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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
보험연구원 보험금융연구 보험금융연구 제13권 제3호
발행연도
2002.1
수록면
155 - 176 (22page)

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본 연구의 목적은 주가지수선물의 시장가격과 괴리를 보이고 있는 보유비용모형의 문제를 극복하기 위하여 보유비용모형외에 일반균형모형과 인공지능기법을 이용하여 우리나라 주가지수선물의 가격결정을 실증분석하고 성과를 비교한다. 인공신경망 기법은 잘 알려진 바와 같이 파생상품의 가격결정모형에 있어서 기초자산의 확률과정 및 기타 비현실적인 가정들을 필요로 하지 않기 때문에 이로부터 발생하는 오차를 최소화할 수 있다. 모형간의 성과는 실제가격과의 괴리율의 평균, MAD(Mean Absolute Deviation), MSE(Mean Square Error)를 사용한다. 분석결과 일반균형모형이 보유비용모형보다 훨씬 나은 성과를 보이는 것은 확인할 수 있었으나, 인공신경망모형이 일반균형모형보다 더 좋은 성과를 얻기 위해서는 lag 변수들을 추가해야 한다는 점이다. 시장가격에 가까운 이론가격을 주는 모형을 이용하여 가격예측력을 높이기 위해서는 일반균형모형 뿐만 아니라 인공신경망모형이 주가지수선물의 가격결정에 있어서 좋은 대안이 될 수 있을 것이다.
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