Earticle

In this study, the pricing performances of alternative simple option models are examined by creating a simulated market environment in which asset prices evolve according to a stochastic volatility process. To do this, option prices fully consistent with Heston[9]'s model are generated. Assuming this prices as market prices, the trading positions utilizing the Black-Scholes[4] model, a semi-parametric Corrado-Su[7] model and an ad-hoc modified Black-Scholes model are evaluated with respect to the true option prices obtained from Heston's stochastic volatility model. The simulation results suggest that both the Corrado-Su model and the modified Black-Scholes model perform well in this simulated world substantially reducing the biases of the Black-Scholes model arising from stochastic volatility. Surprisingly, however, the improvements of the modified Black-Scholes model over the Black-Scholes model are much higher than those of the Corrado-Su model.

본 논문은 Black-Scholes 옵션모형, Modified Black-Scholes 옵션모형 및 추계적 변동성 모형의 헤지 성과를 시뮬레이션으로 분석한다. 시뮬레이션의 장점은 실험자가 주가운동에 관한 완전한 정보를 가지 고 실험환경에 관한 강력한 통제가 가능하다는 점에 있다. 이 연구에서는 주가 운동이 Heston (1993)의 추계적 변동성 모형이 가정하는 것과 동일한 과정을 따르는 것으로 가정했다. 그 결과 Heston 모형은 완전히 적격한 모형이 된다. 따라서 이 연구의 시뮬레이션은 옵션의 헤지성과가 모형의 적격성의 정도 에 어느 정도로 영향을 받는지에 관한 문제를 보다 정확하게 검토할 수 있게 한다. 시뮬레이션 결과 완전히 적격한 추계적 변동성 모형은 Black-Scholes 모형이나 Modified Black-Scholes 모형에 비해 더 나은 헤지성과를 보였다. 추계적 변동성 모형의 상대적 헤지성과는 만기 가 긴 옵션의 경우 좀 더 두드러졌다. 그러나 옵션거래가 집중되어 있는 만기가 짧은 옵션의 경우 Black-Scholes 모형이나 Modified Black-Scholes 모형의 성과는 추계적 변동성 모형와 크게 다르지 않은 수준으로 나타났다. 이는 수많은 옵션모형이 개발되었음에도 불구하고 시장참여자들이 여전히 Black-Scholes 모형이나 Black-Scholes 모형에 기초한 단순한 옵션모형을 선호하는지에 대한 부분적인 설명을 제공한다.

In this study, Mote carlo simulation is conducted to examine the hedging performances of the Black-Scholes model, the modified Black-Scholes model, and Heston's stochastic volatility model. The merit of the simulation is that an experimenter has a perfect knowledge of the true processes and hold a strict control for the experimental environment. The examination of hedging performances of alternative option models through simulation, therefore, enables us to have an insight for the degree of importance of model specification in option hedging. Creating an environment where stock prices evolve according to a stochastic volatility process exactly specified by Heston (1993) model, this study examines to what extent misspecified models such as the Black-Scholes model and its modifed one approximate the hedging performance of the fully specified Heston model.

이 논문은 시뮬레이션 기법을 이용하여 콜 옵션 매도자가 직면하는 시장위험과 모델 위험 을 변동성이 추계적이고 거래가 비연속적인 시장에서 검토했다. 기초자산의 위험프리미 엄이 양(+)일 때 옵션 매도자는 평균적으로 큰 손실과 높은 시장위험에 직면하므로 동태적 델타헤지를 통한 위험관리를 수행하는 것이 일반적이다. 이 때 옵션 거래자는 불연속적인 금융시장과 같은 현실적인 제약이나 위험관리에서 사용되는 모델 자체의 비적격성으로 인해 발생하는 모델위험을 감수해야 한다. 본 연구에 따르면 추계적 변동성이 지배하는 금융시장에서 Black-Scholes 옵션 모형은 비적격한 모형임에도 불구하고, 완전히 적격 한 추계적 변동성 모형에 거의 필적하는 헤지성과를 내었다. 시뮬레이션 결과 모델 위험의 80~85%는 이산적 재조정 위험에서 발생했으며, 모델 비적격 위험이나 모수추정의 위험 의 비중은 상대적으로 덜 중요했다. 이 결과는 자산가격의 변화가 추계적 변동성으로 추동된다고 하더라도 Black-Scholes 모형이 여전히 효과적인 위험관리도구로 사용될 수 있다는 점을 시사한다

