This thesis estimates Heston's stochastic volatility model, assuming that the underlying asset follows the model, using the KOSPI200 index options implied volatility surface, and then compares the results with those estimated by the traditional method that minimizes the price errors. To verify the method’s empirical performance, out-of-sample pricing tests and delta hedging tests are carried out. Parameters estimated by the two methods are similar except for the parameter estimates for the volatility of volatility. Distributions of parameters estimated using options’ implied volatility surface are somewhat unstable. Additionally in the period of growing underlying’s volatility, differences between the parameter estimates are widened. In the pricing test and delta hedging test, the estimation method using the implied volatility surface fails to show superior performance compared to the price-error minimizing method. As the underlying’s volatility and implied volatility skew increase, pricing and delta hedging errors also increase.
본 논문에서는 기초자산이 Heston(1993)의 확률 변동성 모형을 따른다는 가정하에 KOSPI200 지수 옵션의 내재 변동성 평면을 이용하여 모형을 추정하고 가격 오차를 최소화하여 추 정하는 방식과 비교하였다. 모형 및 추정방법의 우수성을 검증하기 위해 Black and Scholes(1973) 모형과 함께 가격 적합성 및 델타 헤징성과 분석을 실시하였다. 두 가지 방식으로 추정된 헤스톤 모형의 모수의 추정치들은 변동성의 변동성에 관한 추정치를 제외하고 대체로 유사하였으나, 내재 변동성 평면을 이용하여 추정하는 경우 모수의 추정치의 분포가 다소 불안정한 모습을 보였다. 추가적으로 기초자산의 변동성이 커지는 구간에서 두 추정방식으로 구한 모수의 차이가 벌어지는 현상이 관측되었다. 가격 적합성 및 델타 헤징성과 분석에서 내재 변동성 평면을 이용한 추정방식은 기존 방식에 비해 우수한 성과를 보이지 못하였으며 변동성이 증가하고 내재 변동성의 왜도가 심화되는 구간에서 가격오차 및 델타 헤징 오차가 증가하는 것을 확인할 수 있었다.
