칼만필터를 이용한 옵션 내재변동성 예측성과

이현석

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 이현석 (성신여자대학교)

저널정보: 대한경영학회 대한경영학회지 대한경영학회지 제28권 제12호

발행연도: 2015.12

수록면: 3,023 - 3,039 (17page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

본 연구는 우리나라 KOSPI200 주가지수 옵션의 변동성과 가격을 칼만 필터로 추정하고 이를 각 머니니스 별로 실제 가격 및 내재변동성과 비교하였다. 분석 모형으로는 Black-Scholes의 옵션 방정식과 Heston 모형을 사용하였으며, 두 모형 모두 비선형인 점을 고려하여 칼만 필터 중에서 확장 칼만 필터와 입자 필터의 방식을 각각 적용하였다. 칼만 필터는 옵션의 내재변동성을 예측하기 위하여 기초자산 수익률 자료와 옵션 변동성 자료 모두를 통합하는 장점을 갖고 있다. 본 연구에서 칼만 필터의 상태 전이 방정식은 변동성 관련 모형을, 측정 방정식은 옵션 가격 관련 모형을 사용하였다.
분석에 사용한 자료는 2006년 5월부터 2013년 7월까지의 일별 KOSPI200 주가지수 현물 가격과 1-개월 만기 이내의 콜 및 풋 옵션의 가격, 콜 및 풋 옵션의 대표변동성, 통안증권 이자율 등이다.
기초통계량 분석 결과는 KOSPI200 주가지수의 콜과 풋 옵션 가격은 내가격에서 높은 표준편차를, 외가격에서 높은 왜도와 첨도를, 콜과 풋의 대표 내재변동성은 모두 급첨 분포와 우측으로 긴 꼬리를 갖고 있음을 보여주고 있다.
실증 결과 Black-Scholes 모형이 Heston 모형에 비해 대부분 실제 내재변동성과 옵션 가격을 보다 잘 예측하고 있다. 다만 S/K가 0.95인 풋 옵션의 변동성에서는 Heston 모형이 보다 높은 예측력을 갖는 것으로 나타났다. 또한 Heston 모형은 콜 옵션의 내가격에서는 옵션 변동성을 과대 추정하고 있으며, 옵션 가격은 각 머니니스 별로 모두 과소 추정하고 있다. 콜과 풋 옵션의 내가격에서 두 모형 모두 외가격보다 예측력이 높았다. Heston 모형을 추정하는데 사용한 입자 필터는 분석 시간이 많이 걸리고, 모형이 복잡함에도 불구하고 실제 변동성을 예측하는데 탁월한 성과를 보여주지 못했다.
2008년과 2011년의 금융위기에서 두 모형 모두 실제 변동성과 가격을 과소 추정하고 있으며, 실제 변동성이나 옵션 가격과의 편차가 0으로 회복하는데 많은 시간이 필요함을 보여주고 있다. 특히 Heston 모형은 Black-Scholes 모형에 비해 실제 변동성과 가격으로의 수렴이 늦었다. 이는 두 모형이 금융위기와 같은 시장의 불확실성이 큰 기간 중에는 적합하지 않을 수 있으며, 이러한 기간에는 점프 모형 등 시장 외부 충격을 반영할 수 있는 모형의 도입이 필요한 것으로 판단한다.

