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A study on one-factor option pricing model and implied systematic risk factor<sup>†</sup>

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2018, 29

(

3)

,

717–733

원-팩터 옵션가격결정 모형 및 내재 경기변동요인에 관한 연구

1

· ᄉᆫᄋᆼᄉ

2

12ᆫᄂᆷ대ᄒᆨ교 톄ᄒᆨᄀ

ᄌ ᅥ

ᆸᄉ ᅮ 2018ᄂ ᅧ ᆫ 5ᄋ ᅯ ᆯ 15ᄋ ᅵ ᆯ, ᄉ ᅮᄌ ᅥ ᆼ 2018ᄂ ᅧ ᆫ 5ᄋ ᅯ ᆯ 23ᄋ ᅵ ᆯ, ᄀ ᅦᄌ ᅢ ᄒ ᅪ ᆨᄌ ᅥ ᆼ 2018ᄂ ᅧ ᆫ 5ᄋ ᅯ ᆯ 24ᄋ ᅵ ᆯ

요 약

ᅵᄅ ᅢᄋ ᅴ ᄀ ᅧ ᆼᄀ ᅵᄉ ᅡ ᆼ ᄒ ᅪ ᆼᄀ ᅪ ᄀ ᅪ ᆫ ᄀ ᅨᄋ ᅥ ᆹᄋ ᅵ ᄒ ᅡ ᆼᄉ ᅡ ᆼ ᄀ ᅩᄌ ᅥ ᆼᄃ ᅬᄋ ᅥ ᄋ ᅵ ᆻᄂ ᅳ ᆫ ᄀ ᅵᄎ ᅩᄌ ᅡᄉ ᅡ ᆫᄋ ᅴ ᄒ ᅪ ᆨᄅ ᅲ ᆯᄇ ᅮ ᆫ ᄑ ᅩᄅ ᅩᄇ ᅮᄐ ᅥ ᄋ ᅲᄃ ᅩ ᄃ ᅬ ᆫ ᄒ ᅧ ᆫᄒ ᅢ ᆼ Black- Scholes ᄆ ᅩᄒ ᅧ ᆼᄋ ᅦ ᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆫ ᄆ ᅮ ᆫ ᄌ ᅦᄌ ᅥ ᆷᄋ ᅳ ᆫ ᄉ ᅵ ᆯᄌ ᅦ ᄋ ᅩ ᆸᄉ ᅧ ᆫᄀ ᅡᄀ ᅧ ᆨᄋ ᅳ ᆯ ᄆ ᅡ ᆫᄌ ᅩ ᆨ ᄒ ᅡᄂ ᅳ ᆫ ᄂ ᅢᄌ ᅢᄇ ᅧ ᆫᄃ ᅩ ᆼᄉ ᅥ ᆼᄋ ᅳᄅ ᅩ ᄇ ᅩ ᄋ ᅪ ᆫ ᄒ ᅡᄀ ᅩ ᄋ ᅵ ᆻᄃ ᅡ. ᄇ ᅩ ᆫ ᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅮᄋ ᅦ ᄉ

ᅥᄂ ᅳ ᆫ ᄆ ᅵᄅ ᅢᄋ ᅴ ᄀ ᅧ ᆼᄀ ᅵᄉ ᅡ ᆼ ᄒ ᅪ ᆼᄋ ᅵ ᄇ ᅡ ᆫᄋ ᅧ ᆼᄃ ᅬ ᆫ ᄀ ᅵᄎ ᅩᄌ ᅡᄉ ᅡ ᆫᄋ ᅴ ᄒ ᅪ ᆨᄅ ᅲ ᆯᄇ ᅮ ᆫ ᄑ ᅩᄅ ᅩᄇ ᅮᄐ ᅥ ᄋ ᅩ ᆸᄉ ᅧ ᆫᄀ ᅡᄀ ᅧ ᆨᄋ ᅳ ᆯ ᄋ ᅲᄃ ᅩᄒ ᅡᄂ ᅳ ᆫ ᄋ ᅯ ᆫ-ᄑ ᅢ ᆨᄐ ᅥ ᄋ ᅩ ᆸᄉ ᅧ ᆫᄀ ᅡᄀ ᅧ ᆨᄀ ᅧ ᆯ ᄌ ᅥ

