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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
신소희 (성균관대학교) 오하영 (성균관대학교) 김장현 (성균관대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제26권 제10호
발행연도
2022.10
수록면
1,423 - 1,431 (9page)

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블랙숄즈모형에서 옵션가격을 결정하는 변수 중 기초자산의 변동성은 현재 시점에서는 알 수 없고, 미래시점에 실현된 변동성을 사후에야 알 수 있다. 하지만 옵션이 거래되는 시장에서 관찰되는 가격이 있기 때문에 가격에 내재된 변동성을 역으로 산출한 내재변동성은 현재 시점에 구할 수 있다. 내재변동성을 구하기 위해서는 옵션가격과, 블랙숄즈 모형의 변동성을 제외한 옵션가격결정변수인 기초자산가격, 무위험이자율, 배당률, 행사가격, 잔존기간이 필요하다. 블랙숄즈모형의 변동성은 고정된 상수이나, 내재변동성 산출시 행사가격에 따라 변동성이 다르게 산출되는 변동성스마일현상을 보이기도 한다. 따라서 내재변동성 산출시 옵션 단일 종목이 아닌 시장전반의 변동성을 감안하는 것이 필요하다고 판단하여 본 연구에서는 V-KOSPI지수도 설명변수로 추가하였다. 머신러닝기법 중 지도학습방법을 사용하였으며, Linear Regression 계열, Tree 계열, SVR과 KNN 알고리즘 및 딥뉴럴네트워크로 학습 및 예측하였다. Training성능은 Decision Tree모형이 99.9%로 가장 높았고 Test성능은 Random Forest 알고리즘이 96.9%로 가장 높았다.
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목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행 연구
Ⅲ. 배경 지식
Ⅳ. 연구 방법
Ⅴ. 제안하는 기법
Ⅵ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
J. Choi and J. T. Lee, “An estimation of implied volatility for KOSPI200 option,” Journal of the Korean Data and Information Science Society, vol. 25, no. 3, pp. 513-522, May 2014. google schola H. Park, N. Kim, and J. Lee, "Parametric models and non-parametric machine learning models for predicting option prices: Empirical comparison study over KOSPI200 Index Options," Expert Systems with Applications, vol. 41, no. 11, pp. 5227-5237, Sep. 2014. google schola S. Lee and K. Park, "The Correlation between KOSPI200 Futures' Price Disparity Ratio and Implied Volatility of KOSPI200 Options,” Financial Planning Review, vol. 9, no. 2, pp. 61-86, May 2016. google schola S. W. Park and D. Pak, "Forecasting KOSPI200 Volatility using Option Demand Index," Review of Financial Information Studies, vol. 8, no. 1, pp. 1-22, Feb. 2019. google schola D. Jung and J. Park, "A Comparative Test for the Information Contents between Futures Market and Option Market : Using VPIN," Journal of Industrial Economics and Business, vol. 32, no. 2, pp. 877-894, Apr. 2019. google schola

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