Traditional value at risk(S-VaR) has a difficulity in predicting the future risk of financial asset prices since S-VaR is a backward looking measure based on the historical data of the underlying asset prices. In order to resolve the deficiency of S-VaR, an economic value at risk(E-VaR) using the risk neutral probability distributions is suggested since E-VaR is a forward looking measure based on the option price data. In this study E-VaR is estimated by assuming the generalized gamma distribution(GGD) as risk neutral density function which is implied in the option. The estimated E-VaR with GGD was compared with E-VaR estimates under the Black-Scholes model, two-lognormal mixture distribution, generalized extreme value distribution and S-VaR estimates under the normal distribution and GARCH(1, 1) model, respectively. The option market data of the KOSPI 200 index are used in order to compare the performances of the above VaR estimates. The results of the empirical analysis show that GGD seems to have a tendency to estimate VaR conservatively; however, GGD is superior to other models in the overall sense.
Most of options pricing theory including Black and Scholes continuous model and Cox, Ross, and Rubinstein(CRR)'s binomial lattice model were developed based on the notion that continually revised risk-free hedges involving options and stock should earn the risk-free interest rate. This notion is valid with the assumption that the investor's attitude toward risk is neutral. In reality, this assumption may be frequently violated. Therefore, Hodder, Mello, and Sick proposed the way to value real options using the risk-adjusted interest rate. However, they did not show how to derive the mathematical expression for it. In this paper, we will clearly present how to obtain the mathematical expression for the risk-adjusted interest rate for real options and demonstrate two numerical examples to show its applicability.
대한산업공학회/한국경영과학회 1992년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 울산대학교, 울산; 01월 02일 May 1992
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pp.403-412
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1992
This note examines a situation where a risk-neutral insurer and a risk-averse individual (prospective insured) negotiate to reach an arbitration point of the price of insurance over the terms of an insurance contract in order to maximize their respective self-interests. The situation is modeled as a Nash bargaining problem. We analyze the dependence of the price of insurance, which is determined by the Nash solution, on the parameters such as the size of insured loss, the probability of a loss, the degree of risk-aversion of the insured, and the riskiness of loss distribution.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권3호
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pp.487-493
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2009
We consider a multiple defaultable zero coupon bond. Assuming defaults occur according to a marked point process, we explain how to estimate the time-t discounted price of zero coupon bond by simulation. For the special case of a given specific random face value, we show that the real probability measure is the risk neutral probability measure. In this case the time-t discounted conditional price can be obtained by observing a single sample path upto the time t in the real world. Furthermore the time-t discounted price can be estimated by observing real situations or by simulation under the real probability measure.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제11권3호
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pp.495-501
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2004
HJM representation of the term structure of interest rates sometimes produces the negative interest rates with positive probability. This paper shows that the condition of positive interest rates can be derived from the jump diffusion process, if a proper positive martingale process with the compensated jump process is chosen. As in Flesaker and Hughston, the condition is incorporated into the bond price process.
본 연구는 기존의 1기간 모형과는 달리 노력을 투입하는 시점과 손실 발생 시점간의 차이를 고려한 2기간 모형을 가정하고 있다. 또한 모호성 회피성향이 손실 발생 확률 및 손실의 크기를 줄이기 위한 노력에 미치는 영향을 살펴보고 있다. 이때 손실의 발생 자체는 이항 분포를 따르나, 모호성 회피성향을 가정하기 위해 그 분포가 상태 변수에 의존하는 함수의 형태를 갖는다고 가정한다. 그 결과 첫째, 모호성 회피적인 개인이 모호성 중립적인 개인에 비해 언제나 더 많은 노력을 기울이는 것은 아니다. 둘째, 1기간에서는 나타나지 않았던 절대모호성회피성향이 노력 수준에 미치는 영향을 살펴볼 수 있었다. 2기간 모형에서 증가하지 않는 절대모호성회피성향은 모호성 회피적인 개인이 모호성 중립적인 개인에 비해 더 많은 노력을 기울이기 위한 필요조건이다. 또한 상태에 대한 확률 함수의 형태에 따라 노력의 증가하거나 감소할 수 있다. 마지막으로 이러한 결과는 개인이 위험중립적이거나 위험선호적이더라도 성립한다. 따라서 본 연구는 모호성 회피성향은 위험 회피성향과는 독립적으로 고려될 필요가 있다는 것을 밝히고 있다.
This study addresses the question as to whether the option prices have useful predictive information on the direction of stock markets by investigating a forecasting power of volatility curvatures and skewness premiums implicit in S&P 500 index option prices traded in Chicago Board Options Exchange. We begin by estimating implied volatility functions and risk neutral price densities every minute based on non-parametric method and then calculate volatility curvature and skewness premium using them. The rationale is that high volatility curvature or high skewness premium often leads to strong bullish sentiment among market participants. We found that the rate of return on the signal following trading strategy was significantly higher than that on the intraday buy-and-hold strategy, which indicates that the S&P500 index option prices have a strong forecasting power on the direction of stock index market. Another major finding is that the information contents of S&P 500 index option prices disappear within one minute, and so one minute-delayed signal following trading strategy would not lead to any excess return compared to a simple buy-and-hold strategy.
The real option pricing theory has emerged as the new investment decision-making techniques superceding the traditional discounted cash flow techniques and thus has greatly received muck attention from academics and practitioners in these days the theory has been widely applied to a variety of corporate strategic projects such as a new drug R&D, an internet start-up. an advanced manufacturing system. and so on A lot of people who are interested in the real option pricing theory complain that it is difficult to understand the true meaning of the real option value. though. One of the most conspicuous reasons for the complaint may be due to the fact that there exit many different ways to calculate the real options value in this paper, we will present a replicating portfolio method. a risk-neutral probability method. a risk-adjusted discount rate method (quasi capital asset pricing method). and an opportunity cost concept-based method under the conditions of a binomial lattice option pricing theory.
최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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