ᆼ ᄆ ᅩᄒ ᅧ ᆼᄋ ᅳ ᆯ ᄌ ᅦᄋ ᅡ ᆫᄒ ᅡᄀ ᅩ, ᄄ ᅩᄒ ᅡ ᆫ ᄋ ᅯ ᆫ-ᄑ ᅢ ᆨᄐ ᅥ ᄋ ᅩ ᆸᄉ ᅧ ᆫᄀ ᅡᄀ ᅧ ᆨᄀ ᅧ ᆯᄌ ᅥ ᆼ ᄆ ᅩᄒ ᅧ ᆼᄋ ᅳᄅ ᅩᄇ ᅮᄐ ᅥ ᄉ ᅵ ᆯᄌ ᅦ ᄋ ᅩ ᆸᄉ ᅧ ᆫᄀ ᅡᄀ ᅧ ᆨᄋ ᅳ ᆯ ᄆ ᅡ ᆫᄌ ᅩ ᆨ ᄒ ᅡᄂ ᅳ ᆫ ᄂ ᅢᄌ ᅢᄌ ᅥ ᆨ ᄀ ᅧ ᆼᄀ ᅵ ᄇ

ᅧ ᆫᄃ ᅩ ᆼ ᄋ ᅭᄋ ᅵ ᆫᄋ ᅦ ᄋ ᅴᄒ ᅢᄉ ᅥ ᄉ ᅵᄌ ᅡ ᆼᄋ ᅴ ᄎ ᅡ ᆷᄋ ᅧᄌ ᅡᄃ ᅳ ᆯ ᄋ ᅵ ᄋ ᅨᄉ ᅡ ᆼᄒ ᅡᄂ ᅳ ᆫ ᄆ ᅵᄅ ᅢ ᄀ ᅧ ᆼᄀ ᅵᄇ ᅧ ᆫᄃ ᅩ ᆼ ᄋ ᅭᄋ ᅵ ᆫᄋ ᅳ ᆯ ᄉ ᅡ ᆯᄑ ᅧᄇ ᅩ ᆫ ᄃ ᅡ.

ᅮᄋ ᅭᄋ ᅭ ᆼ ᄋ ᅥ: ᄀ ᅧ ᆼᄀ ᅵᄇ ᅧ ᆫᄃ ᅩ ᆼ ᄋ ᅭᄋ ᅵ ᆫ, ᄂ ᅢᄌ ᅢ ᄀ ᅧ ᆼᄀ ᅵᄇ ᅧ ᆫᄃ ᅩ ᆼ ᄋ ᅭᄋ ᅵ ᆫ, ᄂ ᅢᄌ ᅢ ᄇ ᅧ ᆫᄃ ᅩ ᆼᄉ ᅥ ᆼ, ᄋ ᅱᄂ ᅥ ᄒ ᅪ ᆨᄅ ᅲ ᆯ ᄀ ᅪᄌ ᅥ ᆼ, ᄋ ᅯ ᆫ-ᄑ ᅢ ᆨᄐ ᅥ ᄋ ᅩ ᆸᄉ ᅧ ᆫᄀ ᅡᄀ ᅧ ᆨᄀ ᅧ ᆯᄌ ᅥ ᆼ ᄆ ᅩ ᄒ ᅧ

ᆼ, Black-Scholes ᄆ ᅩᄒ ᅧ ᆼ.

