본(本) 연구(硏究)의 목적은 주식시장이론(株式市場理論)에서 개발된 시장(市場)의 중강효율가설(中强效率假設)(semi-strong from of the efficient market hypothesis)을 적용, 서울 강남지역 137개 유형의 아파트에 대한 1983년부터 1988년까지의 분기별(分期別) 매매가격자료(賣買價格資料)를 사용하여 주택매매시장(住宅買賣市場)의 효율성(效率性)을 실증분석하고자 함에 있다. 본(本) 연구(硏究)의 실증분석결과에 의하면 주택투자자(住宅投資者)들이 정부정책의 변화나 아파트 가격에 영향을 주는 공공정보(公共情報)들을 빠른 시일내에 자본화(資本化)(capitalize)하지 못함으로써 주택매매시장(住宅賣買市場)은 재정이윤(裁定利潤)(arbitrage profit)이 상당기간 존재하는 비효율성(非效率性)을 갖고 있는 것으로 나타났다. 이는 주택이라는 재화(財貨)의 특수성에도 원인이 있지만 더 중요한 원인으로는 만성적인 주택수급(住宅需給) 불균형(不均衡)과 공공정보(公共情報)에 대한 투자자들의 이질적(異質的) 기대(期待)(heterogeneous expectation)를 들 수 있다.
This paper, focusing on the renewable portfolio standard (RPS), evaluates alternative renewable energy policies. We propose a tractable equilibrium model which provides a structural representation of Korea's electricity market, including its energy settlement system and renewable energy certificate (REC) transactions. Arbitrage conditions are used to define the core value of REC prices to identify relevant competitive equilibrium conditions. The model considers R&D investments and learning effects that may affect the development of renewable energy technologies. The model is parameterized to represent the baseline scenario under the currently scheduled RPS reinforcement for a 20% share of renewable generation, and then simulated for alternative scenarios. The result shows that the reinforcement of the RPS leads to higher welfare compared to weakening it as well as repealing it, though there remains room to enhance welfare. It turns out that subsidies are welfare-inferior to the RPS due to financial burdens and that reducing nuclear power generation from the baseline yields lower welfare by worsening environmental externalities.
본 연구의 목적은 VECM(Vector Error Correction Model)과 인공지능모형(Artificial Neural Networks)을 이용하여 우리나라 증권시장과 거시경제 변수들과의 장기적 관계에 대한 설명력을 비교해보고자 함에 있다. VECM이 APT(Arbitrage Pricing Theory)에 기초를 둔 선형동학모형이라고 한다면, 인공지능모형은 비모수적 비선형모형이라는 점에서, 두 방법론의 분석결과를 직접 비판하는 것은 의미있는 연구라고 할 수 있다. 인공지능모형을 주로 활용하는 선행연구들에 의하면, 증권시장은 시장의 특이패턴들로 인해 계량경제학적 접근인 선형 모형보다는 인공지능모형을 통해 증권시장의 움직임을 설명하고 예측하는 것이 더 바람직할 수도 있다는 것이다. 따라서, 본 연구에서는 VECM분석에서 자료의 안정성을 검증하고, 공적분 백터를 발견한 이후, 장기적 균형관계의 실증적 분석을 하였다. 그리고, 인공지능모형에서는 delta rule과 Sigmoid 함수를 이용한 GRNN(General Regression Neural Net)과 Back-Propagation등의 방법들을 활용하였다. 이러한 분석결과, Back-Propagation 모형이 다른 모든 모형들보다도 더 우수한 설명력을 보여주고 있었다. 이러한 결과들은 인공지능모형이 동태적인 선형 모형보다도 더 우수한 설명력을 제공할 수 있는 가능성을 보여주고 있었다.
Relatively little is known about the relationship between taxes and asset prices. Differential tax treatment of assets in the same risk class implies differential pricing. Conversely, the ability of tax-exempt investors to engage in tax arbitrage should drive any pricing differences away. The differential tax treatment of classes of US Treasury securities provides a straightforward setting for the examination of possible tax-effects in asset prices. Using the Cox-Ingersoll-Ross Term Structure Model as our framework, we examine the pricing of US Treasury securities over two distinct tax regimes. Evidence that tax effects are not arbitraged away is presented.
