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NTIS 바로가기Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지, v.28 no.2, 2017년, pp.251 - 260
정승환 (한국외국어대학교 통계학과) , 이태욱 (한국외국어대학교 통계학과)
The option pricing of Black와 Scholes (1973) and Merton (1973) has been widely reported to fail to reflect the time varying volatility of financial time series in many real applications. For example, Duan (1995) proposed GARCH option pricing method through Monte Carlo simulation. However, financial t...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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정규혼합모형이란 무엇인가? | 본 논문에서는 옵션가격결정을 위해 오차항 ηt의 분포로서 정규혼합모형을 고려하고자 한다. 정규혼합모형은 일반적으로 가장 많이 사용하는 혼합모형으로서 두 개 이상의 정규분포를 결합한 모형이다. McLachlan과 Peel (2000)은 서로 다른 여러 개의 정규확률 밀도함수로 자료의 분포를 나타낼 수 있는 정규혼합모형을 사용하면 유연성 있게 자료를 분석할 수 있다고 설명하고 있다. | |
GARCH 모형을 따르는 기초 자산의 옵션가격을 도출하는 방법의 문제점은 무엇인가? | 예를 들어, Duan (1995)은 위험중립측도 하에서의 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 GARCH 모형을 따르는 기초 자산의 옵션가격을 도출하는 방법을 제시하였다. 그러나 실제 주식이나 환율 등의 금융자료에 수익률분포는 정규분포에 비해 꼬리가 두껍고, 급첨의 형태를 보이는 데 Duan (1995)의 옵션가격 결정 방법은 이를 적절히 반영하지 못하고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 정규혼합모형의 오차를 갖는 GARCH 모형을 이용한 옵션가격 결정 방법을 제안하고자 한다. | |
금융시계열 자료의 오차는 일반적으로 어떤 성질을 보이는가? | McLachlan과 Peel (2000)은 서로 다른 여러 개의 정규확률 밀도함수로 자료의 분포를 나타낼 수 있는 정규혼합모형을 사용하면 유연성 있게 자료를 분석할 수 있다고 설명하고 있다. 금융시계열 자료의 오차는 비정규성을 나타내는 데, 특히 급첨 (leptokurtic)의 성질을 보이는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 이러한 금융시계열 자료의 급첨의 성질을 효과적으로 분석하기 위해 정규혼합모형을 도입하고자 한다. |
Black, F. and Scholes, M. (1973). The pricing of options and corporate liabilities. Journal of Political Economy, 81, 637-659
Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31, 307-327
Christoffersen, P., Elkamhi, R., Feunou, B. and Jacobs, K. (2010). Option valuation with conditional heteroskedasticity and non-normality. Review of Financial Studies, 23, 2139-2183.
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Engle, R. (1982). Autoregressive conditional heteroskedasticity with estimates of the variance of UK Inflation. Econometrica, 50, 987-1008.
Kim, M. and Seo, B. (2016). Constrained parameter estimation in normal mixtures using extension of the EM algorithm, Master Thesis, Sungkyunkwan University, Seoul.
Lee, T. and Ha. J. (2007). Testing for domestic financial data for the normality of the innovation based on the GARCH(1,1) model. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 18, 809-815.
McLachlan, G. J. and Peel, D. (2000). Finite mixture models, Wiley, New York.
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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