1. 서론

1973ᄂᆫ Black-Scholes에 의해 제ᄋᆫᄒᆫ 유로피ᄋᆫ ᄋᆸᄉᆫ가ᄀᆨᄀᆯᄌᆼ 모ᄒᆼ (Black-Scholes 모ᄒᆼ)이초자ᄉ

ᅴ 수ᄋᆨ리 ᄌᆼ규보라르ᄂᆫ ᄋᆯᄇᆫ화 위ᄂᆨ롸ᄌᆼ (generalized Wiener stochastic process)에 기ᄇ

ᆫ다. 그러나 ᄉᆯ제 수ᄋᆨᄅᆨᄅᆯ보ᄂᆫ ᄂᇁᄋᆷ도와 두꺼오리보라지며 ᄀᆼ기ᄇᆫ데 따라 ᄀᆸᄌ

ᅵ 비ᄋᆫᄉᆨᄌᆨ으로 ᄌᆷ프하ᄂᆼ우도 재하여 ᄌᆼ규ᄉᆼᄋᆫ자지 ᄆᆫ다나ᄉᆯ이 여러 ᄉᆯᄌᆼᄌᆨ ᄋᆫ구ᄅᆯ ᄐ

ᅢ ᄋᆯ려져 ᄋᆻ다. 이와 ᄀᇀ이 비ᄌᆼ규ᄉᆼᄋᆽ누ᄋᆨᄅ ᆨᄅᆯ보로 ᄋᆫ하여 Black-Scholes 모ᄒᆼ으로부ᄐ

ᆯ제 ᄋᆸᄉᆫ가ᄀᆨᄋᆫ자내재ᄇᆫᄃᆼᄉᆼ (implied volatility)ᄋᆫ ᄒᆼ사가ᄀᆨ과 ᄌᆫᄌᆫ기에 따라 ᄋᆯᄌᆼ하지 ᄋ

ᆫᄃᆼᄉᆼ 미소 (volatility smile) ᄒᆫᄉᆼ이 나타ᄂᆫ다 (Rubinstein, 1985). 이와 ᄀᇀᄋᆫᄃᆼᄉᆼ 미소 ᄒᆫᄉᆼᄋ 1987ᄂᆫ 미ᄀ ᅮᄉᆨ시ᄌᆼ ᄑᆨ 사태 이후에 ᄋᆫ제디 ᄀᆼ기ᄉᆼ이 ᄋᆨ화되어 유사ᄒᆫ 주ᄉᆨ ᄑᆨ 가ᄂᆼᄉᆼ이 ᄌ

ᅢᄒᆫ다니ᄌᆼ ᄎᆷ여자듸 고즈로 나타나기 시ᄌᆨ하ᄋᆻ다 (Jackwerth and Rubinstein, 1996).

Engle (1982)ᅴ ARCH 모ᄒᆼ, Bollerslev (1986)의 GARCH 모ᄒᆼ ᄆᆾ Hamilton과 Susmel (1994)ᄋ SWARCHᅩᄒᆼ이ᄌᆷ의 ᄇᆫ화에 따ᄅᆨᄅᆯᄌᆨ으로 ᄇᆫ화하누ᄋᆨ릐 ᄇᆫᄃᆼᄉᆼ우ᄌᆼ하ᄂᆼᄇᆸ으로 ᄉ

ᆨ릐 ᄇᆫᄃᆼᄉᆼ이 ᄀᆸᄀᆨ하게 ᄇᆫ하거나 또노리부비 두꺼ᄋᆫ 보에 ᄌᆨᄒᆸᄒᆫ ᄀᆺ으로 ᄋᆯ려져 ᄋᆻ다. ᄒᆫᄑ Merton (1976)ᅪ Kou (2002)뉘ᄂᆨ롸ᄌᆼ으로 ᄉᆯᄆᆼ되ᄂᆫ요ᄋᆫ ᄈᆫ 아니라 ᄀᆼ기ᄇᆫ데 따ᄅ