In this study, the estimated price and volatility of KOSPI200 stock index options in each moneyness are searched by the Kalman filter, and compared these with the actual price and implied volatility. Black-Scholes model and Heston option model is used to the analysis models, in consideration that both models are non-linear, the method of the extended Kalman filter and the particle filter is applied respectively.
Kalman filter approaches, unlike previous approaches that use only one data of the underlying asset return and implied volatility, have the advantage of using both of two data to predict the option implied volatility. In Kalman filter approaches of this study, the state transition models and the observation models are related to option volatility and price respectively.
The analytical data are including daily spot stock index of KOSPI200, 1-month prices of call and put options for various exercise prices, the average implied volatility of call and put options, and the interest rates of the monetary stabilization bonds. The analysis period is from May 2006 to July 2013.
Basic statistics for the analytical data show that the call and put option prices of KOSPI200 stock index have the higher standard deviation in in-the-money (ITM), the higher skewness and kurtosis in out-of-the-money (OTM), and the average implied volatility of call and put have the leptokurtic distribution with long tails on the right.
Empirical tests indicate that the Black-Scholes model has mostly the better predictive power in implied volatilities and option prices than Heston model except in the case of a moneyness whose S/K is near 0.95. Heston model has overestimated the option implied volatilities in ITM and underestimated option prices including call and put in each moneyness. The probable explanation which Black-Scholes model has the more excellent results than Heston model in predicting the volatility of KOSPI200 stock index option is that many market participants of the option markets make decisions based on Black-Scholes model.
The predictive power in ITM is better than in OTM for most call and put option. The deviation between actual and estimated volatilities in OTM could be very large because many trading in Korean option market is made in OTM so that the actual volatilities and prices are more stable than ITM. Particle filter used to estimate Heston model requires a long computation time and shows the poor performance in prediction of the actual volatilities and option prices despite the complexity.
In the 2008 and 2011 financial crisis periods, both models of Black-Scholes and Heston underestimate the actual volatilities and option prices, and it is very slow that the deviation between the actual and the estimated volatility and price recover to 0. These results show that two models could not suitable to the periods having the higher uncertainty such as the financial crisis. So the new models including jump effects, which can reflect the sudden shock, could be considered in these periods.
There are many models and studies to estimate the volatility of the option to date, they have been developed. The development of models related to option volatility is important, but the more important things are how we select the optimal estimation approach for option models. This study, for the first time, uses the non-linear Kalman filter approach in predicting option volatilities of KOSPI200. I think that this study will be contributed to expanding the use of non-linear in the study of option volatilities.

#Heston 모형 #Black-Scholes 모형 #옵션 변동성 #확장 칼만 필터 #입자 필터 #Heston Model #Black-Scholes Model #Option Volatility #Extended Kalman Filter #Particle Filter

참고문헌 (18)

참고문헌 신청

[학술지(정기간행물)] - 김무성 / 2003 / KOSPI200 지수옵션을 이용한 변동성 거래의 유용성 검증 / 금융공학연구 2 (2) : 1 ~ 28

[학술지(정기간행물)] - 김상환 / 2015 / KOSPI200 변동성 예측성과：주기적 모형추정과 다기간 예측 / 재무관리연구 32 (1) : 187 ~ 213

[학술지(정기간행물)] - 김인준 / 2001 / 변동성 예측을 통한 차익거래에 관한 연구: KOSPI200 지수 옵션을 중심으로 / 선물연구 9 (1) : 1 ~ 24

[학술지(정기간행물)] - 안주영 / 2012 / 변동성 모형의 질적 특성에 관한 연구 / 기업경영연구 19 (6) : 257 ~ 281

[학술지(정기간행물)] - 이재하 / 2006 / KOSPI200 옵션시장에서의 변동성지수 산출 및 분석 / Asia-Pacific Journal of Financial Studies 35 (2) : 109 ~ 138

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이현석

소속기관 성신여자대학교

주요연구분야 사회과학 > 경영학 사회과학 > 경제학

논문수 13 이용수 1,454

이 논문과 함께 이용한 논문

모바일 로봇 자세 안정화를 위한 칼만 필터 기반 센서 퓨전

장태호 , 김영식 , 경민영 외 2명 대한기계학회 논문집 A권 2016 .08

A-Si(CsITl) 영상시스템에서 부가필터, SID에 따른 X선 스펙트럼변화와 해상력에 대한 고찰

안현 , 김정훈 , 이동연 외 2명 한국콘텐츠학회논문지 2016 .07

지자기맵을 이용한 이동로봇의 실내 위치 추정

김태경 , 국태용 , 박종구 외 1명 대한전자공학회 학술대회 2016 .06

Hysteresis Modeling of the Sealed Flooded Lead Acid Battery for SOC Estimation

Abdul Basit Khan , Woojin Choi 전력전자학회 학술대회 논문집 2016 .07

The Study of Particle Filter Localization Algorithm Based on Magnetic Field Data

Chang , Kun , Huang 외 5명 대한공간정보학회지 2016 .06

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2016-325-002208990

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (18)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)