Using Monte Carlo simulation experiments, we examine the model risk of writing call option contracts when the underlying process driving security prices is characterized by stochastic volatility and trading occurs discretely. Simulations in this study reveal that discrete rebalacing risk is the main risk factor of total model risk while model misspecification risk and parameter estimation risk are relatively unimportant when single instrument hedge is utilized. These simulation results suggest that hedging based on the misspecified Black-Scholes model yields the hedging performance as good as that of the fully sprecified stochastic volatility model even when the true process driving security price movement is characterized by stochastic volatility. Hedging based on the Black-Scholes model is the simplest to implement. This may explain why the Black-Scholes formula is one of the best choices of option professionals even though it is widely accepted that the constant volatility assumption of the Black-Scholes model is violated in real world financial market. The results of this paper also suggest that for risk managers of financial institutions, the Black-Scholes option formular can be used as a viable risk management tool even under the financial markets characterized by stochastic volatilities.

We develop a discrete-time option pricing model using a variance-dependent pricing kernel of Christoffersen, Heston and Jacobs (2013) under an economic framework allowing for dynamic volatility and dynamic jump intensity. Using this model, we examine the role of the variance premium and jump risk premium in explaining S&P 500 index option returns. Our results stress the importance of the variance premium in explaining the stylized characteristics of index option returns, including short-term option returns, which are insufficiently explained by extant option pricing models. In particular, the variance premium can explain both 1-month holding period returns of 2-month maturity straddles, which are significantly negative, and call returns, which decrease according to moneyness. Even though the jump risk premium emphasized in the previous literature is able to well fit the option prices, it does not improve the explanatory power for the above two stylized option returns. The outperformance of the variance premium stems from its ability to capture the wedge between physical and risk-neutral volatilities.

This study investigates the optimal option pricing model for the KOSPI 200 options market, where market conditions and investor composition have evolved markedly. We compare the pricing and hedging performances of the Black?Scholes (1973) model (BS), ad hoc Black?Scholes (AHBS) models, the stochastic volatility model (SV), and the stochastic volatility with jumps model (SVJ). The analysis covers in-sample pricing, out-of-sample pricing, and hedging tests. Empirical results show that the SVJ model, which incorporates stochastic volatility and jumps, consistently outperforms others in both in-sample and out-of-sample pricing across different horizons. In contrast, the AHBS A2 model, which includes strike price and its squared term, delivers superior hedging performance. Robustness checks confirm that these results hold across subperiods, including volatile episodes such as the COVID-19 crash, and that model differences are statistically significant. Overall, the findings indicate that the dominance of sophisticated models like SVJ has strengthened in recent years, as foreign investors have become dominant and market liquidity has changed. This contrasts with earlier periods when simpler BS-based models performed relatively better in retail-driven markets. The results also correspond with those observed in the KOSPI weekly and mini options, implying that arbitrage linkages enhance pricing efficiency. The contrast between the SVJ and AHBS (A2) models reflects a structural shift toward institutional dominance, where advanced models improve valuation accuracy while simpler frameworks remain more effective for practical hedging.

Simulations on the nonlinear partial differential equation derived from Black-Scholes equation with transaction costs are performed. These numerical experiments using finite element methods are applied to KOSPI200 in 2002 and the option prices obtained with transaction costs are closer to the real prices in market than the prices used in Korea Stock Exchange.

In this study, we develop a unified framework to analyze the asset price processes underlyingoption prices, and test a variety of model specifications using the S&P 500 index options. Specifically, we classify option pricing models, the stochastic volatility and leverage effects ofwhich are generated by three channels: via the diffusion, via jumps, or via both. The empiricalresults from our specification analysis show that the performance of option pricingmodels can be improved significantly by generating stochastic return volatilities with twofactor processes and with two sources of leverage effects that come separately from the jumpand diffusion components.