ᆫᄉᆷ프요ᄋᆫ우가ᄒᆫ ᄌᆷᄑᆫ 모ᄒᆼ (jump diffusion model)에ᄋᆫ하여 수ᄋᆨᄅᆨᄅᆯ보ᄅᆯ ᄌᆨᄌ

ᅢᄉᆫ하ᄋᆻ다. Maekawa ᄃᆼ (2008)ᄋᆫ Nikkei 225ᅵ수에 대ᄒᆫ 수ᄋᆨ릐 보가 Kou의 ᄌᆷᄑᆫ 모ᄒᆼᄋ

ᅡ하고, 또ᄒᆫ ᄉᆯ제 ᄋᆸᄉᆫ가ᄀᆨ이 Black-Scholes 모ᄒᆼ보다 Kou의 ᄌᆷᄑᆫ 모ᄒᆼ에 의ᄒᆫ 이라ᄀᆨᄋ

ᄋ ᅵ ᄂ ᅩ ᆫᄆ ᅮ ᆫᄋ ᅳ ᆫ 2011ᄂ ᅧ ᆫᄃ ᅩ ᄌ ᅥ ᆼᄇ ᅮ (ᄀ ᅭᄋ ᅲ ᆨ ᄀ ᅪᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅵᄉ ᅮ ᆯ ᄇ ᅮ)ᄋ ᅴ ᄌ ᅢᄋ ᅯ ᆫ ᄋ ᅳᄅ ᅩ ᄒ ᅡ ᆫᄀ ᅮ ᆨᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅮᄌ ᅢᄃ ᅡ ᆫᄋ ᅴ ᄀ ᅵᄎ ᅩᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅮᄉ ᅡᄋ ᅥ ᆸ ᄌ ᅵᄋ ᅯ ᆫᄋ ᅳ ᆯ ᄇ ᅡ ᆮᄋ ᅡ ᄉ ᅮᄒ ᅢ ᆼᄃ ᅬ ᆫ ᄀ ᅥ

ᆺᄋ ᅵ ᆷ (NRF-2011-0022864).

1

(61186) ᄀ ᅪ ᆼ ᄌ ᅮ ᄀ ᅪ ᆼᄋ ᅧ ᆨᄉ ᅵ ᄇ ᅮ ᆨ ᄀ ᅮ ᄋ ᅭ ᆼᄇ ᅩ ᆼ ᄅ ᅩ 77, ᄌ ᅥ ᆫᄂ ᅡ ᆷᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭ ᄐ ᅩ ᆼ ᄀ ᅨᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅪ, ᄉ ᅵᄀ ᅡ ᆫᄀ ᅡ ᆼᄉ ᅡ.

2

ᄀ ᅭᄉ ᅵ ᆫᄌ ᅥᄌ ᅡ : (61186) ᄀ ᅪ ᆼ ᄌ ᅮ ᄀ ᅪ ᆼᄋ ᅧ ᆨᄉ ᅵ ᄇ ᅮ ᆨ ᄀ ᅮ ᄋ ᅭ ᆼᄇ ᅩ ᆼ ᄅ ᅩ 77, ᄌ ᅥ ᆫᄂ ᅡ ᆷᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭ ᄐ ᅩ ᆼ ᄀ ᅨᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅪ, ᄀ ᅭᄉ ᅮ.

E-mail: [email protected]

(2)

ᆸᄒᆷ오ᄋᆻ다. 또ᄒᆫ Madan (1998)의 Variance Gamma 모ᄒᆼ ᄆᆾ Carr ᄃᆼ (2002)ᅴ CGMY3ᅩᄒᆼᄋ

ᅵ과ᄌᆼ (Levy process)에 의해 ᄌᆷᄑᆫ 모ᄒᆼᄋᆯ ᄋᆯᄇᆫ화하ᄋᆻ다.

