인공신경망을 이용한 옵션의 동적 헤징

유재필(Jea Pil Ru),신현준(Hyun Joon Shin) 대한산업공학회 2010 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2010 No.6

Option issuers generally utilize Dynamic Delta Hedging(DDH) technique to avoid the risk resulting from continuously changing option value. DDH duplicates payoff of option opsition by adjusting hedge position according to the delta value from Black-Scholes(BS) model in order to maintain risk neutral state. DDH, however, is not able to guarantee optimal hedging performance because of the weaknesses caused by impractical assumptions inherent in BS model. Therefore, this study presents a methodology for dynamic option hedge using artificial neural network(ANN) to enhance hedging performance and show the superiority of the proposed method using various computational experiments.

인공신경망을 이용한 주식워런트증권(ELW)의 헤징 방안

유재필(Ru, Jae-Pil),신현준(Shin Hyun-Joon) 한국산학기술학회 2012 한국산학기술학회논문지 Vol.13 No.3

최근 주식 워런트 증권(ELW)의 시장 규모가 급격하게 증가하면서 ELW를 발행한 금융기관들에는 리스크 관리 측면에서 효율적인 헤징 방안에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 인공신경망 학습 기법을 이용하여 ELW를 헤징하는 데 소요되는 비용을 최소화하는 방안을 제시하고자 하며, 기초자산의 현재가격, 변동성, 무위험이자 율, 만기 등의 시장 상황 변화에 따른 다양한 시나리오에 대한 실험을 통해 본 연구에서 제시하는 방법론의 성능을 기존의 동적 델타 헤징 방법론과 비교 실험하였다. 그 결과 만기 행사가 안 된 상품의 경우 본 연구에서 제시하는 헤 징 방법론이 동적 델타 헤징에 비해 최종 비용이 약 250% 이상 개선되었으며, 행사한 상품은 최종 비용에 있어서 약 25%의 개선 율을 보이는 것을 알 수 있었다. From the perspective of risk management, financial organization that have issued ELW require an efficient hedging methodology due to recently increased trade volume of ELW. This study presents an ELW hedging methodology using artificial neural network(ANN) to minimize hedging costs. The performance of the presented methodology in this study is examined by analysis utilizing the prices and volatilities of underlying assets, risk free interest rates, and maturities and computational experiments show that the proposed method is superior to existing dynamic delta hedging(DDH) technique in terms of hedging costs ranged from 25% to 250%.

DEA-마코위츠 결합 모형을 이용한 건설업종 투자 전략

유재필(Ru, Jae-Pil),신현준(Shin Hyun-Joon) 한국산학기술학회 2013 한국산학기술학회논문지 Vol.14 No.2

본 연구에서는 KOSPI와 KOSDAQ에 상장된 건설 기업을 대상으로 효율적인 포트폴리오를 구성방안을 제시 한다. 이를 위해 한국거래소(KRX)에서 구분하는 건설 업종을 DEA(Data Envelopment Analysis) 기법을 이용하여 기업 효율성 분석을 실시하고 효율성이 우수한 기업들을 대상으로 마코위츠 모형을 통해 포트폴리오를 구성한다. 본 연구 에서 제안한 포트폴리오 구성 방안의 성능 실험을 위해 KOSPI와 KOSDAQ에 상장된 53개의 기업의 주식을 대상으 로 5년 (2007~2011) 동안 매해 포트폴리오를 구성하였고 각각의 포트폴리오 수익률을 경영 효율성을 고려하지 않고 구성한 포트폴리오 및 벤치마크 수익률과 비교·분석을 통해 그 우수성을 입증하였다. This paper proposes an efficient portfolio selection methodology for the listed construction corporations in KOSPI and KOSDAQ. For the construction industrial sector classified by KRX(Korea Exchange), the proposed method carries out an efficiency analysis using DEA (Data envelopment analysis) approach and for the efficient corporations filtered by DEA, construct portfolio using Markowitz's Model. In order to show the effectiveness of the proposed method, we constructed annually portfolios for 5 years (2007-2011) out of 53 listed corporations in KOSPI and KOSDAQ, and proved that our portfolios are superior to benchmark portfolios in terms of rate of returns.

