델타헤징모형의 유용성 비교연구

• 영문명: A Comparative Study on the Usefulness of Delta-Hedging Models
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 강태훈(Tae-Hun Kang) 이명철(Myung-Chul Lee)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.16 No.5, 2493~2506쪽, 전체 14쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2014.10.30

국문 초록

본 연구는 내재정보를 이용하는 다양한 옵션가격결정모형들의 델타헤징성과를 비교분석하였다. 헤징성과의 비교를 위한 모형으로는 Black, Scholes(1973)의 모형(BS), two-lognormal mixture모형(TLM), 분산-감마모형(VG), 일반화극단치모형(GEV)을 사용하였다. TLM과 VG는 각각 정규분포와 기하브라운운동의 가정을 수정함으로써 BS와 달리 고차적률을 반영할 수 있지만, 전체자료의 분포를 모형화하여 꼬리부분의 확률을 계산함으로써 첨도값이 추론방법에 따라 다소 민감할 수 있다. 따라서 분포 꼬리부분의 확률을 더 정확하게 계산할 것으로 예상되는 극단치들의 수렴분포인 GEV를 비교모형으로 포함하였다. 분석결과, 모형별 순위는 행사가격과 시장상황 등을 반영하여 다소 변동하였지만, 모든 측정지표에서 VG가 전반적으로 가장 우수하였다. 또한 VG와 GEV는 시계열적으로 가장 안정(stable)된 헤징오차를 가졌고, GEV는 가장 최근의 분석기간인 2007년도에서 가장 우수하였다. 따라서 VG와 GEV는 헤징기간이 증가될수록 다른 모형에 비해 유동성이 높은 행사가격범위에서 보다 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

영문 초록

This study comparatively examines the delta-hedging performance of implied models which use the information implied in the KOSPI 200 index options in terms of effectiveness for delta-hedging. As benchmark models, we use Black, Scholes model (BS), two-lognormal mixture model (TLM), variance-gamma model (VG) and generalized extreme value model (GEV). TLM is simply the weighted sum of two BS solutions and VG has the advantage that additional parameters in the variance gamma process provide control over the skewness and kurtosis of the return distribution. GEV is based on the generalized extreme value distribution which is very flexible with the shape parameter controlling skew and fat tailedness. We find that although there is no model that dominate other models within all range of exercise prices and analysis periods, the implied parameters of VG and GEV are more stable than those of other models. Across the overall sample period, VG performs best of all the implied models. And GEV is the most useful in the most recent analysis periods.

목차

1. 서론

2. 연구방법론

3. 실증분석

4. 결론

References

키워드

델타헤징 Two-Lognormal Mixture 분포 분산-감마과정 일반화극단치분포 Delta-Hedging Two-Lognormal Mixture Model Variance-Gamma Model Generalized Extreme Value Model