ᅵ초자ᄉᆫ의 가ᄀᆨᄋᆯᄆᆼᄒᆯ 수 ᄋᆻᄂᆫ ᄇᆨ데이ᄐᆯᄋᆼ ᄆᆾ 톄이ᄅᆯᄌᆫ에 따라 투자자ᄃᆯ이래 ᄉ

ᆷ의 가ᄀᆨ에 대ᄒᆫ 예ᄎᆨᄋᆯ 태서 ᄒᆸ리ᄌᆨᄋᆫ 투자 의사ᄀᆯᄌᆼᄋᆯ ᄉᆯ시하려ᄂᆼᄒᆼ이 ᄋᆻ다. 기초자ᄉᆫ의 수ᄋ

ᆯ애ᄃᆼ 자ᄉᆫ에 ᄒᆫᄌᆼ하여 ᄋᆼᄒᆼ이치내부 고유요ᄋᆫ (idiosyncratic risk factor)과 모다ᄉᆫ에 ᄀ

ᆼᄌᆨ으로 ᄋᆼᄒᆼ이치뇌부 ᄀᆼ기ᄇᆫ됴ᄋᆫ (systematic risk factor)에 의해 ᄀᆯᄌᆼ되며, ᄎᆷ이ᄌᆼᄋ

ᅢᄇᆼ화 또ᄂᆫ 게화에 따라 외부 ᄀᆼ기ᄇᆫ됴ᄋᆫ이초자ᄉᆫ의 수ᄋᆨ레 대ᄒᆫ ᄋᆼᄒᆼᄅᆨ이 더애되어ᄌ

ᆼ태이다. 티 기초자ᄉᆫ이 주가지수ᄋᆫ ᄀᆼ우에니수루ᄉᆼ하노디ᄋᆸ듸 고유요ᄋᆫ예ᄎᆯ ᄉ

ᆹ기 때메 ᄋᆸᄉᆫ시ᄌᆼ ᄎᆷ여자ᄃᆯᄋᆼ후 ᄀᆼ기ᄉᆼ에 대ᄒᆫ 예ᄎᆨᄋᆯ 태서 기초자ᄉᆫ에 대ᄒᆫ 예ᄎᆨᄋᆯ ᄉᆯ시ᄒ

ᅡ. Dennis과 Myhew (2002)내ᄇᆯ 주ᄉᆨ에 대해 ᄀᆼ기ᄇᆫ됴ᄋᆫ과 ᄀᇀ이 ᄌᆫ체 주ᄉᆨ에 ᄋᆼᄒᆼ이치ᄂ

ᅨᄌᆨᄋᆫ 위ᄒᆷ요ᄋᆫ이 재하여 체계ᄌᆨᄋᆫ 위ᄒᆷ요ᄋᆫ의 ᄋᆼᄒᆼᄅᆨ이 쿠루ᄋᆨ릐 보가 ᄋᆷ (-)ᅴ 왜도ᄅ

ᆼᄒᆼ이 ᄋᆻ다ᄂᆺᄋᆯ ᄋᆸ자ᄋᆻ으며, Duan과 Wei (2008)네계ᄌᆨ 위ᄒᆷ요ᄋᆫ에 대ᄒᆫ ᄋᆼᄒᆼᄅᆨ이 ᄂᇁᄋ

ᆨ ᄒᆼ사가ᄀᆨ에 따래재ᄇᆫᄃᆼᄉᆼ의 ᄇᆫ화가 ᄉᆷ하다고 주ᄌᆼ하ᄋᆻ다. 이와 ᄀᇀ이 Black-Scholes 모ᄒᆼ에서 ᄇ

ᆼᄉᆼ 미소 ᄒᆫᄉᆼ이 ᄇᆯᄉᆼ하ᄂᆫ예최니래의 ᄀᆼ기ᄉᆼ우조ᄌᆨ으로 ᄇᆫᄋᆼᄒᆯ 수 ᄋᆹ기 때ᄆ

ᅡ.

