This thesis addresses some models for estimation of stock return volatility to value options. On assumption that Black-Scholes model is right, this thesis suggests five methods that estimate stock return volatility - two methods using daily return data and T-interval return data, and a method calculating weekdays and weekend volatility separately, and two methods using some simulation process - And this study compares option's theoretical value with market price and each other that is calculated from volatility estimation. Also, from a position of writers of option, this study simulates trades using model's theoretical value and delta to calculate appropriate option premium and examines return with risk level. Lastly this study examines which period is good for using in volatility estimation.
As a result, of five methods, the method using daily return data explains option's market price exceedingly, and there's order in methods' theoretical value size. Also hedging using delta reduces option risk.
본 논문은 옵션의 가치를 평가하기 위해 주가 수익률의 변동성을 추정하는 몇가지 모델을 제안한다. 블랙 숄즈 모형이 맞다는 가정 하에 일간 수익률, T일간 수익률을 이용하여 변동성을 추정하는 방법, 주중과 주말의 변동성을 따로 계산하여 변동성을 추정하는 방법, 시뮬레이션을 이용하는 방법 등 다섯가지 추정 방법을 제안한다. 그리고 각 방법들에 대해 옵션의 이론가와 시장가들을 비교하고 특성을 관찰한다. 또한 옵션의 발행자 입장에서 옵션의 가격을 정하기 위해 각 방법들의 이론가를 사용하고 헷지를 통해 감소되는 위험의 정도를 관찰한다. 마지막으로 각 방법에 대해 변동성 추정에 사용되는 적합한 자료의 기간을 알아본다. 결과적으로 다섯 가지 방법 중에서 일중 수익률 자료를 이용하는 방법이 시장가를 가장 잘 설명해주었으며 각 방법들의 이론가의 크기에는 순서가 존재했다. 또한 델타 헷징을 통해 옵션의 위험을 줄일 수 있었다.
