박판 스플라인 함수를 이용한 내재변동성 곡면 생성 방법 연구

한국학술정보(주)
최초 등록일
2020.02.15
최종 저작일
2020.02
36페이지/파일확장자 어도비 PDF
가격 7,100원 할인쿠폰받기
다운로드
장바구니
퀴즈풀이 출석이벤트

* 본 문서는 배포용으로 복사 및 편집이 불가합니다.

서지정보

발행기관 : 한국금융공학회 수록지정보 : 금융공학연구 / 18권 / 4호
저자명 : 임현철 ( Hyuncheul Lim ) , 배형옥 ( Hyeong-ohk Bae )

한국어 초록

본 논문은 KOSPI200 지수 시장의 내재변동성 데이터를 중심으로 방사기저함수(Radial Basis Function, 이하 RBF)를 이용한 내재변동성 곡면생성을 연구한다.내재변동성 곡면의 생성은 통계학에서 ‘누락된 데이터 문제’(Missing Data Problem)에 해당한다. 곡면을 근사시키는 2차원 보간 함수의 선택과 데이터의 필터링 방법이 중요하다. 통계학에서 이 문제의 해결 방법으로 RBF가 이용되어왔다. 우리는 먼저 시장에서 실무자의 내재변동성 곡면으로 잘 알려진 다중 회귀분석을 이용한 방법을 소개하고, 이어서 RBF를 이용한 추정 방법을 제시한다. 특히, 가우시안 RBF, 멀티쿼드릭(Multiquadric) RBF 그리고 박판스플라인(Thin Plate Spline, 이하 TPS) RBF의 장단점을 살펴보고, 이들을 사용한 내재변동성 곡면의 구체적인 생성 방법을 연구한다. 비정상적으로 주변의 값과 차이가 나는 변동성 데이터를 찾아 제거하고, 데이터의 누락 때문에 발생하는 불완전한 곡면의 모양을 바로잡기 위하여 데이터 소거에 의한 교차검증법을 응용한 적응적 적합과정을 제시한다. 최종적으로 이들을 사용하여 내재변동성 곡면을 근사하는 최적 알고리즘을 제시한다.내재변동성 곡면 생성에서 가장 중요한 이슈는 누락 데이터의 추정일 것이다. 본 연구에서 TPS 근사함수를 이용하여 생성된 분산곡면으로 내재변동성을 추정하는 방식이 가장 우수한 결과임을 보인다.내재변동성 곡면생성의 또 다른 주요 문제는 변동성 데이터의 무위험 차익거래 불가능 조건의 충족이다. 이를 위해, 먼저 TPS 근사에 의한 분산곡면을 구하고, 이로부터 변동성곡면을 생성한다. 그리고 이를 이용하여 얻은 콜 옵션 가격 곡선들과 관측값과의 오차를 최소화하는 최적화 문제로 바꾸고, 차익거래 불가능 제약조건을 추가하여 이 문제를 해결한다.

영어 초록

In this article, we work on the construction of an implied volatility surface by using radial basis functions (RBFs) based on implied volatility data in equity index markets including KOSPI200, HSCEI, Eurostoxx50. Construction of the implied volatility surface is the ‘missing data problem’ in Statistics. The choice of a 2 dimensional interpolation function for surface construction and the data filtering are important. To solve such problems in Statistics, RBF is used popularly. We first explain multi regression method known for practitioner’s implied volatility surface, and suggest an estimation method using RBF. In particular, we review merits and demerits of the Gaussian RBF, multiquadric RBF, and thin plate spline(TPS) RBF, and study concrete methods for the construction of implied volatility surfaces using these RBFs. After finding volatility data which are seriously different from their neighbors, we remove them. To fix an incomplete shape of the surface caused by missing data, we provide an adapted fitting procedure using the leave one out cross validation (LOOCV) method. Finally, using those we provide an optimal approximation algorithm to the implied volatility surface.In the construction of the implied volatility surface, the most important issue is the inference of missing data. In this work, we show that it is most efficient to estimate the implied volatility from the variance surface obtain by using TPS approximation function. Another important issue in the implied volatility

참고 자료

없음

자료문의

제휴사는 별도로 자료문의를 받지 않고 있습니다.

판매자 정보

한국학술정보(주)는 콘텐츠 제작에 도움이 되는 솔루션을 기반으로 풍부한 문화 콘텐츠를 생성하여 새로운 삶의 가치를 창조합니다.

주의사항

저작권 본 학술논문은 한국학술정보(주)와 각 학회간에 저작권계약이 체결된 것으로 AgentSoft가 제공 하고 있습니다.
본 저작물을 불법적으로 이용시는 법적인 제재가 가해질 수 있습니다.
환불정책

해피캠퍼스는 구매자와 판매자 모두가 만족하는 서비스가 되도록 노력하고 있으며, 아래의 4가지 자료환불 조건을 꼭 확인해주시기 바랍니다.

파일오류 중복자료 저작권 없음 설명과 실제 내용 불일치
파일의 다운로드가 제대로 되지 않거나 파일형식에 맞는 프로그램으로 정상 작동하지 않는 경우 다른 자료와 70% 이상 내용이 일치하는 경우 (중복임을 확인할 수 있는 근거 필요함) 인터넷의 다른 사이트, 연구기관, 학교, 서적 등의 자료를 도용한 경우 자료의 설명과 실제 자료의 내용이 일치하지 않는 경우
우수 콘텐츠 서비스 품질인증 획득
최근 본 자료더보기
박판 스플라인 함수를 이용한 내재변동성 곡면 생성 방법 연구