Credit option is a policy that has been studied by many researchers in the area of supply chain management. This policy has been applied in practice to improve the profits of supply chain members. Usually, a credit option policy is proposed by the seller, and often under a symmetric information environment where members have complete information on each others' operations. In this paper, we investigate two scenarios: firstly, the seller offers a credit option to the buyer, and secondly, the buyer attempts to stretch the length of the credit period offered by the seller. The proposed model in both scenarios will be investigated under an asymmetric information structure where some information are private and are only known to the individual who has knowledge of this information. The interactions between buyer and seller will be modeled by non-cooperative Stackelberg games where the buyer and seller take turn as leader and follower. Among some of the numerical results obtained, the seller and buyer's profits obtained from symmetric information games are larger than those obtained from an asymmetric information game in both scenarios. Furthermore, both buyer and seller's profit in the second scenario are better than in the first scenario.

We consider a jump-diffusion model generated by a Levy process for an asset price. We present an error estimate for the option prices between the jump-diffusion model and the Black-scholes model when the former converges weakly to the latter.

In this paper, we propose a method to provide the distribution of option price under local volatility model when market-provided implied volatility data are given. The local volatility model is one of the most widely used smile-consistent models. In local volatility model, the volatility is a deterministic function of the random stock price. Before estimating local volatility surface (LVS), we need to estimate implied volatility surfaces (IVS) from market data. To do this we use local polynomial smoothing method. Then we apply the Dupire formula to estimate the resulting LVS. However, the result is dependent on the bandwidth of kernel function employed in local polynomial smoothing method and to solve this problem, the proposed method in this paper makes use of model averaging approach by means of bandwidth priors, and then produces a robust local volatility surface estimation with a confidence interval. After constructing LVS, we price barrier option with the LVS estimation through Monte Carlo simulation. To show the merits of our proposed method, we have conducted experiments on simulated and market data which are relevant to KOSPI200 call equity linked warrants (ELWs.) We could show by these experiments that the results of the proposed method are quite reasonable and acceptable when compared to the previous works.

본 논문은 기초자산의 운동이 Levy 과정을 따른다는 가정 하에서 특성함수(characteristic function) 해법을 통한 유러피언 옵션가격 계산의 효율적 수치해석 방법에 대한 연구이다. 구체적으로 Carr and Madan(1999), Bakshi and Madan(2000) 그리고 Lewis(2001)의 특성함수 해법을 통한 유러피언 옵션가격의 수식표현(representation form of price)들에 수치해석 방법인 고속푸리에변환(Fast Fourier Transform)을 적용하였다. 그리고 이때의 수렴성과 정확성을 KOSPI 200 지수 옵션가격에 내재된 모수 값을 통해 살펴보았다. 본 논문에서는 대안적인 수치방법으로써 가우시안 구적법(Gaussian Quadrature)을 이용한 수치적분법을 새로이 적용하여 그 특성을 아울러 살펴보았다. 그 결과 특성함수 해를 Bakshi and Madan의 수식표현으로 표현하고 가우시간 구적법을 이용한 수치적분법을 결합 하였을 때 가격 계산이 가장 효율적이고 정확함을 밝힐 수 있었다.

We study an efficient numerical method for pricing European opt ions when the dynamics of the underlying asset are described by Levy processes. In this case, we can write a characteristic function solution for s specific Levy option model and then take its inversion numerically. Specifically we use Variance Gamma process as an example of Levy option model and consider various characteristic function representation forms of European option price such as Carr and Madan(1999), Bakshi and Madan(2000), and Lewis(2001). Fast Fourier Transform method is applied to solve the numerical inversion problem with parameters for the KOSPI 200 option data. After analysing the problems in the FFT method, we propose alternative numerical inversion method, Gaussian quadrature. This paper reports that Gaussian quadrature numerical inversion method with the representation form of Bakshi & Madan(2000) is more efficient and accurate than other alternatives considered in this paper.

