Earticle

초록

영어

This paper investigates the effects of risk neutral distribution (RND) from option prices on the distribution of the underlying asset. More specifically, we focus on the third moment of distribution, called the skewness, which contains important information predicting the jumps of stock index. The sample period covers from January 2002 to July 2006 with the closing price returns of KOSPI 200 Index and the KOSPI 200 options. The skewnessness of the risk neutral distribution is estimated from non-parametric method of Bakshi, Kapadia, and Madan(2003) and the parametric method of Corrado and Su(1996). When estimating the skewness of the underlying assets, we employ Chen, Hong and Stein(2001) model and calculate the historical skewnessness from the 1-month return of the underlying asset. Using statistical methodology such as VAR(vector autoregressive model), Granger causality test, impulse response and variance decomposition model, we examine whether the skewness of the underlying asset responds to the change of the implied RND. Followings are the major findings and implications drawn from the empirical analysis of the Korean options market. First of all, the skewness of options estimated from non-parametric method have information contents predicting the third-moment of KOSPI 200 index return whereas the skewness of options estimated from parametric method does not have any information forecasting the skewness of KOSPI 200 index return.

한국어

본 연구는 옵션의 위험중립분포 왜도가 주가지수 점프와 주가 급등락의 중요한 정보가 될 수 있는 주가지수 수익률 분포의 고차 적률, 특히 3 차 적률인 왜도에 대한 정보를 지니는지를 규명하고자 하였다. 2002 년 1 월부터 2006 년 7 월까지의 KOSPI 200 주가지수 옵션 자료로 Bakshi, Kapadia, and Madan(2003)의 비모수적 추정방법과 Corrado and Su(1996)의 모수적 추정방법을 이용하여 옵션의 위험중립분포 왜도를 구하고, KOSPI 200 주가지수 수익률 분포의 왜도는 Chen, Hong and Stein(2001)이 제시한 방법과 과거 1 달 동안의 주가지수 수익률로부터 추정한 왜도로 구하였으며 VAR(vector auto regressive) 모형과 Granger 인과 관계 검정(Granger causality test), 충격반응함수(impulse responses) 및 분산분해 분석(variance decomposition)을 이용하여 검증하였다. 분석결과 옵션가격으로부터 모수적으로 추정한 Corrado and Su(1996)의 왜도는 미래 주가지수 수익률 분포에 대한 정보를 지니지 못하는 반면 비모수적으로 추정한 Bakshi, Kapadia, and Madan(2003)의 왜도는 미래 주가지수 수익률 분포에 영향을 미치며 KOSPI 200 주가지수 수익률 분포의 왜도를 선도(lead)하였다.

목차

요약
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 변수 추정 방법 및 모형
  1. 변수 추정 방법
  2. 분석 모형
 Ⅲ. 자료
 Ⅳ. 실증분석
  1. 기초 통계량
  2. BKM skew 와 CHS skew 간에 정보효과
  3. CS skew 와 CHS skew 간에 정보효과
  4. BKM skew 와 P skew 간의 정보효과
  5. CS skew 와 P skew 간의 정보효과
  6. 충격반응분석 및 분산분해 분석
 Ⅴ. 결론
 참고문헌
 표
 그림
 Abstract

키워드

저자

• 김솔 [ Sol Kim | 한국외국어대학교 글로벌경영대학 부교수 ]
• 박혜현 [ Hye-Hyun Park | 고려대학교 경영대학 박사과정 ]
• 엄기중 [ Ki-Jung Eom | 한국외국어대학교 경영대학원 석사과정 ]

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  한국재무학회 학술대회

• 간기

  부정기

• 수록기간

  2006~2024

• 십진분류

  KDC 325 DDC 330