This dissertation is composed of three essays in empirical financial studies. In the first essay, I suggest the method for estimating stochastic volatility and apply it to E-mini index futures data. In the estimation of stochastic volatility, I incorporate both the leverage effect and information on the high and low prices. The likelihood-based inference of Markov Chain Monte Carlo (MCMC) is conducted to estimate parameters and volatilities. The simulation study reveals that the proposed method is superior to a traditional stochastic volatility model without exploiting high and low prices. Performing an empirical analysis using the E-mini S&P 500 and the Nasdaq 100 Futures, I find strong evidence of the leverage effect even when the information of high and low prices is incorporated.
In the second essay, the effect of distress risk premiums on the performance of structural models is investigated. The results show that structural variables inspired by theory are more likely to fail in accounting for credit default swap (CDS) spreads of firms with higher distress risk. Since the distress risk premiums are not related to firm-specific default rates, but rather market-wide factors, the distress risk premium embedded in CDS spreads is culpable in hampering empirical studies using the structural approach. The findings point a new direction to resolve the credit spread puzzle.
Finally, I examine the predictability of stock jumps and continuous returns using the cross-section of slope and implied volatility innovations from individual equity options. It shows that slope and put volatility innovations predict stock jump returns negatively. The finding that stock returns are realized in infrequent events reveals implied volatility includes information which could cause large movements in stock prices. The predictive power of call volatility innovation, in contrast to put volatility innovation, is dominant in continuous returns with a positive association. With the empirical finding that call and put volatility innovation predict different components of stock returns, I speculate the effect of short-sale constraints.
본 학위논문은 재무실증연구에 관한 세가지 소론으로 구성된다. 첫 번째 소론에서는 확률변동성 모형을 제시하고 이를 E-mini 인덱스 선물 데이터에 적용한다. 확률변동성 추정에 있어 레버리지 효과와 고가.저가의 추가적 정보를 반영한다. 우도에 기반한 마코프체인 몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo) 방법을 이용하여 확률변동성 모형의 변수와 변동성을 추정한다. 시뮬레이션 분석 결과는 제시된 모형이 고가.저가를 반영하지 않는 기존 확률변동성 모형보다 우세함을 보인다. 실증적으로 E-mini S&P 500 선물과 E-mini Nasdaq 100 선물에 적용하면 고가.저가의 추가적 정보를 반영한 경우에도 레버리지 효과가 나타난다.
두 번째 소론에서는 곤경위험프리미엄(distress risk premium)이 구조모형(structural model)의 성과에 미치는 영향을 분석한다. 곤경위험이 큰 회사일수록 구조모형 이론의 변수들이 신용부도스왑(credit default swap) 스프레드를 설명하는 정도가 낮아진다. 곤경위험프리미엄은 회사특유의 부도율(firm-specific default rate)과 관련되지 않고 시장요인(market-wide factor)들에 영향을 받기 때문에 신용부도스왑에 내재된 곤경위험프리미엄은 구조모형의 적용을 저해한다. 이러한 발견은 신용스프레드퍼즐(credit spread puzzle)을 푸는데 있어 새로운 방향을 제시한다.
세 번째 소론은 개별주식옵션의 내재변동성 기울기(slope)와 변화(innovation)의 횡단면을 이용해 주식 점프 수익률과 연속형 수익률의 예측을 살펴보는 것이다. 기울기와 풋옵션 내재변동성 변화가 클수록 주식의 점프 수익률은 낮아진다. 반면, 콜옵션 내재변동성 변화는 연속형 수익률 부분을 예측한다. 주식 수익률이 점프와 같은 빈번하지 않은 사건(infrequent event)으로 실현된다는 것은 옵션 내재변동성이 미래 주가의 큰 움직임을 야기하는 정보를 포함하고 있음을 나타낸다. 콜옵션과 풋옵션 내재변동성 변화가 주식 수익률의 다른 부분을 예측하는 현상은 공매도 제한(short-sale constraint)으로 설명될 수 있다.