ᆫ구에서니래의 ᄀᆼ기ᄉᆼ계ᄋᆹ이 ᄒᆼᄉᆼ 고ᄌᆼ되어 ᄋᆻ누ᄋᆨᄅ ᆨᄅᆯ보에 대ᄒᆫ 메ᄌᆷᄋ

ᅢᄀᆯ하기 위ᄒᆫ ᄇᆼᄇᆸ으로 해ᄃᆼ 기ᄋᆸᄆᆫ의 내부 고유요ᄋᆫ 위ᄂᆨ롸ᄌᆼ과 시ᄌᆼ ᄌᆫ체에 ᄋᆼᄒᆼ이치ᄂ

ᅮ ᄀᆼ기ᄇᆫ됴ᄋᆫ 위ᄂᆨ롸ᄌᆼ으로 구ᄇᆫ Vasicek (2002)의 ᄋᆫ-ᄑᆨ터 (One-factor) 위ᄂᆨ롸ᄌᆼᄋ

ᅧ하기로 ᄒᆫ다. 이와 ᄀᇀᄋᆫ ᄋᆫ-ᄑᆨ터 위ᄂᆨ롸ᄌᆼ으로부터 미래의 ᄀᆼ기ᄇᆫ됴ᄋᆫ에 대ᄒᆫ 예ᄎᆹ이 ᄇᆫᄋᆼᄃ

ᆫ-ᄑᆨ터 자ᄉᆫ가치 모ᄒᆼ오차며, 또ᄒᆫ ᄋᆫ-ᄑᆨ터 자ᄉᆫ가치 모ᄒᆼ으로부터 ᄋᆫ-ᄑᆨ터 ᄋᆸᄉᆫ가ᄀᆨᄀᆯᄌᆼ 모ᄒᆼᄋ

ᅦᄋᆫᄒᆫ다. ᄋᆫ-ᄑᆨ터 자ᄉᆫ가치 모ᄒᆼ이래의 ᄀᆼ기ᄇᆫ됴ᄋᆫ에 대ᄒᆫ 예ᄎᆹ에 따라 보의 ᄌᆼᄉᆷ위치가 ᄋ

ᆫ다. 따라서 ᄋᆫ-ᄑᆨ터 ᄋᆸᄉᆫ가ᄀᆨᄀᆯᄌᆼ 모ᄒᆼ이ᄋᆫ ᄋᆸᄉᆫ가ᄀᆨ이래의 ᄀᆼ기ᄇᆫ됴ᄋᆫ에 대ᄒᆫ 예ᄎᆹᄋ

ᅴᄌᆫ다. 기초자ᄉᆫ의 가ᄀᆨ에 대ᄒᆫ ᄇᆫᄃᆼᄉᆼ이 커ᄌᆫ다ᄂᆺᄋᆼ후 가ᄀᆨ에 대ᄒᆫ ᄇᆯᄒᆯᄉᆼ애되어ᄌᆫᄃ

ᆺ의미하며, Black-Scholes 모ᄒᆼ에 대ᄒᆫ ᄒᆫ계ᄉᆼᄋ ᅡ내재 ᄇᆫᄃᆼᄉᆼᄋᆫ ᄋᆸᄉᆫ시ᄌᆼ ᄎᆷ여자ᄃ

ᅨᄉᆼ하ᄂᆼ후 기초자ᄉᆫ의 가ᄀᆨ에 대ᄒᆫ ᄇᆯᄒᆯᄉᆼ아타ᄂᆫ다. ᄇᆫ구에서도 ᄋᆸᄉᆫ시ᄌᆼ ᄎᆷ여자디 예ᄉ

ᅡᄂᆼ후 ᄀᆼ기ᄉᆼᄋᆯ아보기 위하여 ᄋᆫ-ᄑᆨ터 ᄋᆸᄉᆫ가ᄀᆨᄀᆯᄌᆼ 모ᄒᆼ으로부터 ᄒᆼ사가ᄀᆨ에 대ᄒᆫ ᄋᆸᄉᆫ의 ᄉ

ᅦ가ᄀᆨᄋᆫ자내재 ᄀᆼ기ᄇᆫ됴ᄋᆫ에ᄋᆫᄒᆫ다. ᄒᆼ후 기초자ᄉᆫ의 가ᄀᆨ에 대ᄒᆫ ᄇᆯᄒᆯᄉᆼ의미하ᄂ

ᅢ재 ᄇᆫᄃᆼᄉᆼ과ᄂᆯ리 내재 ᄀᆼ기ᄇᆫ됴ᄋᆫᄋᆫ ᄋᆸᄉᆫ시ᄌᆼ ᄎᆷ여자디 예ᄉᆼ하ᄂᆼ후 ᄀᆼ기ᄉᆼ아타ᄂᆫ다.

