My dissertation aims at understanding the time-varying risk premiums in stocks and options market.
The first essay examines the out-of-sample predictability of variance risk premiums (VRP) and the economic significance of that predictability. We find strong evidence that VRP significantly predicts equity premiums out-of-sample and that trading strategies based on the out-of-sample forecasting power of VRP produce significant economic gains. We also provide new evidence that the out-of-sample forecasting power of VRP for the excess returns of equity portfolios is economically significant to an investor who faces portfo-lio asset allocation. We extensively examine the out-of-sample forecasting power of VRP for the excess re-turns of various assets in different financial markets. We find that VRP predict credit default swap (CDS) index returns out-of-sample, but we do not find any evidence for other asset classes.
The second essay examines the time variations of expected momentum profits using a two-state Markov switching model with time-varying transition probabilities to evaluate the empirical relevance of recent rational theories of momentum profits. We find that in the expansion state the expected returns of winner stocks are more affected by aggregate economic conditions than those of loser stocks, while in the recession state the expected returns of loser stocks are more affected than those of winner stocks. Consequently, expected momentum profits display strong procyclical variations. We argue that the observed momentum profits are the realization of such expected returns and can be interpreted as the procyclicality premium. We provide a plausible explanation for time-varying momentum profits through the differential effect of leverage and growth options across business cycles.
The third essay investigates the relative advantages of jump process with time-varying intensities for non-affine models and searches for better GARCH jump model in terms of fitting returns and option valuation performance. We find that allowing jump process in non-affine GARCH improves on capturing return dynamics, but improved performance in option valuation is modest when using model parameters from ML estimates. We argue that outperformance of jump model with time-varying intensities under AGARCH framework mainly comes from the limitations of affine structure. We also find that replacing affine structure with non-affine structure is more effective to fit both returns and options than allowing jump process on affine GARCH model. The models' ability to capture time-variation of conditional variances is one of the key factors that affect option valuation performance of the GARCH models. The structural advantage of Non-affine GARCH framework against affine is further supported by the NGARCH models’ superior ability to capture empirical variance risk premium data.
본 학위 논문은 주식 및 옵션 시장에서 시변하는 위험 프리미엄에 대해 연구하였다.
제 1장에서는 분산 위험 프리미엄의 외표본 예측성을 연구하고 외표본 예측성의 경제적 유의성을 살펴보았다. 본 연구는 위험 프리미엄의 외표본 예측성이 강하게 존재하고 이 예측성을 활용한 투자전략이 실제 투자자에게 경제적인 이익을 가져다 주는 것을 확인하였다. 또한 분산 위험 프리미엄의 외표본 예측성이 주식 포트폴리오를 이용하여 자산 분배를 하는 투자자들에게 경제적인 이익을 가져다 주는 것을 새롭게 확인하였다. 연구 대상을 확장하여 다른 자산에 대해서도 분산 위험 프리미엄의 외표본 예측성을 분석하였으나 신용시장을 제외하고는 존재하지 않는 것으로 나타났다.
제 2 장에서는 최근에 제시된 모멘텀 전략을 설명하는 이론 모형의 실증적 관련성을 확인하기 위해 시변 확률 상태 전이를 가진 2-상태 마코프-스위칭 모형을 이용하여 모멘텀 전략 기대수익률의 시변성을 연구하였다. 경제확장기에는 승자 포트폴리오의 기대수익률이 패자 포트폴리오의 기대수익률보다 거시 경제 상황에 영향을 크게 받고, 반대로 경제수축기에는 패자 포트폴리오의 기대수익률이 승자 포트폴리오의 기대수익률보다 거시 경제 상황에 영향을 크게 받는 것을 보였다. 결과적으로 모멘텀 전략 기대수익률은 강한 경기 순환 경향을 보인다. 발견되고 있는 모멘텀 수익 현상은 이와 같은 기대수익률의 실현이며 경기 순환 경향 프리미엄으로 해석될 수 있다. 또한 경기 순환 별, 성장 옵션과 레버리지 효과의 서로 다른 영향에 의해 모멘텀 전략의 시변성이 생긴다는 설명을 제시하였다.
제 3 장에서는 비선형 모형 하에서 시변 강도를 가진 점프 작용의 상대적인 이점을 연구하고 옵션 및 수익률을 더 잘 설명하는 GARCH 점프 모형을 찾아보았다. 비선형 모형 하에서는 시변 강도를 가진 점프 작용이 수익률의 움직임은 더 잘 설명하나 옵션 가격 측면에서는 크게 이점이 없는 것을 확인하였다. 따라서 기존에 보고된 선형 모형 하의 시변 강도를 가진 점프 작용의 이점은 선형 모형의 구조적 한계로부터 기인한다는 것을 보여준다. 선형 모형에서 비선형 모형으로 바꾸는 것이 수익률 움직임 및 옵션 가격 측면에서 점프 과정 도입보다 더 효과적이라는 것을 확인하였다. 또한 비선형 모형의 우월성에 대한 증거로 비선형 모형에서 내재된 분산 위험 프리미엄이 실제 실증 데이터를 잘 설명하는 것을 제시하였다.
