• 재무관리논총
• /
• 제3권1호
• /
• pp.329-357
• /
• 1996

본 논문은 확률적 변동성하의 통화옵션가격결정모형에 대하여 실증적으로 검증하였다. 연구결과 OTM, ATM, ITM에서 일정한 변동성을 가정하는 모형가격은 확률적 변동성하의 통화옵션가격결정모형에 비교하여 일치적으로 높게 나타나고 있으며 OTM옵션에 가격결정오차의 크기는 ATM 옵션보다 크게 나타나고 있다. 또한 옵션의 만기가 길수록 가격결정오차의 크기는 커진다는 것을 보여주고 있다. 확률적 변동성하의 통화옵션가격결정모형이 일정한 변동성을 가정하는 통화옵션가격결정모형보다 행사가격과 만기편의를 감소시키며 특히 단기의 만기를 가진 범위에서는 매우 큰 오차감소효과가 나타났다. 따라서 통화옵션가격결정모형을 이용하여 옵션가격을 예측함에 있어 환율변동성이 일정하다는 가정하에서 변동성을 모형에 투입하는 것보다는 환율변동성의 이분산성을 고려하여 추정된 변동성을 모형에 투입하는 것이 통화옵션가격의 예측력을 개선시킬 수 있다고 할 수 있다. 그리고 회귀분석결과 설명력을 나타내는 $R^2$값이 높게 나타나고 있으며, 확률적 변동성하의 통화옵션가격결정모형의 $R^2$값이 일정한 변동성을 가정하는 모형의 $R^2$보다는 높게 나타나고 있다.

• 재무관리연구
• /
• 제26권3호
• /
• pp.227-246
• /
• 2009

옵션 모형에 관한 실증연구에서 모형의 적격성을 평가하는데 사용한 잣대는 옵션 모형으로 구한 이론적 가격과 시장옵션가격간의 가격괴리를 평가하거나 일정기간동안 정기적으로 재조정한 헤지포트폴리오의 성과를 비교하는 것이다. 기존의 연구에서는 기초자산의 변동성에 대한 Black-Scholes 모형의 엄격한 가정을 이완시킨 확률적 변동성 모형이 Black-Scholes 모형의 가격괴리를 크게 개선하고 있음을 밝히고 있으나 동태적 헤지성과에 대해서는 여러 연구가 일관된 결과를 도출하고 있지 못하고 있다. 이 연구에서는 시뮬레이션 기법을 이용하여 Heston의 확률적 변동성 모형의 가정이 완벽히 구현되는 상황을 재현하고 그 상황에서 Heston 모형과 Black-Schols 모형의 동태적 헤지성과를 비교하였다. 시뮬레이션 결과에 따르면 헤지수단으로 기초자산만을 사용하였을 경우 완전히 적격한 모형인 Heston 모형은 확률적 변동성을 감안하지 않은 Black-Scholes 모형에 비해 헤지위험을 크게 줄이지 못하는 것으로 나타났다. 이 결과는 동태적 헤지성과로 옵션모형의 적격성을 평가하는 데는 일정부문 한계가 있을 수 있다는 점을 시사한다. 한편 실무적인 측면에서 옵션거래에 대한 동태적 헤지수단으로 굳이 확률적 변동성 모형과 같은 복잡한 모형을 이용할 필요가 없다는 점을 내포한다.

