선물 옵션시장의 급속한 성장에도 불구하고 시장참여자들이나 금융감독기관에서는 선물 옵션시장의 만기 등으로 인한 추가적인 변동성 등 시장교란효과 발생에 대한 우려를 나타내고 있다. 본 연구는 한국증권거래소에 상장되어 있는 KOSPI200 지수 관련 파생상품의 만기일에 KOSPI200 지수의 비정상적인 수익률, 수익률의 변동성, 거래량 및 가격반전 등이 존재하는지 분석한다. 일별 자료를 이용한 기존 국내 연구에서 만기일효과(expiration day effects)가 존재하지 않았던 것과는 달리 고빈도 자료를 이용할 경우 만기일 폐장 전 10분을 중심으로 강한 만기일효과가 존재함을 보인다. 또한, 이러한 결과가 우리나라 선물 옵션시장의 결제제도에 영향받았을 가능성에 대해서도 논의한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권2호
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pp.249-264
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2009
지수연동형 보험상품(EIA: Equity-indexed annuities)은 주식시장의 수익률과 연계하여 보험상품의 수익률이 결정되며 주식시장의 수익률이 낮은 경우에도 최소보장 수익률이 제공되는 상품이다 EIA의 수익률은 주가 수익률에 일정 비율을 곱하고 이 값과 최소보장수익률과 비교하여 높은 값을 수익률로 정의한다. 여기서 주가수익률에 곱하는 일정비율을 참여율(Participation rate)이라고 부른다. 본 논문에서는 수익률을 결정하는 주가지수와 일정수준을 넘는 여부를 결정하는 주가지수를 다른 지수로 사용하는 Outside Barrier가 내재된 보험 상품을 제안하고자 한다. 특히 Outside Barrier조건의 결정을 계약기간 전체가 아닌 계약기간의 일부분으로 선정한 것이 특징이다. 이러한 수익률 구조를 반영하는 가격 공식을 기댓값 계산을 통하여 유도하고 수치해석 기법을 이용하여 최소보장이율, Rebate, barrier 수준, 주가 변동성, 상관계수 및 관측기간 등의 변수가 참여율의 결정 에 어떤 영향을 미치는지를 알아보고자 한다.
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.
본 논문에서는 옵션의 가격을 결정하기 위해 사용될 수 있는 몇 가지 근사적인 방법들을 수치적으로 비교하였다. 헤르미트 다항식 계열의 Edgeworth 확장과 A-type Gram-Charlier 방법, C-type Gram-Charlier 방법, normal inverse gaussian (NIG) 분포를 이용하는 방법, 그리고 비선형 회귀를 이용한 점근적 근사방법이 그것이다. 이 방법들을 위험중립 확률측도 하에서 수익률의 분포함수를 근사하여 옵션가격을 계산하는 방식과 옵션의 근사가격식을 먼저 구하고 모수를 추정하여 가격을 계산하는 두 가지 방식을 사용하여 비교하였다. 모의실험에서는 확률변동성 모형에서 많이 사용되는 Heston 모형과 레비확률과정에서 좋은 적합도를 보이는 NIG 모형을 이용하여 자료를 생성하였고, 실제 자료로는 KOSPI200 콜옵션을 이용하였다. 모의실험과 실제 자료분석의 결과, 근사적 가격식을 먼저 구하는 방식이 좀 더 우수한 성능을 보였고 그 가운데 A-type Gram-Charlier와 비선형 회귀를 이용한 점근적 근사방법이 좋은 성능을 보였으며, 분포함수를 추정하여 옵션가격을 계산하는 경우 NIG분포를 이용하는 것이 상대적으로 좋은 결과를 보였다.
본 연구는 앞으로 우리나라에 증권선물 옵션거래제도가 도입될 것에 대비하여 선물규제체계와 선물회계제도를 연구하는데 촛점을 두고 있다. 선물규제법체계 및 시장규제의 동향에 대해서는 미국, 영국, 일본 등 선물거래가 급속도로 발전하고 있는 금융선진국의 경험적 사례를 사적으로 연구하고 선물규제에 관한 제반의 문제점을 파악함으로서 앞으로 우리나라에 선물거래가 도입될 경우 이들 문제점에 대해 어떻게 대응할 것인가를 모색하였다. 특히 시장규제에 관해서는 1996년에 도입이 예정되어 있는 주가지수선물거래의 도입이 현물 주식시장에 미치는 영향을 집중적으로 분석하고 규제상의 고려사항을 제시하였다. 한편 우리나라에 증권선물거래가 도입되면 이에 대응하여 선물거래의 회계처리기준과 시가정보의 공시기준이 마련되어야 한다. 본 연구에서는 선물거래의 회계처리에 있어서 손익의 인식기준 및 헷지회계의 기준을 설정함에 있어서의 고려사항을 제시함과 동시에 선물거래의 공시 기준설정시의 고려사항을 아울러 제시하고 있다.
