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문제 정의
- 본 논문은 다양한 파생금융상품 중 본 논문에서는 가장 대표적인 파생상품으로 뽑히는 옵션의 가격 결정에 대해서 다룬다. 선도거 래와 선물거 래는 수익구조가 대칭적으로 나타나는 파생금융상품이었다면 옵션은 매입자와 매도자 사이 에 서로 다른 비 대칭적 수익구조를 갖는다.
- 것을 확인할 수 있다. 본 절에서는 이러한 결과를 통계적으로 검증하고자 한다. 본 논문에서 사용할 ANOVA 분석은 블랙숄즈 방법에 의한 값 과실 저'!값(종가)의 오차와 각 기법을 통해 추정된 값 과실 저'!값(종가)의 오차가 유의한 차이를 갖는지를 SSE 와 SSR의 비율이 F-distribution을 따른 다는 것을 이용해서 보이는 방법이다.
- 특히 비모수 적 추정 기법인 다층 퍼셉트론 신경망 기법은 모형을 결정하는데 있어 특별한 가정이 필요 없이 시장의 데이터로만 옵션가격을 추정한다는 점에서 모수적 추정 기법을 대체하는 연구로 주목 받고 있다. 이러한 각각 의기 법들의 옵션가격 결정에 의 적용 가능성을 살펴 보고 그 유의성을 검정해 앞으로의 가능성을 제시한 것이 이 논문의 가장 큰 기여 라고 할 수 있다. 결과적으로 R-LM 학습 알고리즘을 옵션가격결정 모형으로 적용해서 수치실험을 한 결과 블랙-숄즈 모형 의 오차와 비교하여 60%수준의 향상을 보였다.
- 첫째 옵션 데이터의 특징에 맞는 최신 신경망 기법들을 제시하고 적용 절차과 실험 결과를 제시하는 것이다. 둘째는 가격오차의 통계적 유의성 여부를 분석함으로써 각 모델이 블랙숄즈를 기준으로 더 나은 성능을 가졌는지 여부를 측정할 수 있는 기준을 제시하는 것이다.
가설 설정
- ・ 거래비용과 세금이 없으며, 모든 증권은 연속적으로 분할할 수 있다.
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