• 재무관리연구
• /
• 제20권1호
• /
• pp.213-231
• /
• 2003

본 연구에서는 우리나라 주식시장에서 연속시간모형의 실증적 탐구와 확장을 위하여 정교하고 포괄적인 방법론을 도입하고자 하였다. 즉 확률변동성(Stochastic Volatility) 모형을 이용하여 우리나라 주식수익률 과정을 연속시간모형으로 설정하고 이런 정교한 연속모형의 추정을 위하여 효율적 적률법(EMM)을 도입하였다. 본 연구의 분석기간은 1995년 1월 3일부터 2002년 12월 30일까지이며 분석대상은 일별 KOSPI 지수 2150 관측치 이다. 연구모형 분석결과 우리나라 주가지수 수익률의 비정규성, leptokurtic한 분포 및 확률변동성 등이 추정되었으며 특히 EMM 모형의 추정결과 우리나라 주식시장의 주가지수 수익률과정은 단일요인(one factor) 확률변동성 모형보다는 2 요인(two factor) 확률변동성 모형을 도입하는 것이 더 바람직한 것으로 판명되었고 또한 확률변동성 모형을 설정할 때에는 우리나라의 개별 주식수익률뿐만 아니라 주가지수 수익률 등에도 존재되는 것으로 알려진 점프 특성 고려의 필요성이 증대되었다. 외환위기 이후 주식시장의 변동성 급등락 현상이 갈수록 심화되어 금융자산 위험관리의 필요가 절실히 요구되는 요즘시기에 기초자산의 수익률과정 및 확률변동성 특성을 심층적으로 분석하는 본 연구를 통하여 각종 금융기관 및 투자자들의 투자기회비용과 시행착오를 줄이는데 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 재무관리연구
• /
• 제13권1호
• /
• pp.203-220
• /
• 1996

본 연구에서는 우리나라 채권시장의 변동성 분석과 추정을 위하여 Markov-Switching ARCH (SWARCH)모형과 GMM모형 및 I-GARCH모형을 적용하였다. 관측된 자료는 1993년 1월에서부터 1996년 4월까지의 주별 91일물 양도성 예금증서 수익률이다. 본 연구에서 채권 수익률 분산과정의 추정을 위해 사용하는 SWARCH 모형은 경제나 채권시장의 국면전환으로 말미암아 채권수익률의 변동성이 이질적인 분포에서 오는 경우 서로 다른 분산 국면의 확률적 식별이 가능할 뿐만 아니라 지속성이 GARCH모형보다 작아서 조건부 변동성의 예측력이 뛰어난 모형으로 알려져 있다. 또한 SWARCH모형은 베이즈이론에 의한 확률의 개념으로 국면전환을 추정하기 때문에 주관적인 국면전환시점의 판단이 불필요하다는 장점을 가진다 여러 가지 모형들의 추정결과 I-GARCH 모형과 SWARCH 모형등이 우리나라 단기 채권수익률의 조건부 변동성을 비교적 잘 설명해 내는 것으로 나타났으며 우리나라 단기 채권시장은 1993년 6월부터 1993년 12월초까지, 1994년 7월경부터 1995년 5월경까지 비교적 높은 변동성을 유지하였으며 그후로는 변동성이 등락을 계속하는 것으로 추정되었다. 본 연구의 결과 아직은 태동단계에 머물러 있는 한국 채권시장의 시계열적 특성을 체계적으로 문서화하고 정교하고 다양한 최근 계량기법을 체계적으로 정리하고 응용하여 시장 참가자들의 기회비용과 시행착오의 기간을 단축시키는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
• /
• pp.8-8
• /
• 2018