본 연구는 KOSPI 200 선물을 이용하여 옵션복제방식에 의한 포트폴리오 보험전략을 구축하고 KOSPI 200 지수와 KOSPI 200 구성주식의 일부로 이루어지는 개별 포트폴리오들을 대상으로 실증분석을 하였다. 본 연구의 결과에 의하면, 포트폴리오 보험전략의 성과는 헤지의 대상이 되는 현물포트폴리오별, 보험수준별, 재조정 기준별로 차이가 있는 것으로 나타났다. KOSPI 200 지수포트폴리오에 대한 헤지는 대체로 약세시장에서 포트폴리오 가치하락을 감소시키면서 시세상승에 편승할 수 있는 것으로 나타났다. KOSPI 200 구성주식의 일부로 이루어진 포트폴리오에 대한 헤지는 수익성이 높고 베타값이 높으면서 시가총액이 큰 제조업이나 전기통신업에 속하는 기업의 주식으로 포트폴리오가 구성되었을 때 대체로 헤지성과가 높았다. 또한 KOSPI 200 지수포트폴리오는 보험수준을 낮게 할수록 헤지성과가 높은 것으로 나타난 반면, KOSPI 200 구성주식의 일부로 이루어진 포트폴리오의 경우에는 보험수준과 헤지성과간의 관계가 일정치가 않았다. 재조정 기준별로는 3% 재조정 기준을 적용하였을 때 헤지성과가 가장 높았으며, 가장 빈번하게 재조정을 해야하는 일별 재조정 기준에 의할 경우는 거래비용이 상대적으로 높았다.
This paper suggests a numerical method for valuation of American options under the Kou model (double exponential jump diffusion model). The method is based on approximation of underlying asset price using a finite-state, time-homogeneous Markov chain. We examine the effectiveness of the proposed method with simulation results, which are compared with those from the conventional numerical method, the finite difference method for PIDE (partial integro-differential equation).
학계와 금융파생상품 가격결정이나 변동성매매와 같은 실무영역 모두에서 주식시장의 변동성은 중요한 역할을 한다. 본 연구는 GARCH 모형에 기초하여 한국주식시장의 변동성을 정확히 예측함으로써 변동성매매시스템의 성과를 높일 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 여러 연구 자료에서 밝혀지고 있는 변동성 비대칭성개념을 도입하였다. 최근 새로 개발된 한국주식시장 변동성 지수인 VKOSPI를 변동성 대용값으로 사용한다. VKOSPI는 KOSPI 200 지수옵션의 가격을 이용하여 계산된 값으로서 옵션딜러들의 변동성 예측치를 반영하고 있다. KOSPI 200 옵션시장은 1997년 시작되었으며, 발전을 거듭하여 현재 하루 거래량이 1,000만 계약을 넘어서면서 세계 최고의 지수옵션시장으로 발전하였다. 이러한 옵션시장에 반영된 변동성을 분석하는 것은 투자자들에게 좋은 투자정보를 제공하게 될 것이다. 특히, 변동성 대용값으로 VKOSPI를 사용하면 다른 변동성 대용치를 사용할 때 발생하는 통계적 추정의 문제를 피해 갈 수 있다. 본 연구는 2003년부터 2006년의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 최우도추정방법(MLE)을 이용하여 GARCH 모형을 추정한다. 비대칭 GARCH 모형으로는 Glosten, Jagannathan, Runke의 GJR-GARCH 모형, Nelson의 EGARCH 모형, 그리고 Ding, Granger, Engle의 PARCH모형을 포함하며 대칭 GARCH 모형은 (1, 1) GARCH 모형을 이용한다. 2007년부터 2009년까지의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 반복적 계산과정을 통해 내일의 변동성 예측값과 오르고 내리는 변화방향을 예측하였다. 