In this paper, we derive the Partial Differential Bond Price Equation (PDBPE) by using Ito's Lemma to determine the pricing of bond on term-structure of interest rate (TSIR) model with jump. From PDBPE, the Maclaurin series (MS) and the moment-generating function (MGF) for the exponential function are used to obtain a numerical solution (NS) of the bond prices. And an algorithm for determining bond prices using Monte Carlo Simulation (MCS) techniques is proposed, and the pricing of bond is determined through the simulation process. Comparing the results of the implementation of the above two pricing methods, the relative error (RE) is obtained, which means the ratio of NS and MCS. From the results, we can confirm that the RE is less than around 2.2%, which means that the pricing of bond can be predicted very accurately using the proposed algorithms as well as numerical analysis. Moreover, it was confirmed that the bond price obtained using the MS has a relatively smaller error than the pricing of bond obtained by using the MGF.
주식옵션(stock options)에 대한 연구에 비교하여 상품 및 퓨처 옵션(commodity & futures options)에 대한 연구는 선진국에서도 지금 한참 연구를 하고 있는 단계에 있다. 우리나라에서도 이 분야에 대한 이론을 바탕으로 하는 제도를 곧 도입하려는 준비를 하고 있다. 본 연구는 블랙의 '블랙의 컴모디티 옵션의 가격모형(Black commodity option pricing model)'을 이용하여 재무성 장기채권의 퓨처의 균형가격을 예측하는데 있다. 이 블랙모형의 적용가능성을 검증해 본 것이다. 실제퓨처가격(observed futures prices)과는 달리 재무성 장기채권 퓨처 옵션에서의 묵시적 퓨처가격(futures prices implicit)은 시장효율성(market efficiencies)의 전제하에 성립되거나, 아니면 옵션가격모형을 사용하여서는 아니되거나 둘 중의 하나이거나 둘 다 섞이거나 일 것이다. 본 실증적인 연구, 즉 묵시적인 표준편차(implied standard deviations)를 사이멀테니어스(simultaneously)하게 계산한 묵시적인 퓨처가격(implied futures prices)을 사용한 실증적인 연구는 옵션모델에 의하여 퓨처가격을 계산하는 데에 문제가 있음을 발견하였다. 그 이유는 옵션가격결정모형을 이용하여 계산한 재무성 장기채권의 퓨쳐가격은 재무성 장기채권의 미래가격변동의 방향을 제시하는 지표로써 사용할 수 없기 때문일 것이다. 우리나라에서도 이 분야에 대한 이론과 제도를 곧 도입하는 입장에서 선행되는 문헌이 될 것이다.
In this paper, we deal with two pricing of bond options using the relationship between the forward rate model and the Libor rate model. First, we derive a formula for obtaining discounted bond prices using the restrictive condition of the Ritchken and Sankarasubramanian (RS), and then use the volatility function relationship of the forward rate and the Libor rate models to find the analytic solution (AS) of bond options pricing. Second, the price of the bond options is calculated by simulating several scenarios from the presented condition using Monte Carlo Simulation (MCS). Comparing the results of the implementation of the above two pricing methods, the relative error (RE) is obtained, which means the ratio of AS and MCS. From the results, we can confirm that the RE is around 3.9%, which means that the price of the bond options can be predicted very accurately using the MCS as well as AS.
본 논문은 이자율의 기간 구조가 차익 거래의 기회가 없도록 움직일 때 새로운 평균만기 측 정치인 AR 평균만기(arbitrage-free duration)을 도출하고 선물가격과 선도가격과의 관계를 분석한다. 지금까지 평균만기에 관한 많은 연구들은 수익률 곡선이 특정한 형태로 이동한다는 가정 하에서 평균만기를 유도하고 이에 근거하여 채권가격의 변동치를 측정하고 있다. 본 논문에서는 기존의 평균만기의 가정을 완화한 AR 평균만기를 도출하였다. 여기서 제시하는 AR 평균만기는 기존의 Macaulay 평균만기를 포함하는 일반화한 측정치라고 할 수 있다. 아울러 본 논문에서는 선물가격과 선도가격사이에 존재하는 이론적 관계를 규명하고자 하였다. 선물가격은 선도가격에 비해 할인된 가격이라는 것을 보이고 이자율 변동위험이 선물가격의 할인정도에 미치는 영향을 모형화 하였다. 최근 들어 선물을 이용한 채권 면역화에 대한 실증연구에 관심이 지속적으로 증가하고 있다. 전통적 실증연구 방법론에서는 먼저, 선물가격과 기초채권 가격사이에 존재하는 분산-공분산 행렬을 추정한다. 그런 후 추정된 분산-공분산 행렬을 바탕으로 이자율 위험 헤징 전략을 수립한 후 이 전략에 대한 실증 분석을 수행하였다. 그러나, 전통적 접근법의 가장 큰 문제는 비안정적(non-stationary)인 분산-공분산 행렬을 적절히 고려할 수 없었다는 점이다. 따라서, 본 연구의 결과를 기반으로 하면 최적의 헷징 전략을 수립하기 위한 이론적 기틀을 수립할 수 있을 것이다.
