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Variance Decomposition을 이용한 DLS 상품구성 및 두 가지 변동성 모델을 이용한 DLS 가치평가

A Study on Construction and Pricing of DLS using Variance Decomposition and Two volatility Models

초록/요약

오늘 날 세계는, 시간이 흐름에 따라 서로 밀접한 관계를 갖고 그 관계는 점점 복잡해지고 넓어지고 있다. 이런 관계를 네트워크라 부르고, 이로 인하여 직간접적으로 서로에게 영향을 주고받으며 서로의 경제에까지 영향을 미치고 있다. 뿐만 아니라 이렇게 구성된 네트워크 구조를 통하여 충격이 전이되는 현상이 빈번하게 일어남으로써 다시 한 번 변동성이라는 모수가 주목받고 있는 시점이다. 이런 복잡한 상황 속에서 투자자들은 높은 수익률을 추구하기 위해 예금, 부동산 등과 같은 전통적인 투자방법보다는 ELS, DLS와 같은 파생결합증권에 집중하고 있는 시기이다. 본 논문은 현재 주목받고 있는 DLS에 대해서 분석하였다. 먼저, DLS의 기초자산을 구성하는 방법에 있어서 네트워크 관계를 파악하는 기법 중에 하나인 Variance Decomposition을 이용하였다. 기초자산을 금속그룹(Gold Price, Silver Price), 원유그룹(Brent, Dubai, WTI), 해외위험자산그룹(EuroStoxx50, Hangseng), 세 개의 그룹으로 나눈 후 각 그룹에서 KOSPI200에 가장 많은 영향을 주는 변수를 하나씩 선별하여 DLS의 기초자산으로 구성하였다. 그리고 가치평가를 시행함에 있어서 변동성이 GARCH(1,1)모형, Heston Model을 따를 경우로 나누어 Monte-Carlo Simulation을 이용하였다. 그 결과, 금속그룹에서는 Gold Price, 원유그룹에서는 WTI, 해외위험자산그룹에서는 EuroStoxx50이 KOSPI200과 밀접한 관계가 있다는 것을 확인할 수 있었고 이 세 변수를 DLS의 기초자산으로 구성하였다. 그리고 가치평가결과, 스텝다운형 상품일 때에는 Heston Model이 GARCH(1,1)모형에 비해 변동성의 움직임을 더 잘 포착하기 때문에 위험이 많이 반영되어 GARCH(1,1)모형보다 Heston Model이 상대적으로 작은 이론가를 가짐을 볼 수 있었다.

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목차

제1장 서론 -1-
제1절 논문의 배경 및 목적 -1-
제2절 선행연구 및 분석방법 -2-
제3절 논문의 구성 -3-
제2장 DLS개요 -4-
제1절 DLS의 개념 -4-
제2절 DLS의 시장현황 -4-
제3장 VAR, Variance Decomposition -6-
제1절 Unit Root Test(단위근 검정) -6-
1. Augmented Dickey&Fuller(ADF)검증 -6-
제2절 VAR, Variance Decomposition -7-
1. VAR -7-
2. Variance Decomposition -9-
제4장 Volatility Model -10-
제1절 ARCH모형 -10-
제2절 GARCH(1,1)모형 -11-
제3절 Heston Model -14-
제5장 실증분석 -18-
제1절 Unit Root Test, VAR, Variance Decomposition의 결과 -18-
1. Unit Root Test 결과 -18-
2. VAR모형의 적정시차 결정 -19-
3. Variance Decomposition을 통한 기초자산 결정 -21-
제2절 GARCH(1,1)모형, Heston Model 모수추정 및 결과 -22-
1. GARCH(1,1)모형 모수추정 방법 및 결과 -22-
2. Heston Model 모수추정 방법 및 결과 -23-
제3절 실증분석 결과 -24-
1. 분석대상상품의 개요 -24-
2. DLS 가치평가 결과 -26-
제6장 결론 -28-
제7장 부록 -30-
제1절 단위근 검정결과 -30-
제2절 VAR모형의 적정시차 결과 -32-
제3절 Variance Decomposition 결과 -33-
참고문헌 -34-

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