네트워크로 학습 및 예측하였다. Training성능은 Decision Tree모형이 99.9%로 가장 높았고 Test성능은 Random Forest 알고리즘이 96.9%로 가장 높았다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.308-308
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• 2019

지구상 해양, 대기 및 대륙 상호간의 연속적인 물의 거동을 나타내는 물의 순환의 주요 과정 중 하나인 유량 자료는 경년부터 수십년간의 다양한 기상학적 변동성을 내포하며 해당 지역의 수문기상학적 특성을 반영한다. 이러한 기상학적 변동성 중에서 비교적 긴 시간 주기를 나타내는 저주파 진동은 전지구적 기후변화의 장기적 영향을 나타내며 해수면 상승, 홍수 또는 가뭄과 같은 극한 수문사상을 나타내는 매우 주요한 지표로 활용되고 있지만 관측된 수문 시계열의 짧은 자료길이로 인하여 통계적 분석의 신뢰성에 한계를 보여왔다. 따라서 과거 수문 시계열의 확장으로 인하여 부재의 영역으로 남아있던 자료 기간의 한계가 보완되면 보다 정확하고 신뢰도 있는 분석이 가능할 것이다. 나무나이테를 활용한 고기후 복원 등의 연구가 증가하고 있지만 공학 분야에서 이를 실제로 활용한 연구는 아직 미비하다. 따라서 본 연구에서는 과거 기후의 정보를 바탕으로 복원된 수문 시계열을 활용하여 수문 시계열에 내재된 장기 기후 변동성을 통계적으로 분석하기 위한 문헌들을 조사하고, 장기적인 시간 흐름에 내재된 잠재적인 경향 및 변동성을 통계적 분석을 파악하고자 한다. 이를 위해 주어진 수문 시계열에 내재된 저주파 신호을 추출하기 위한 경험적 모드분해법을 활용하여 수문 자료에 내재된 장기 변동성을 추출하였으며, 산업화 이전부터 연장된 수문 시계열의 공학적 활용성을 분석하고자 한다.

• 재무관리연구
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• 제22권2호
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• pp.91-105
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• 2005

본 연구는 합리적 기대가설에 입각하여 내재변동성의 장기변화율과 단기변화율사이의 관계에 대해 Campa and Chang(1995)의 모형을 토대로 분석하였다. 합리적기대가설이란 옵션시장 참가자들이 기대하는 장기내재변동성이 미래단기의 내재변동성을 결정한다는 가설이다. 1999년 1월부터 2003년 12월까지 한국의 KOSPI 200 주가지수옵션시장에서 장기내재변동성과 단기내 재변동성과의 관계를 분석해 본 결과 우리나라 주가지수 옵션시장에서는 기대가설을 지지하지 않는다는 결론을 도출하게 되었다. 하지만 기대가설은 그 자체가 내포하고 있는 무시할 수 없는 중요한 의미를 지닌다는 것을 발견하였다. 첫째, 장기내재변동성 변화율이 기대 미래단기내재변동성 변화율과 같은 방향으로 움직인다는 것과 둘째, 단기변동성에 대한 장기변동성의 증가가 다음 장기변동성에 있어서는 증가 혹은 감소를 동반한다는 것을 분석하게 되었다. 즉, 어떠한 규칙적인 사이클을 찾을 수는 없었다는 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권3호
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• pp.513-522
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• 2014

옵션가격의 결정에 있어서 실제 변동성은 사후에 알 수 있는 정보이므로 대용값으로 내재변동성을 가장 많이 사용하는데 본 연구에서는 동일한 기초자산을 가진 옵션의 잔존만기와 행사가격을 이용하여 내재변동성을 추정하고자 한다. KOSPI200 옵션 데이터와 서포트벡터회귀, 나무모형 및 회귀모형을 통해 모형의 설명력을 평균제곱근오차 (RMSE)와 평균절대오차 (MAE)를 사용하여 살펴보았다. 그 결과 서포트벡터회귀와 MART의 성능이 최소제곱회귀보다 우수한 것으로 나타났으며, 서포트벡터회귀와 MART의 성능은 거의 비슷하였다.

• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.93-104
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• 2022

S&P 500과 RUSSELL 2000, DJIA, Nasdaq 100 4가지 미국 주가지수의 실현변동성(realized volatility, RV)을 예측하는데 있어서 사람들의 관심 지표로 삼을 수 있는 인터넷 검색량(search volume, SV) 지수와 내재변동성(implied volatility, IV)를 이용하여 LSTM 딥러닝(deep learning) 방법으로 RV의 예측력을 높이고자하였다. SV을 이용한 LSTM 방법의 실현변동성 예측력이 기존의 기본적인 vector autoregressive (VAR) 모형, vector error correction (VEC)보다 우수하였다. 또한, 최근 제안된 RV와 IV의 공적분 관계를 이용한 vector error correction heterogeneous autoregressive (VECHAR) 모형보다도 전반적으로 예측력이 더 높음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.369-378
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• 2013

원-달러 장외 외환 시장은 1990년말 외환위기 및 2008년 서브프라임 위기때 극심한 변동성을 보였으므로 변동성 연구에 적합한 특성을 띤다. 본고는 ARCH 모형에 기반해 옵션 가격 결정 모형을 제시한 Duan, Heston and Nandi의 GARCH 모형으로 외환 옵션 시장에서 변동성의 특성이 옵션 가격에 반영되는 정도를 분석해 보았다. 2006년 5월부터 2013년 1월까지 원-달러 장외시장에서 거래되는 옵션 자료에 대해 본고는 세 가지 모형(Black and Scholes, Duan, Heston and Nandi)간의 설명력을 비교했다. 최우추정법으로 계산된 모수를 고정하고 전일 내재 변동성을 이용하여 당일의 이론 가격을 구해 오차를 계산하면 Duan 및 Black and Scholes 모형 모두 약 0.1% 수준을 보인다. 다만 Heston and Nandi는 상기 두 모형에 비해 큰 오차값을 가지며 또한 만기가 길어지면 설명력이 약해진다. 따라서 원-달러 외환 옵션시장의 경우 Duan 또는 Black and Scholes 모형을 이용하여 가치를 측정하는 것이 유용할 것으로 사료된다. 또한 정책적 시사점으로는 외환 현물 시장의 과거 변동성 평균이 14% 전후에서 형성되었으므로 내재 변동성 5%전후에서 외환 옵션 등을 매매하는 것은 매도자에게 대규모 손실을 초래할 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권3호
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• pp.197-205
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• 2016

최근 기후변화로 인한 자연재해가 증가하면서 강수 및 기온자료의 시계열에 대한 변동성과 추세를 분석하여 그 변화를 예측하는 연구의 필요성이 점점 커지고 있다. 하지만 강수나 기온의 경우 복합적인 요소에 의해 변동이 일어나 자료의 변동성이 매우 심하고 너무 많은 요소를 포함하게 되어 그 특성을 정확히 판단하기가 쉽지 않다. 따라서 자료의 시계열을 분해하게 되면 각 특성을 가진 요소를 추출할 수 있으므로, 정확한 변동 특성을 파악할 수 있다. 본 연구에서는 우리나라 강수 및 기온자료를 경험적 모드분해법(Empirical Mode Decomposition, EMD)을 통해 주기별로 분해하여 각각의 내재모드함수(Intrinsic Mode Function, IMF)를 추출하였다. 또한, 추출된 내재모드함수의 에너지 밀도를 이용한 유의성 검정을 통해 원자료로부터 유의미한 자료를 포함하고 있는 내재모드함수를 선별하고, 이들의 주기성, 경향성을 분석하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권1호
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• pp.135-150
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• 2013