분석 결과 시장변동성과 예기치 않은 주가변동 사이에는 음의 상관관계가 존재하며, 음의 주가변동은 동일한 크기의 양의 주가변동보다 훨씬 더 큰 변동성의 증가를 가져옴을 알 수 있다. 즉, 한국 주식시장에도 변동성 비대칭성이 존재함을 보여주었다. GARCH 모형을 이용하여 내일의 VKOSPI의 등락방향을 예측하고 이를 이용하여 변동성 매매시스템을 개발하였다. 내일의 변동성이 상승할 것으로 예측되면 스트래들매수전략을 이용하고 반대로 변동성이 하락할 것으로 예측되면 스트래들 매도전략을 이용한다. 변동성의 변화방향성을 맞춘 경우에는 VKOSPI 변동분을 더하고 틀린 경우에는 변동분을 뺀 누적합을 이용하여 변동성매매전략의 총수익을 계산한다. 모형추정용 자료구간의 경우 통계적 기준인 MSPE 기준으로는 PARCH 모형의 적합도가 가장 높고, 예측방향의 적중도를 재는 MCP 기준으로는 EGARCH 모형이 가장 높은 값을 보여주었다. 테스트용 자료구간의 경우에는 PARCH 모형이 모형적합도와 내일의 변동성 등락방향 예측에서 가장 좋은 결과를 보여주었다. 모형추정용 자료구간의 경우 GARCH 모형 전체에서 매매이익을 기록하고 있고 테스트용 자료구간의 경우에는 EGARCH 모형을 제외한 GARCH 모형들이 매매이익을 보여주었다. 본 연구에서 나타난 변동성의 군집과 비대칭성 현상으로부터 변동성에 비선형성이 존재함을 알 수 있었으며, 비선형성에서 좋은 결과를 보이고 있는 인공지능시스템과 비대칭 GARCH 모형을 결합한다면 제안된 변동성매매시스템의 성과를 많이 개선할 수 있을 것으로 판단된다.
전통적인 옵션가격결정모형인 블랙-숄즈 모형(Black-Scholes model)은 기초자산의 로그수익률(log-return)이 브라운운동(Brownian motion)을 따른다는 가정에 기반을 두고 있다. 그러나 이 가정은 현실적인 한계가 많은 것으로 비판을 받아 왔다. 이에 따라 지난 20여 년간 브라운 운동 이외에 새로운 확률과정을 도입한 모형들이 연구되고 도출되었다. 최근에는 레비과정(L$\acute{e}$vy process)에 기반한 모형들이 활발히 연구되어오고 있는데, 그 기원은 1994년 거버(Gerber)와 쉬우(Shiu)에 의한 거버-쉬우 모형(Gerber-Shiu model)이다. 2004년 치앙(Cheang)은, 거버-쉬우 모형이 하나의 레비과정을 가정한 데 비해, 복수의 독립적인 레비과정을 가정하여 옵션가격결정모형을 유도함으로써 거버-쉬우 모형을 추세(drift)와 도약(jump)을 갖는 경우로 확장할 수 있는 가능성을 제시하였다. 본 논문에서는 치앙의 모형을 이용하여 레비과정 하에서의 추세와 도약을 갖는 거버-쉬우 모형을 유도하였다. 여기에 감마분포를 도입하여 1993년에 도출된 헤스톤 모형(Heston model)에 도약을 도입한 형태의 모형을 유도하였다. 아울러 이렇게 유도된 모형에 대하여 KOSPI200 지수 옵션 자료를 사용해서 블랙-숄즈 모형과의 가격설명력을 비교하였다. 그 결과, 본 논문에서 유도된 모형이 블랙-숄즈 모형 이상의 가격설명력을 보이는 것으로 나타났다.
본 논문은 지수 옵션의 스트랭들 매도에서 파생된 푸쉬풀 전략의 성능을 멀티차트의 포트폴리오를 통하여 분석하였다. 푸쉬풀 전략은 옵션 매도의 위험성을 외가 행사가로 이동하여 감소시키고, 수익의 감소를 계약수의 증가로 보완하는 푸쉬와 극외가 행사가를 외가로 이동시켜 이득을 얻는 풀을 이용한 전략이다. 푸쉬풀 전략은 기본적으로 다중 심볼을 사용하므로 포트폴리오를 통한 분석은 불가능하다. 하지만 본 논문에서는 시그널의 심볼 추출 방법을 도입하여 포트폴리오를 통하여 성능을 분석하였다. 9월물 옵션을 대상으로 한달간의 실험을 통하여 이동간격이 5인 경우 약 150만원, 이동간격이 2.5인 경우 약 3200만원의 수익이 발생하였다. 푸쉬풀 전략은 증거금만 충분하다면 반드시 수익이 나는 전략이나 현실적으로 적용하기는 힘든 전략이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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