옵션 가치를 평가할 때 배당을 고려하기 위해, 연속 배당 모형, 에스크로 모형, 선도모형, 그리고 구역별 로그정규분포모형 등 여러 가지 모형들이 개발되었다. 이 중에서 구역별 로그정규분포 모형이 가장 일관성 있게 현실을 반영한 것으로 여겨지고 있으나, 정확한 닫힌 꼴 공식은 개발되지 못했다. 이에 따라, 이 모형 아래에서의 옵션가격의 근사값에 대한 연구가 계속되고 있다. 이러한 가운데, 본 연구는 배당을 고려한 유럽형옵션이 바스켓옵션, 그중에서도 특히 스프레드옵션, 과 유사함을 밝힌다. 배당을 고려한 기존의 옵션 공식을 비교한 결과, Etoré and Gobet(2012)가 가장 정확한 값을 제공하는 것으로 나타났다. 그런데 본 연구의 수치분석에 따르면, Li et al.(2008)의 스프레드옵션공식을 활용하여 배당을 고려해도 Etoré and Gobet(2012)와 유사한 수준의 정확성을 나타낸다. 이러한 수치 분석결과는 향후에 두 상품의 연구가 함께 발전할 수 있음을 보여준다.

For pricing options with discrete dividends, a continuous dividend model, an escrow model, a forward model, and a piecewise lognormal model have been developed. Among the models, the piecewise lognormal model is regarded as the most realistic with consistency. However, the model has no analytic closed form solution and therefore approximation analytic closed form solutions have been studied. Here, we show the similarity between European spread options, which are special cases of European basket options, and European options with a constant dividend. Our numerical study shows that an approximation of Etore and Gobet(2012) is the most accurate among option pricing formulas with the piecewise lognormal model. However, an approximation from spread option pricing formula of Li et al.(2008) is comparable to the approximation of Etore and Gobet(2012). These results show that an option pricing formula with a discrete dividend can be improved when we have an improved spread option pricing formula.

The purposes of Vegetable Supply Stabilization Program(VSSP) are to stabilize farm income through controlling vegetable production and harvests and to stabilize market prices through cold storage or junking underlying products when prices plunge. This paper analyzes VSSP's economic value for participating farmers. VSSP consists of 1) contract farming between local agricultural cooperatives and farmers and 2) target price support program by government. VSSP is a forward contract when harvest prices remain in a predetermined range, while it's payoff is similar to a call option when prices soar above the range and is a down-and-out put option-- the trigger is the target price-- when prices plunge below the range. Furthermore, a put option is added to the program when prices go below the target price. Therefore, the value of VSSP can be estimated using option pricing models. Using option pricing models, the value of VSSP in 2001 is estimated about 96.1 billion won. From contract farming is 82%~88% of the total value and the rest 12~18% is from government target price support. Under WTO regime, government plans to stop the target price support in VSSP and to expand contract farming.

PURPOSES : This study evaluates the economic value of national highway construction projects using Real Option Pricing Models. METHODS : We identified the option premium for uncertainties associated with flexibilities according to the future's change in national highway construction projects. In order to evaluate value of future's underlying asset, we calculated the volatility of the unit price per year for benefit estimation such as VOTS, VOCS, VICS, VOPCS and VONCS that the "Transportation Facility Investment Evaluation Guidelines" presented. RESULTS : We evaluated the option premium of underlying asset through a case study of the actual national highway construction projects using ROPM. And in order to predict the changes in the option value of the future's underlying asset, we evaluated the changes of option premium for future's uncertainties by the defer of the start of construction work, the contract of project scale, and the abandon of project during pre-land compensation stages that were occurred frequently in the highway construction projects. Finally we analyzed the sensitivity of the underlying asset using volatility, risk free rate and expiration date of option. CONCLUSIONS : We concluded that a highway construction project has economic value even though static NPV had a negative(-) value because of the sum of the existing static NPV and the option premium for the future's uncertainties associated with flexibilities.