본 논문에서는 옵션시장에서의 변동성 회귀특성과 러프집합 알고리즘을 이용한 옵션전략을 개발하는 것을 제안한다. 이제까지 주식, 선물 시장에서는 다양한 연구가 선행되어 왔지만, 옵션시장에 대한 연구는 활발하지 않았다. 특히 고빈도 자료를 이용한 옵션 트레이딩 전략은 미미한 수준이다. 본 연구의 목적은 두가지로 구성된다. 첫째는 내재변동성 고평가, 저평가 상태를 측정하여 괴리가 발생했을 때 이익을 향유하는 변동성 회귀 모델을 구축하는 것이다. 둘째는 옵션트레이딩전략에 러프집합 알고리즘을 사용하여 부정확한 진입신호를 필터링하여 더 안정적인 수익을 추구하는 것이다. 이 논문의 요점은 옵션시장이 기초자산, 변동성, 이자율과 같은 다양한 요소에 영향을 받기 때문에, 변동성을 제외한 요인 (기초자산의 방향성)을 선물로 헤지하면서, 변동성괴리에 따른 이익만을 향유하는 것이다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권2호
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• pp.293-308
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• 2010

본 연구는 2003년 1월 3일부터 2007년 6월 29일 동안의 실현변동성 측정방법에 따른 KOSPI200 지수의 변동성 예측성과를 비교 분석하였다. 또한 VKOSPI 선물이 상장되면 기초자산인 VKOSPI의 예측이 중요한 이슈가 되므로 어떤 변동성이 VKOSPI를 잘 예측할 수 있는지에 대한 분석도 실시하였다. 본 연구에서는 고빈도 자료를 사용하여 실현변동성을 산출할 때, 우리나라 주식거래의 특성인 동시호가제도를 반영할 수 있는 방법과 야간변동성과 주간변동성의 차이를 고려해주기 위하여 기존의 연구에서는 일간수익률(daily return)을 사용한 것과는 달리 일중수익률(intradaily return)을 사용하여 조정해주는 방법을 제시하였다. 새롭게 제시된 실현변동성은 기존의 실현변동성 측정방법과는 t-검증과 F-검증에서 0.01% 이하 유의수준에서 차이가 있고 기초통계량측면에서 보다 안정적(stable)인 것으로 나타났다. 변동성 측정 방법에 VKOSPI의 예측성과를 상관분석, 회귀분석, 교차타당성 (cross validation) 성과를 통한 검증에서 본 논문에서 새롭게 제시한 실현변동성 측정방법이 가장 예측력이 높았다. 회귀분석을 통한 미래 실현될 실현변동성에 대한 예측 검증결과 변동성지수인 VKOSPI가 역사적 변동성이나 CRR 내재변동성보다 우수함을 기존의 방법론과 새롭게 제시된 방법론에서 동시에 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.5671-5676
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• 2011

변동성지수는 옵션가격에 내재된 미래 기초자산의 변동성을 나타내는 지수이며, 투자자들이 예상하는 향후 주가 변동 가능성을 측정한 시장의 기댓값이다. 현재 한국거래소(KRX)에서 한국시장구조에 맞는 변동성지수를 개발하여 2009년 4월 13일부터 변동성지수(VKOSPI)를 발표하고 있다. 본 연구는 2002년부터 2008년까지 일별 데이터를 이용하여 기업규모, 시장기치 대 장부가치 비율 및 베타의 특징들로 그룹화된 포트폴리오의 미래 수익률에 대한 변동성지수의 예측력을 검증하였다. 그 결과 VKOSPI의 변화율은 미래수익률에 대해 강한 음(-)의 예측력을 갖고 있는 것으로 나타났으며, 이러한 결과는 Ang et al.[2]의 결과와 일치하고, 이는 VKOSPI가 수익률 결정요인이라 할 수 있다. 시장총변동성 추정치의 부호에 대해 Ang et al.은 시장 총변동성위험과 개별주식 수익률간의 음(-)의 관계로 설명하였다. 이는 시장 총변동성위험이 높아질 때, 시장변동성과 상관관계가 높은 주식은 시장위험에 대한 주식의 민감도, 즉 베타가 낮아져 개별주식 수익률이 하락한다는 것이다. 또한 포트폴리오를 그룹화하는데 베타가 포함되어진다면, 미래 수익률에 대한 VKOSPI의 예측력이 강하다는 것으로 나타났다.