메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
남석구 (숭실대학교 경제학과 대학원) 강병진 (숭실대학교)
저널정보
한국파생상품학회 선물연구 선물연구 제26권 제4호
발행연도
2018.11
수록면
391 - 423 (33page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
분산 위험 프리미엄(variance risk premium)은 옵션가격에 내재된 주요 정보 중 하나이나, 주가 수익률 상승 및 하락의 비대칭성을 반영하지 못할 뿐만 아니라 투자자들의 이익과 손실에 대한 서로 다른 선호체계를 반영하는 데에도 한계를 가진다. 본 연구에서는 최근 선행연구들의 이론을 반영하여 분산을 하락분산(downside variance)과 상승분산 (upside variance)으로 분해한 후, 이로부터 왜도 위험 프리미엄(skewness risk premium)을 도출하고 그 정보효과를 검증하였다. 국내 KOSPI200 옵션시장을 대상으로 실증분석을 실시한 결과, 본 연구에서는 아래 사실들을 발견하였다. 첫째, 전통적인 분산 위험 프리미엄은 선행연구에서와 마찬가지로 주가 수익률에 대한 유의미한 예측력을 가지지 못하나, 왜도 위험 프리미엄은 주가 수익률에 대한 유의미한 예측력을 가진다. 둘째, 이러한 왜도 위험 프리미엄의 동태적 변화를 매매전략에 활용하면 유의미한 초과성과가 관찰된다. 본 연구의 실증결과는 미국을 제외한 대부분의 시장에서 분산 위험 프리미엄의 정보력이 높지 않다는 국내외 선행연구결과의 원인을 규명하는데 기여할 수 있다. 또한 실무적으로도 왜도 위험 프리미엄에 기초한 다양한 거래전략 개발에 활용될 수 있다는 점에서 중요한 의의를 가진다.
#왜도 위험 프리미엄 #분산 위험 프리미엄 #하락분산 #상승분산 #SABR 변동성 모형 #Skewness Risk Premium #Variance Risk Premium #Downside Variance #Upside Variance #SABR Volatility Model

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (38)

참고문헌 신청
강병진 / 2013 / 주가지수 스트래들 수익률의 결정요인 / 선물연구 21(4):411~434 dbpia 강장구 / 2015 / 내재변동성과 역사적 변동성 차이가 국내 ELW 수익률에 미치는 영향 분석 / 한국증권학회지 44(4):615~636 dbpia 권순신 / 2018 / KOSPI200 옵션전략지수의 성과 / 선물연구 26(2):183~216 dbpia 김선웅 / 2010 / 변동성위험프리미엄을 이용한 일중변동성매도전략의 수익성에 관한 연구 / 경영과학 27(3):33~41 dbpia 김진우 / 2016 / 주성분분석을 활용한 내재변동성 스큐 움직임에 대한 분석 : KOSPI200 지수옵션을 중심으로 / 선물연구 24(3):365~397 dbpia

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0