Black와 Scholes (1973)와 Merton (1973)의 옵션 가격결정이론에 대한 논문이 발표 된 이후 다양한 실증 분석 결과에 의하여 시간의 흐름에 따라 변동성이 불변한다고 가정하는 Black-Scholes 모형이 시장의 옵션 가격을 적절히 설명하지 못하고 있다는 것이 밝혀지면서 많은 대안적인 연구들이 진행되어 왔다. 예를 들어, Duan (1995)은 위험중립측도 하에서의 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 GARCH 모형을 따르는 기초 자산의 옵션가격을 도출하는 방법을 제시하였다. 그러나 실제 주식이나 환율 등의 금융자료에 수익률분포는 정규분포에 비해 꼬리가 두껍고, 급첨의 형태를 보이는 데 Duan (1995)의 옵션가격 결정 방법은 이를 적절히 반영하지 못하고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 정규혼합모형의 오차를 갖는 GARCH 모형을 이용한 옵션가격 결정 방법을 제안하고자 한다. KOSPI200 옵션가격 자료를 이용하여 본 논문에서 제시된 옵션가격과 정규분포를 가정한 GARCH 모형에 의해 결정된 옵션가격과 비교한 결과, 금융 자료의 급첨의 성질이 뚜렷한 불안정한 시기인 경우에 오차가 정규혼합모형이라고 가정한 GARCH 모형에 의한 옵션가격 결정의 성과가 월등히 좋아지는 것을 확인할 수 있었다.

The option pricing of Black와 Scholes (1973) and Merton (1973) has been widely reported to fail to reflect the time varying volatility of financial time series in many real applications. For example, Duan (1995) proposed GARCH option pricing method through Monte Carlo simulation. However, financial time series is known to follow a fat-tailed and leptokurtic probability distribution, which is not explained by Duan (1995). In this paper, in order to overcome such defects, we proposed the option pricing method based on GARCH models with normal mixture errors. According to the analysis of KOSPI200 option price data, the option pricing based on GARCH models with normal mixture errors outperformed the option pricing based on GARCH models with normal errors in the unstable period with high volatility.

본 연구에서는 기존의 개발된 상품 파생상품 가격 결정 모형들을 탄소배출권(EUA) 선물옵션 시장에 적용하여 각 모형의 적용 가능성 및 적합성을 분석한다. 기존에 일부 존재하는 연구에서는 기초 자산 자료를 활용하여 모형의 모수를 추정하였지만 본 논문의 분석은 연구에서 일반적으로 활용하는 방법인 시장에 존재하는 옵션 자료를 활용하여 모형의 모수를 추정하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 선물옵션의 기초자산인 EUA 선물의 가격이 기하적 브라운 운동을 따르는 모형 보다는 평균 회귀적 과정(mean-reverting process)을 따르는 모형이 더 적합한 것으로 분석되었다. 둘째, 단일 요인모형에 비하여 이 요인 모형을 사용하여도 모형의 적합성을 향상시키는 정도는 미미하다. 셋째, Jump 요소를 포함하여도 모형의 적합성을 향상시키는 정도는 미미하다. 결론적으로 평균 회귀적 과정을 따르는 단일 요인모형이 가장 적합한 것으로 분석되었다. 이는 기존 연구에서 모형의 적합성을 향상시키기 위해 Jump 요소가 필요하다는 결과와 상반되는 내용이다.

This study examines the empirical performance of emission allowance option pricing models, concentrating on the EU-ETS markets. For option pricing, we use parameters estimated from option market data whereas few papers in the extant literature use parameters from underlying asset data. As results, it is shown that the most appropriate is the one-factor model in which the EUA logarithmic spot prices follow the mean-reverting process of Ornstein-Uhlenbeck type. Also, the addition of jumps is not shown to make any significant improvement in the model performance. These results are quite striking in the sense that existing papers report the addition of jumps is necessary to improve option pricing on the EU-ETS markets. In sum, this paper is meaningful in the sense that it extends the growing empirical literature on the behavior of emission allowance spot prices.

