LOG IN창 닫기

  • 회원님의 아이디와 패스워드를 입력해 주세요.
  • 회원이 아니시면 아래 [회원가입]을 눌러 회원가입을 해주시기 바랍니다.

아이디 저장

   

아이디 중복검사창 닫기

HONGGIDONG
사용 가능한 회원 아이디 입니다.

E-mail 중복확인창 닫기

honggildong@naver.com
사용 가능한 E-mail 주소 입니다.

우편번호 검색창 닫기

검색

SEARCH창 닫기

비밀번호 찾기

아이디

성명

E-mail

학술자료 검색

실증적 추계할인율에 대한 연구 : KOSPI 200 옵션 시장을 중심으로

  • 강장구 KAIST
  • 김병천 KAIST
  • 류두진 KAIST 경영대학
  • 윤재선 삼성투신운용
본 연구는 KOSPI 200 옵션가격이 함의하는 실증적 추계할인율(empirical pricing kernel)을 Rosenberg and Engle(2002)의 역 공학기법(reverse engineering)을 이용하여 추정한다. 논문의 주요 실증분석 결과는 아래와 같다. 첫째, S&P 500 옵션 자료를 이용한 Rosenberg and Engle(2002)의 결과와는 달리 멱함수 형태의 추계할인율에 비해 보다 복잡하고 일반적인 함수형태를 갖는 다항식 형태의 추계할인율의 헤지 성과가 우수했으며, 내표본 가격결정력과 외표본 예측력 역시 우월했다. 둘째, 옵션가격과 보수를 고려하는 것 이외에 단기 채권가격을 정확히 가격결정하도록 제약하는 경우, 실증적 추계할인율의 가격결정력과 예측력이 상대적으로 열등해 졌다. 단, 멱함수 형태의 추계할인율의 경우 열등해진 정도가 큰 반면, 다항식 형태의 추계할인율의 경우 옵션가격만을 이용하여 추정한 경우와 그 차이가 크지 않다. 헤지 성과의 경우, 채권가격을 고려하고 실증적 추계할인율을 추정하여도 헤지 성과가 크게 달라지지 않았으며 헤지 방법에 따라 오히려 더 헤지 성과가 좋아 지는 경우도 발견되었다. 셋째, 시간에 따라 변하지 않는 추계할인율을 사용하면, 가격결정력과 예측력은 크게 나빠지며, 다항식 형태의 실증적 추계할인율의 경우에서 이 차이가 더 두드러진다. 헤지 성과 또한 시간에 따라 변하는 실증적 추계할인 율을 이용했을 때보다 상대적으로 열등해 진다. 단, 멱함수 형태의 실증적 추계할인율의 경우, 특정 헤지 방법 을 사용했을 때는 오히려 시간에 따라 변하지 않는 평균적인 개념의 추계할인율의 헤지 성과가 더 좋았다. 넷째, 다항식 추계할인율은 기초자산의 수익률 변화에 따른 변동의 폭이 멱함수 추계할인율 보다 크며, 시간이 지남에 따라 기초자산의 수익률과의 관계 또한 큰 폭으로 변화한다. 멱함수 추계할인율은 기초자산의 수익률이 증가함에 따라 대체로 감소하는 경향을 보이는데 이는 투자자들의 한계효용이 감소함을 의미한다. 다섯째, 실증적 추계할인율로부터 유도된 위험회피도는 시간이 지남에 따라 변하였으며, 경제 상황을 잡아내는 변수들 중 오직 기초자산의 수익률과 위험회피도의 래그(lag) 값만이 통계적으로 유의한 관계를 보였다.
실증적 추계할인율,헤지 성과,위험회피도,KOSPI 200 옵션,역 공학기법

A Study on Empirical Pricing Kernels:A Case of the KOSPI 200 options

  • Jangkoo Kang
  • Byung Chun Kim
  • Doojin Ryu
  • Jaesun Yun
This paper estimates the empirical pricing kernels (EPK) implied by the KOSPI 200 options using the reverse engineering technique suggested by Rosenberg and Engle (2002). The empirical pricing kernels are estimated as a power function as well as a polynomial function of the returns of the underlying index. The empirical results documented in this paper are as follows: First, the empirical performance of the power pricing kernel is worse than that of the polynomial pricing kernel that contains more parameters and so is more flexible than the power pricing kernel. This contrasts to the results of Rosenberg and Engle (2002), which investigate the S&P 500 options market. Second, the pricing and forecasting ability of the EPK deteriorate if we estimate the EPK by imposing the restriction that the EPK prices the short term bond exactly. While the amount of the deterioration is large in the case of the power pricing kernel, it is relatively small in the case of the polynomial pricing kernel. The hedging performance with the restriction is almost the same as or sometimes better than the one without the restriction, depending on the hedging method. Third, the empirical performance of time-invariant EPKs is generally poor. The difference in the empirical performance between the time-invariant EPK and the time varying EPK is more prominent in the case of polynomial EPK. The hedging performance of time-invariant EPKs is sometimes better than that of the time-varying EPKs in the case of power EPK. Fourth, the polynomial EPK is more sensitive to the underlying return state compared to the power EPK. The shape of the polynomial EPK that is a function of the underlying return state fluctuates more and reflects the non-linearity of the pricing kernel better than the power EPK. The estimated power EPKs tend to decrease as the underlying return increase. This implies the marginal utilities of investors decrease with the underlying return. Fifth, the risk aversion implied by the EPK is time varying and it has a statistically significant relation with the KOSPI 200 index return and the lag value of the risk aversion.
Empirical Pricking Kernel,Hedging Performance,Risk Aversion,KOSPI 200 Options,Reverse Engineering