코스피200 지수 옵션의 내재변동성 곡면으로부터의 정보가 시계열 모형의 예측력에 미치는 영향에 관한 연구

Abstract

본 연구에서는 코스피200 지수 옵션의 내재변동성을 모형화하는 시계열 모형을 세울 때, 옵션의 내재변동성 곡면의 정보를 활용하는 것이 표본 외 변동성 예측 결과를 유의미하게 향상시키는 지에 대해서 검증한다. 그 결과, 변동성 곡면의 정보를 반영한 시계열 모형이 기간 구조를 반영하지 않은 시계열 모형보다 표본 외 예측 결과가 뛰어난 것으로 드러났다. 추가적으로 이러한 결과가 경제적으로도 유의미한 지 델타 헤지 포트폴리오를 통한 거래 전략으로 검증하였다. 변동성 곡면의 정보를 반영한 시계열 모형이 경제적으로는 벤치마크 모형에 비해 유의미한 결과를 가져오지 않는 것이 발견되었다.