본 연구에서는 옵션을 포함한 포트폴리오의 비선형 리스크 측정을 위해 사용되는 VaR 모형, 특히 델타-감마 모형들을 여러 가지 검증방법을 통하여 비교함으로서 모형의 정확성 및 유용성 등을 살펴보았다. 델타-감마 비선형 VaR에 대하여 가상의 데이터 및 시나리오에 바탕을 둔 대부분의 기존 연구와는 달리, 본 연구는 실제 거래시장에서 추출한 광범위한 가격데이터를 바탕으로 비선형 VaR에 대한 사후검증을 수행하였다. 따라서 더욱 신뢰할 수 있는 결과를 도출할 수 있었으며 이러한 점이 본 연구의 가장 큰 공헌이라고 할 수 있다. 우도비 검증 결과 5개 모형 모두 통계량이 유의수준을 훨씬 벗어나 모형이 부적절함을 나타내고 있으며, BIS기준 사후검증 결과 역시 부적합(red) 영역에 포함됨으로서 매우 불량한 결과를 보이고 있다. 델타-감마 비선형 VaR 모형의 주된 실패 원인은 실제가격과 이론가격 차이 때문이다. 가장 정확한 Full Monte Carlo VaR 모형의 경우에도 블랙-숄즈 등의 옵션모형에 의하여 시뮬레이션된 가격을 바탕으로 VaR을 추정할 수밖에 없었고 이것이 실제 가격변화를 충분히 잡아내지 못했다. 동 한계를 극복하기 위한 일환으로서 베가리스크를 추가로 감안한 모형의 실험결과는 VaR 모형의 개선 가능성을 보여준다.

In this study, I investigated the accuracy and usefulness of the VaR models of portfolio including options used for non-linear risk measurement, especially delta-gamma models, by comparing the several verification methods. Unlike most existing research which is based on fictional data and hypothetical scenarios with respect to the nonlinear delta-gamma VaR, this research was performed by back-testing for nonlinear VaR based on a wide range of data derived from actual market transactions. Therefore more reliable results can be derived, and this point can be said to be the greatest contribution to this study. Back-testing results of the likelihood ratio for the 5 models, the significance levels for statistics of all models are much beyond and so they are inappropriate. Also, back-testing results based on BIS are very poor because they included areas that are not suitable(red). The main cause of the failure of the non-linear delta-gamma models is the difference between the actual price and theoretical price. Even the most accurate full Monte Carlo VaR model was forced to estimate VaR based on simulated price by the Black-Scholes option pricing model, so it failed to sufficiently get actual price changes. In an effort to overcome these limitations, experimental results of the model, which takes into account the Vega risk, additionally shows the potential for improvement of the VaR model.

인공지능 기술의 발전으로 인해 여행 및 호텔 산업에서도 다양한 목적의 인공지능과 기계학습 기법이 활용되고 있다. 특히 관광 산업에서는 수요 예측이 매우 중요한 요소로 인식되는데, 이는 서비스 효율성과 수익 극대화에 직접적인 영향을 미치기 때문이다. 수요 예측 시 시간에 따라 변화하는 데이터 흐름을 고려해야 하며, 이를 위해 통계적 기법과 기계학습 모델이 사용된다. 최근에는 수요 예측 데이터의 다양성과 현실의 복잡성을 반영하고자 기존 모델의 변형과 통합 연구가 진행되고 있으며, 그 결과 불확실성과 변동성에 대한 예측 성능이 향상되었음이 보고되고 있다. 본 연구에서는 기존 호텔수요 예측 연구에서 시도되지 않았던 다양한 기계학습 접근법을 통합하여 호텔 판매 수요 예측 정확도를 높이는 새로운 모델을 제안한다. 구체적으로 DTW K-means 클러스터링을 통해 지역모델을 구축하고, 전체 데이터를 활용한 전역모델과 선택적으로 결합하는 XGBoost 기반 시계열 예측 모델을 제시한다. 제안 모델은 지역과 전역 모델의 장점을 살려 호텔 수요 예측 성능을 제고할 것으로 기대된다. 이는 호텔 및 여행 산업 성장에 기여할 뿐만 아니라, 향후 다른 경영 분야 예측에도 확장 적용될 수 있을 것이다.

With the advancement of artificial intelligence, the travel and hospitality industry is also adopting AI and machine learning technologies for various purposes. In the tourism industry, demand forecasting is recognized as a very important factor, as it directly impacts service efficiency and revenue maximization. Demand forecasting requires the consideration of time-varying data flows, which is why statistical techniques and machine learning models are used. In recent years, variations and integration of existing models have been studied to account for the diversity of demand forecasting data and the complexity of the natural world, which have been reported to improve forecasting performance concerning uncertainty and variability. This study also proposes a new model that integrates various machine-learning approaches to improve the accuracy of hotel sales demand forecasting. Specifically, this study proposes a new time series forecasting model based on XGBoost that selectively utilizes a local model by clustering with DTW K-means and a global model using the entire data to improve forecasting performance. The hotel demand forecasting model that selectively utilizes global and regional models proposed in this study is expected to impact the growth of the hotel and travel industry positively and can be applied to forecasting in other business fields in the future.