전통적인 빈도해석은 정상성 가정을 기초로 단일 확률분포를 강우 및 홍수량 자료에 적용하는 과정을 통해 확률수문량을 추정하는 것을 목적으로 하고 있다. 그러나 전지구적인 기상학적 변동성 및 기후변화로 기인하는 극치수문량의 발생 빈도 및 양적 크기의 변화는 확률통계학적 관점에서 서로 다른 분포특성을 가지게 된다. 대표적인 기상변동성인 엘니뇨가 발생하는 경우 지역에 따라 홍수 및 가뭄이 발생 발생하게 되며, 이러한 극치수문량은 일반적으로 나타나는 홍수 및 가뭄의 분포특성과는 상이한 경우가 많다. 즉, 2개 이상의 확률분포 특성이 혼재된 혼합분포의 특성을 가지는 경우가 나타내게 되며 이를 고려한 빈도해석 기법의 개발 및 적용이 필요하다. 혼합분포를 활용한 빈도해석에서 가장 중요한 사항 중에 하나는 개별 분포에 적용되는 가중치를 추정하는 것으로서 통계학적 관점에서 자료의 특성에 근거하여 내재되어 있는 은닉상태(latent process)를 추정하는 과정과 유사하다. 이와 더불어 앞서 언급된 기상학적 변동성을 빈도해석에 반영하기 위한 비정상성 해석기법의 개발 및 적용도 필요하다. 본 연구에서는 혼합분포를 활용한 비정상성빈도해석모형을 개발하는데 목적이 있으며 개별매개변수의 동적거동 뿐만 아니라 가중치에 대한 시간적인 종속성도 고려할 수 있는 모형으로 동적모형으로 다양한 실험적 해석이 가능하다. 본 연구에서는 개발된 모형을 기반으로 엘니뇨와 같은 기상변동성에 따른 강우 및 홍수빈도해석 측면에서 은닉상태에 변화, 이로 인한 확률분포의 특성 및 설계수문량의 동적변동성을 평가하고자 한다.

• 응용통계연구
• /
• 제36권1호
• /
• pp.85-100
• /
• 2023

Stochastic volatility (SV) 모형은 시변 변동성을 모델링하는 주요한 수단 중 하나이며, 특히 금융시장 변동성의 추정 및 예측, 옵션의 가격 결정 등의 분야에서 활발하게 사용되고 있다. 본 논문은 SV 모형을 활용하여 비트코인 시장의 시변 변동성을 모델링하고자 한다. 시장의 변동성은 국면 전환의 특성을 갖고 있다고 알려져 있으며, 시장의 변동 국면을 나누기 위해 시계열의 패턴을 인식하는 작업에 유용한 hidden Markov model(HMM)을 결합하여 사용하고자 한다. 본 연구는 암호화폐 거래 사이트 업비트의 비트코인 데이터를 활용하여 비트코인의 변동성 모형을 추정하였으며 SV 모형의 성능을 높이기 위하여 시장의 변동 국면을 나누어 분석을 진행하였다. MCMC 기법이 SV 모델의 모수를 추정하는 데 사용되며 MAPE, MSE 등의 평가 기준을 통하여 모델의 성능을 확인하고자 한다.

• 재무관리연구
• /
• 제22권2호
• /
• pp.165-187
• /
• 2005

본 연구에서는 궁극적으로 코리아 디스카운트 현상을 계량적으로 밝혀낼 수 있는 방법론 제시의 일환으로 금융시계열, 특히 주식수익률의 위험프리미엄을 적절하게 추정해내고 주가변동성을 정교하게 측정할 수 있는 확률모형을 제시하고자 하였다. 먼저 첫 번째로 주가변동성의 구조변동을 확률적으로 추정할 수 있는 Markov-Switching ARCH 모형을 도입하여 한국 주식시장의 변동성 구조변동을 확률적으로 정교하게 파악하여 각 변동성 국면별로 한국 주식시장의 변동성을 생성하는 분포가 근본적으로 어떠한 것인지를 정확하게 분석하였다. 둘째로, 한국 주식수익률처럼 이분성이나, 시장 급등락 현상으로 인한 점프리스크롤 동시에 갖는 경우 금융시계열의 정확한 위험프리미엄의 측정을 위해서 모형에 이분산성과 점프위험항등을 어떻게 적절하게 고려하는 것이 필요한 지를 분석하고 특히 각 변동성 국면별로 시간가변적인 위험프리미엄을 각각 추정하고 이를 비교분석하였다. 셋째로, 정교한 확률모형으로부터 도출된 한국주식시장의 각 변동성 국면별로 시간가변적 위험프리미엄이 어떻게 다른지를 비교 분석하여 과도한 주가변동성과 과도한 시간가변적 위험프리미엄 및 코리아디스카운트와의 관계를 설명하고 또한 코리아 디스카운트의 정확한 파악 및 평가를 위하여 분석대상 자료를 미국 등의 선진 자본시장으로 확장하였다. 본 연구의 분석기간은 한국주식시장에서 주식거래가 이루어져 주가지수가 100으로 출발하는 1980년 1월 4일부터 가장 최근 자료인 2005년 8월 31일까지로 하였다. 본 연구의 결과 우리나라의 주식시장에서 고분산국면 기간 동안에 주식에 투자하는 투자자는 저분산국면 동안 투자하는 투자자에 비하여 약 13배나 높은 시간가변적 위험프리미엄을 지불해야하는 것으로 나타났다. 과도한 변동성에서 큰 위험프리미엄이라는 연결고리를 거쳐 코리아 디스카운트라는 현상으로 귀착되는 현상에 주목하고 있는 본 연구의 결과가 실무에서 유용하게 사용됨은 물론이요 또한 본 연구의 방법론 자체가 매우 정교하고 포괄적이어서 금융시계열을 포함한 다른 여러 분야에 크게 응용될 수 있는 외부효과도 기대된다.