We consider the state price densities that are implicit in financial asset prices. In the pricing of an option, the state price density is proportional to the second derivative of the option pricing function and this relationship together with no arbitrage principle imposes restrictions on the pricing function such as monotonicity and convexity. Since the state price density is a proper density function and most of the shape constraints are caused by this, we propose to estimate the state price density directly by specifying candidate densities in a flexible nonparametric way and applying methods of regularization under extra constraints. The problem is easy to solve and the resulting state price density estimates satisfy all the restrictions required by economic theory.
This paper considers the problems of martingale measures and risk-minimizing hedging strategies in the market with restricted information. By constructing a general restricted information market model, the explicit relation of arbitrage and the minimal martingale measure between two different information markets are discussed. Also a link among all equivalent martingale measures under restricted information market is given. As an example of restricted information markets, this paper constitutes a jump-diffusion process model and presents a risk minimizing problem under different information. Through $It\hat{o}$ formula and projection results in Schweizer[13], the explicit optimal strategy for different market information are given.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제20권2호
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pp.123-135
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2016
This article deals with the pricing of Asian options under a constant elasticity of variance (CEV) model as well as a stochastic elasticity of variance (SEV) model. The CEV and SEV models are underlying asset price models proposed to overcome shortcomings of the constant volatility model. In particular, the SEV model is attractive because it can characterize the feature of volatility in risky situation such as the global financial crisis both quantitatively and qualitatively. We use an asymptotic expansion method to approximate the no-arbitrage price of an arithmetic average Asian option under both CEV and SEV models. Subsequently, the zero and non-zero constant leverage effects as well as stochastic leverage effects are compared with each other. Lastly, we investigate the SEV correction effects to the CEV model for the price of Asian options.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제20권4호
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pp.277-293
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2016
We develop an efficient numerical method for pricing the Derivative Linked Securities (DLS). The payoff structure of the hybrid DLS consists with a standard 2-Star step-down type ELS and the range accrual product which depends on the number of days in the coupon period that the index stay within the pre-determined range. We assume that the 2-dimensional Geometric Brownian Motion (GBM) as the model of two equities and a no-arbitrage interest model (One-factor Hull and White interest rate model) as a model for the interest rate. In this study, we employ the Monte Carlo simulation method with the Compute Unified Device Architecture (CUDA) parallel computing as the General Purpose computing on Graphic Processing Unit (GPGPU) technology for fast and efficient numerical valuation of DLS. Comparing the Monte Carlo method with single CPU computation or MPI implementation, the result of Monte Carlo simulation with CUDA parallel computing produces higher performance.
ESS(Energy Storage System)의 도입을 통해 첨두부하의 경감(Peak Shaving)과 일종의 차익거래(Arbitrage) 효과를 실현할 수 있다. 본 논문에서는 경제적 이득의 극대화를 지향하는 ESS 최적 충방전스케줄 생성기법을 제안한다. 제안 기법은 모델예측제어(MPC: Model Predictive Control) 프레임워크를 기반으로 하였고 매트랩 시뮬레이션을 통하여 그 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 재정가격결정모형(裁定價格決定模型)(Arbitrage Pricing Model)을 기초로 우리나라 주식시장에 영향을 주는 거시경제변수가 무엇인가를 찾고자 하였다. 방법론면에서는 과거변수(過去變數)(lagged variables)에 의해서만 기대치를 형성시키는 AIRMA(Autoregressike Integrated with Moving Average) 방법을 이용하기보다는 마코프속성(屬性)(Markov Property)을 갖는 상태공간모형(狀態空間模型) (State Space Model)을 이용하여 보다 합리적인 거시경제 요인의 이노베이션을 하였다. 또한 단순한 요인분석(要因分析)(factor analysis)에 의한 요인추출은 요인의 표본의존성(標本依存性)(Sample dependency)이 심하므로 그룹간 요인분석(inter-battery factor analysis)을 행하여 추정(推定)된 요인(要因)(요인값 : factor score)과 요인수를 결정하여 관련 거시경제변수를 선택한다. 그룹간 요인분석을 위한 그룹을 형성할 때 그룹내에서는 동질성을 그룹간에는 이질성을 최대한 살리는 것이 필요한데, 이를 위해 군집분석(群集分析)(Cluster Analysis)을 사용한 것이 특징이다. 결론적으로 우리나라 주식시장에 영향을 미치는 거시경제요인(巨視經濟要因)으로 단위노동비율, 제조업제품재고지수, 채권프리미엄, 수출물가지수, 정부부문 통화공급, 회사채수익률, 종합주가지수 등 7가지가 있는 것으로 분석되고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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