옵션시장에서 변동성 추정모형의 성과분석

• 영문명: Performance Analysis of Volatility Estimation Models in Option Market
• 발행기관: 건국대학교 경제경영연구소
• 저자명: 김병훈(Byoung Hun Kim) 여성칠(Sung Chil Yeo)
• 간행물 정보: 『상경연구』제34권 제2호, 39~69쪽, 전체 31쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경제학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2009.09.30

국문 초록

본 논문에서는 KOSPI200 지수와 한국거래소에서 제공하는 옵션의 내재변동성자료를 이용하여 변동성의 예측력 비교에 대한 분석을 실시하였다. 이를 위하여 KOSPI200 지수의 과거자료를 이용하여 시계열자료의 이분산성을 논의하고 그에 의하여 설명될 수 있는 일반화된 자기회귀 조건부 이분산 모형을 적용한 후 변동성의 예측 시계열자료를 구하였다. 또한 실현변동성과 역사적변동성을 산출하여 옵션시장 자체에서 확인할 수 있는 이론적 변동성인 내재변동성과 일반화된 자기회귀 조건부 이분산 모형에 따른 변동성의 예측치가 얼마나 정확하게 변동성을 예측하는 가를 분석하였다. 예측기간에 대해 일반화된 자기회귀 조건부 이분산 모형을 통한 변동성 예측자료가 내재변동성과 역사적변동성에 비해 보다 더 나은 예측 결과를 보여주고 있다.

영문 초록

In this paper, a comparative study for forecasting performance of the volatility estimation models has been conducted based on the data of KOSPI200 Index and implied volatility provided by Korea-Exchange. The generalized autocorrelation with conditional heteroskedasticity(GARCH) models are applied to obtain the information of the volatilities from KOSPI200 Index. Based on the information of the estimation results of GARCH models and implied volatility model, the realized volatility and historical volatility are evaluated to compare the forecasting performance between the GARCH models and the implied volatility model. The GARCH models are shown to have a better forecasting performance than the implied volatility model during the prediction period.

목차

국문초록

Abstract

I. 서론

II. 변동성 추정모형

III. 실증분석

IV. 결론

참고문헌