최근 스톡옵션제도는 기업경쟁력 강화를 위한 경영혁신 시도들 가운데 하나로 우리나라 기업들에 의해 관심의 대상이 되고 있다. 스톡옵션제도에 대한 이러한 폭넓은 관심과 기존 연구들의 한계들을 인식하면서 본 연구는 Klein (1987)의 주식소유만족모형을 수정적용하였다. 이러한 시도는 스톡옵션제도와 조직구성원의 태도적 반응간의 관계를 설명하는 연구모형을 개발하는데 도움이 된다. 연구모형은 44개 벤처기업들의 구성원들 가운데 66명을 표본으로 실증적 검증이 이루어졌다. 연구결과, 내재적 만족 모형에 비하여 외재적 만족 모형이 스톡옵션제도와 구성원의 태도간의 관계를 설명하는데 더 타당한 것으로 나타났다. 구성원의 경제적 이익에 대한 기대는 직무만족과 스톡옵션제도만족에 직접적으로 영향을 미치고 조직몰입과 이직의도에 간접적으로 영향을 미치는 것으로 발견되었다. 내재적 만족 모형과 일치하지 않은 발견에 대한 논리적 추론을 위해 토의가 이루어졌으며 미래연구의 방향들이 제시되었다. 끝으로, 본 연구의 한계점들이 지적되었고 이론과 실제의 발전을 위하여 시사점들이 제공되었다.

본 연구는 원달러 현물환율 및 원달러 장외통화옵션시장을 대상으로 Heston(1993)의 추계적 변동성(stochastic volatility) 모형과 Bates(1996)의 추계적 변동성-점프(stochastic volatility with jumps) 모형의 성과를 분석하였다. 1997년 11월부터 2009년 7월 기간 동안의 일별 원달러 수익률 시계열 자료에 대해 EMM 방법을 적용한 결과, 수익률 모형으로서의 두 모형의 주요 특성은 다음과 같다. 첫째, 원달러 환율의 다이내믹스를 설명함에 있어 Heston 모형은 극히 저조한 성과를 보이는 것으로 나타난 반면, Bates 모형은 관측된 수익률의 주요 특성을 적정하게 적합할 수 있는 것으로 나타났다. 둘째, 원달러 수익률이 가지는 두터운 꼬리분포는 점프 요인에 의해서만 설명될 수 있는 반면, 분포의 비대칭성은 점프 요인 보다는추계적 변동성 요인에 의해 모형화 되는 것이 보다 효율적인 것으로 나타났다. 다음으로, 2006년 1월부터 2010년 3월까지의 원달러 장외통화옵션의 일별 횡단면 자료를 이용해 옵션 가치평가에 대한 성과를 분석한 결과, 원달러 장외통화옵션시장에서 관찰되는 내재변동성미소(implied volatility smile) 및 조소(smirk) 현상을 설명함에 있어 Heston 모형에 비해 Bates 모형이 현저히 우수한 성과를 가지는 것으로 나타났다.

This paper assesses the empirical performances of the continuous-time models, including constant volatility (Black and Scholes, 1973), stochastic volatility (Heston, 1993), and stochastic volatility with jumps (Bates, 1996), in FX spot and option markets. To analyze the spot market, we used the EMM (Efficient Method of Moments) methods with daily KRW/USD spot exchange rates from November 1997 through July 2009. First, the empirical results find that the Bates model highly outperforms the other modelsin explaining the dynamic behavior of KRW/USD spot exchange rates. Second, we also find that the jump components carry out an important role in generating leptokurtic properties of KRW/USD spot exchange rates, on the other hand, stochastic volatilities perform a critical role in generating skewed properties of them. To analyze the option market, we examined the daily cross-sectional prices of the KRW/USD OTC options from January 2006 through March 2010. The empirical results from the option markets confirm that the Bates model clearly outperforms the other modelsin explaining the observed patterns of implied-volatility smile or smirk.