• 한국항만경제학회지
• /
• 제38권4호
• /
• pp.13-23
• /
• 2022

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.

• 대한교통학회지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.33-42
• /
• 1999

본 논문은 도로투자 사업성분석시 사업주체의 현금흐름을 결정하는 항목들을 고정값(Deterministic Value)이 아닌 확률적으로 추정함으로써, 사업의 재무적 변동으로 인한 위험도를 민간사업자의 견지에서 사업성분석과정에 내재화하는 모형을 개발하는 것이다. 즉, 확률적 비용추정기법으로 국소적으로 활용되던 위험도분석을 재무모형에 내재화함으로써 사업의 재무적 변동을 보다 포괄적으로 분석할 수 있는 틀을 제공한다. 본 연구에서는 몬테카를로 시뮬레이션기법을 이용한 위험도분석(Risk Analysis)을 적용하여 사업성 평가지표와 비용의 확률밀도함수(Probability Density Function : PDF), 누적확률분포함수(Cumulative Distribution Function : CDF)를 산출하고, 그 결과로 해당 사업의 위험도를 고려하여 사업성을 평가한다. 이 모형은 사업의 모든 변동요인을 복합적으로 추정하여 사업기간 내 사업주체의 현금흐름을 분석할 수 있다. 따라서 사업주체는 효용에 따라 합리적인 위험도 관리 목표값(Target Value)을 선정하고, 사업의 위험도를 고려하여 건설비, 예비비를 결정할 수 있다. 본 연구에서 정립된 모형을 서울외곽순환고속도로(일산-퇴계원 구간)와 대전당진고속도로를 대상으로 사례분석을 수행하였다. 그 결과, 대전당진고속도로의 경우 사업성이 없으며, 서울외곽순환고속도로의 경우, 일부 위험도 발생변수를 합리적으로 관리한다면, 사업성이 충분한 것으로 분석되었다. 본 사례분석은 사업의 위험도를 반영한 사업성분석 방법으로 우리나라 민자유치대상고속도로의 사업성분석의 하나의 지침이 될 것이다.

• 응용통계연구
• /
• 제35권4호
• /
• pp.501-515
• /
• 2022

두꺼운 꼬리 분포와 레버리지효과 등의 금융시계열의 전형적인 특징에도 불구하고 기존 빈도론적 접근법에서는 이를 명시적으로 포착하는 확률변동성모형이 제시된 바 없다. 본 연구는 빈도론적 접근법에서 수익률 금융시계열의 두꺼운 꼬리 분포와 레버리지효과를 명시적으로 포착할 수 있는 근사적인 확률변동성모형 설정을 제시하고 이에 대한 Langrock 등 (2012)의 HMM근사를 이용한 최우추정을 제안한다. 본 연구는 다양한 모의실험과 실증분석을 통해 본 연구에서 제안하는 근사모형이 두꺼운 꼬리 분포와 레버리지효과를 정밀하고 효과적으로 추정할 수 있음을 보인다.