We propose an extension of the Lee and Jho (2015) mean reverting the two factor mortality model by incorporating a period-specific cohort effect. We found that the consideration of cohort effect improves the mortality fit of Korea male data above age 65. Parameters are estimated by the weighted least squares method and Metropolis algorithm. We also emphasize that the cohort effect is necessary to choose the base survival index to calculate longevity bond issue price. A key contribution of the article is the proposal and development of a method to calculate the longevity bond price to hedge the longevity risk exposed to Korea National Pension Services.
2000년 7월부터 채권시가평가의 실행으로 채권운용자들도 채권포트폴리오의 위험을 채권선물을 이용하여 통제하거나 감소시키기 위해 헤지를 하여야 한다. 이때 헤지비율을 추정하는 방법으로는 전통적 회귀분석모형, 백터오차수정모형(Vector Error Correction Model : VECM)과 VAR모형(Vector AutoRegressive Model)이 있다. 전통적인 회귀분석모형에 의하여 추정된 헤지비율은 시계열자료의 불안정성(nonstationary) 등으로 인하여 잘못 추정될 가능성이 있어 면밀한 검토와 분석 후 사용하여야 한다. 시계열자료의 불안정성으로 말미암아 야기되는 문제점들을 개선할 수 있는 모형으로서 VECM과 VAR모형이 널리 이용되고 있다. 따라서 본 연구는 VECM과 VAR모형을 사용하여 추정된 헤지비율과 전통적 회귀분석모형을 사용하여 추정한 헤지비율을 비교하여 어떤 모형으로 추정한 헤지비율이 더 정확한지를 평가하는데 목적을 두고 있다. 즉, 본 연구는 KTB 현 선물의 헤징에 대한 연구로 2000년 1월 4일부터 2001년 7월 27일까지 385일간의 KTB 현 선물 자료와 불룸버그 국채지수를 대상으로 VECM 및 VAR모형과 전통적 회귀분석모형에 의한 헤지비율을 추정하고 각 모형의 설명력과 예측력을 비교하고자 한다. 이 연구의 실증분석 결과, KTB 현물가격과 KTB 선물가격간, 블룸버그 국채지수와 KTB 선물가격간에는 공적분 관계가 존재하며, VECM 및 VAR와 전통적 회귀분석모형을 이용하여 추정한 최적헤지비율의 크기는 대동소이(大同小異)하며, 전통적 회귀분석방법을 이용하는 것이 VECM과 VAR모형을 이용할 때 보다 설명력과 예측력이 우월한 것으로 나타났다.
본고(本稿)의 목적(目的)은 현재 우리나라 신규(新規)아파트분양시장(分讓市場)에서 실시되고 있는 가격규제(價格規制), 특히 최고가격제(最高價格制) 채권입찰제(債券入札制) 아래서 수요(需要)의 가격탄성치(價格彈性値)를 계측(計測)해 보는 데 있다. 계측결과(計測結果) 중 흥미로운 것은, 첫째 분양가를 기준으로 계측한 평형별(坪型別) 가격탄성치(價格彈性値)가 대부분이고 2.5~3.5 사이의 수치(數値)를 일관성있게 보여 신규아파트 분양수요가 가격에 대단히 탄력적이고, 둘째 평형별(坪型別) 군별(群別) 신규(新規)아파트 수요(需要)의 가격탄성치(價格彈性値)는 2군(群)이 1군(群)보다 절대값에서 작은 수치를 보여주었으며, 셋째 아파트 가격이 상승함에 따라 절대값으로 표시한 가격탄성치(價格彈性値)가 처음에는 커져다가 점점 작아지는 것으로 보아 수요곡선이 완만한 L형을 나타낼 것이라는 점이다.
In this paper, we propose a dynamic prediction algorithm to predict the bond price using actual data set of treasure note (T-Note). The proposed algorithm is based on term structure model of the interest rates, which takes place in various financial modelling, such as the standard Gaussian Wiener process. To obtain cumulative distribution functions (CDFs) of actual data for the interest rate measurement used, we use the natural cubic spline (NCS) method, which is generally used as numerical methods for interpolation. Then we also use the random number generation scheme (RNGS) to calculate the pricing of bond through the obtained CDF. In empirical computer simulations, we show that the lower values of precision in the proposed prediction algorithm corresponds to sharper estimates. It is very reasonable on prediction.
This paper investigated the information spillover effect between stock market and bond market with the KOSPI daily index and MMF yield data. The overall analysis period is from May 2, 1997 to August 30, 2019. The empirical analysis was conducted by dividing the period from May 2, 1997 to December 30, 2008 before the global financial crisis, and from December 30, 2008 to August 30, 2019 after the global financial crisis, and the overall analysis period. The analysis shows that the EGARCH model considering asymmetric variability is suitable. The price spillover effect and volatility spillover effect existed in both directions between the stock market and the bond market, and the price transfer effect was greater in the period before the global financial crisis than in the period after the global financial crisis. Asymmetric volatility in information between stock and bond markets appears to exist in both markets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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