ᆫ ᄂᆫ믜 구ᄉᆼᄋ ᅡ와 ᄀᇀ다. 다에2ᄌᆼ ᄇᆫ레서ᄂᆫ ᄋᆫ-ᄑᆨ터 위ᄂᆨ롸ᄌᆼ으로부터 ᄋᆫ-ᄑᆨ터 자ᄉ

ᅡ치 모ᄒᆼ과 ᄋᆫ-ᄑᆨ터 ᄋᆸᄉᆫ가ᄀᆨᄀᆯᄌᆼ 모ᄒᆼ오차며, 제3ᄌᆼ에서ᄂᆫ ᄋᆫ-ᄑᆨ터 ᄋᆸᄉᆫ가ᄀᆨᄀᆯᄌᆼ 모ᄒᆼ으로부ᄐ

ᆸᄉᆫ의 ᄉᆯ제가ᄀᆨᄋᆫ자내재 ᄀᆼ기ᄇᆫ됴ᄋᆫ에ᄋᆫᄒᆫ다. 제4ᄌᆼ ᄉᆯᄌᆼᄇᆫᄉᆨ에서ᄂᆫ KOSPI200ᅵ수ᄋ

ᅢ해서 내재 ᄇᆫᄃᆼᄉᆼ과 비교하여 ᄌᆯᄌᆨᄋᆫ 내재 ᄀᆼ기ᄇᆫ됴ᄋᆫ의 ᄐᆨᄉᆼᄋᆯ펴바. 그리고 ᄋᆫ-ᄑᆨ터 가ᄀᆨᄀ

ᆼ 모ᄒᆼ에 대ᄒᆫ ᄌᆸᄌᆨᄋᆫ ᄀᆯᄅᆫ에5ᄌᆼ에서 제시하기로 ᄒᆫ다.

2. 원-팩터 옵션가격결정 모형

ᅥᄂᆷ이초자ᄉᆫ의 t시ᄌᆷ 가ᄀᆨ S(t) 에 대해 무ᄒᆫ히 ᄌᆨ이ᄀᆫᄌᆼᄇᆫ dtᅦ 따루가 S(t + dt) 의 ᄉ

ᆫ 수ᄋᆨ리 다와 ᄀᇀ으라이ᄋᆫ ᄋᆫᄃᆼ (Brownian motion)ᅩᄂᆫ ᄋᆯᄇᆫ화 위ᄂᆨ롸ᄌᆼ (generalized Wiener stochastic process)아라고 가ᄌᆼ하자.

3

ᄂ ᅩ ᆫᄆ ᅮ ᆫ ᄌ ᅥᄌ ᅡᄃ ᅳ ᆯ ᄋ ᅴ ᄋ ᅵᄅ ᅳ ᆷᄋ ᅳ ᆯ ᄋ ᅣ ᆨᄎ ᅵ ᆼᄒ ᅡ ᆷ

수치

Figure 4.1 KOSPI 200 index, from July 2014 to June 2016
Figure 4.2 KOSPI 200 index, from Apr 2014 to May 2016
Figure 4.4 Implied systematic risk factor for KOSPI200 201505.
Figure 4.7 Implied systematic risk factor for KOSPI200 201509 ᄀ ᅡ 사 ᆼ승 ᄒ ᅡ는 ᄉ ᅵᄀ ᅵᄋ ᅦ는 ᄌ ᅵᄉ ᅮᄒ ᅡ라 ᆨᄋ ᅦ ᄃ ᅢ하 ᆫ 부 ᆯ확 시 ᆯ서 ᆼᄋ ᅵ 증 ᄀ ᅡ하 ᆷᄋ ᅦ ᄄ ᅡᄅ ᅡ 코 ᆯ오 ᆸ셔 ᆫ은 ᄂ ᅢᄀ ᅡ겨 ᆨᄋ ᅦ ᄃ ᅢ하 ᆫ ᄂ ᅢᄌ ᅢ 벼 ᆫ도 ᆼ성 ᄋ ᅵ 높 ᄀ ᅩ 푸 ᆺ오 ᆸ셔 ᆫ은 ᄋ ᅬᄀ ᅡ겨 ᆨ
+3

참조

관련 문서