건설 기업의 경영효율성과 성장가능성을 고려한 포트폴리오 선택 전략

유재필(Ru, Jae-Pil),신현준(Shin Hyun-Joon) 한국산학기술학회 2012 한국산학기술학회논문지 Vol.13 No.2

본 연구에서는 건설 기업을 중심으로 기업의 경영 효율성과 배당성향을 중심으로 한 효율적 포트폴리오를 선택하는 전략을 제시한다. 기업의 경영 효율성을 포트폴리오 선택에 반영하는 방안으로 DEA(Data Envelopment Analysis) 기법을 사용하였고 성장가능성은 기업의 배당 성향을 판단하는 배당 스코어링 테이블을 이용하여 평가하였 다. 본 연구에서 제안한 포트폴리오 선택전략의 성능 실험을 위해 KOSPI와 KOSDAQ에 상장된 56개의 건설 산업 관 련 기업의 주식을 대상으로 2007~2010년의 4년 동안 매해 3그룹의 포트폴리오를 구성하였고 각각의 포트폴리오 수익 률을 벤치마크 수익률과 비교·분석하여 그 성능을 입증하였다. This study presents a portfolio selection strategy focusing on construction corporations by taking into accounts managerial efficiency and growth potential of a company. Data envelopment analysis(DEA) methodology and dividend scoring table are adopted for evaluating the managerial efficiency and growth potential of a company respectively. In order to show the effectiveness of the portfolios selected by the strategies proposed in this study, we constructed 3 portfolios for every 4 years (2007-2010) out of 56 listed construction corporations in KOSPI and KOSDAQ, and proved that our portfolios are superior to benchmark portfolios in terms of portfolio evaluation measures.

시뮬레이션 기법을 활용한 금융공학 연구 국내 현황 조사

유재필(Jea Pil Ru),최성훈(Seong Hoon Choi) 상명대학교 공학기술연구소 2010 공학기술연구 Vol.2010 No.0

시뮬레이션이란 난해하고 복잡한 문제를 해결하기 위해 모의실험을 반복적으로 되풀이하여 그 특성을 분석하고 파악하는 기법이다. 모의실험은 컴퓨터에 실제의 환경과 거의 같은 상황을 연출하는 프로그램을 기억시켜 놓고 자료를 주어 실행시키는 것으로 실제 실험과 같은 결과를 얻어낼 수 있다. 또한 여러 가지 조건이 주어지면 그에 적합한 변수들을 모델링하여 다양한 문제 해결에 큰 효과를 볼 수 있다. 이러한 시뮬레이션 기법은 다양한 분야에 적용되고 있다. 예컨대 금융공학은 물론, 군사 분야, 건축학, 로봇공학, 정보통신, 그리고 산업공학 등이 있다. 본 논문에서는 상품에 대한 가격 결정 모형, 주가 생성 모형, 그리고 헤지 성능 평가로 크게 세 가지 분야로 구분하여 금융공학 분야에서 시뮬레이션의 활용에 대해 조사한다. 기간은 2000년부터 2009년까지의 국내 학술지 및 학술대회 게재 논문을 중점으로 분석한다. 본 논문은 과거 10년간 시뮬레이션 기법이 금융공학에 활용되는 연구 사례를 조사하고 시뮬레이션 이 금융공학에 적용되는 방법론을 제시해줌으로써 금융공학 분야에 시뮬레이션 기법을 적용하고자 하는 연구자들에게 실질적인 참고가 될 수 있을 것으로 사료된다.

인공신경망을 이용한 옵션의 동적 헤징

유재필(Jea Pil Ru),신현준(Hyun Joon Shin) 한국경영과학회 2010 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2010 No.6

Option issuers generally utilize Dynamic Delta Hedging(DDH) technique to avoid the risk resulting from continuously changing option value. DDH duplicates payoff of option opsition by adjusting hedge position according to the delta value from Black-Scholes(BS) model in order to maintain risk neutral state. DDH, however, is not able to guarantee optimal hedging performance because of the weaknesses caused by impractical assumptions inherent in BS model. Therefore, this study presents a methodology for dynamic option hedge using artificial neural network(ANN) to enhance hedging performance and show the superiority of the proposed method using various computational experiments.

기계학습과 동적델타헤징을 이용한 옵션 헤지 전략

유재필(Ru, Jae-Pil),신현준(Shin Hyun-Joon) 한국산학기술학회 2011 한국산학기술학회논문지 Vol.12 No.2

동적 델타 헤징(Dynamic Delta Hedging)이란 옵션 발행자가 옵션의 만기정산금액(payoff)을 지급하기 위해 주기적으로 델타에 근거한 헤지 포지션을 조절함으로써 옵션의 payoff를 복제하고 옵션 가치변화에 따른 위험을 회피 하는 방법이다. 본 연구에서는 헤지에 있어서 주요 변수인 블랙-숄즈의 모형에 의해 산출된 델타의 대체 값을 찾기 위해 기계학습의 일종인 인공신경망 학습을 적용하여 옵션의 만기 시 헤지 비용의 최소화 및 차익 실현을 위한 방법 론을 제시하고자 한다. 기초자산의 현재가격, 변동성, 무위험이자율, 만기 등의 시장 상황 변화에 따른 다양한 시나리 오에 대한 실험을 통해 본 연구에서 제시하는 방법론의 성능을 분석하고 그 우수성을 보인다. Option issuers generally utilize Dynamic Delta Hedging(DDH) technique to avoid the risk resulting from continuously changing option value. DDH duplicates payoff of option position by adjusting hedge position according to the delta value from Black-Scholes(BS) model in order to maintain risk neutral state. DDH, however, is not able to guarantee optimal hedging performance because of the weaknesses caused by impractical assumptions inherent in BS model. Therefore, this study presents a methodology for dynamic option hedge using artificial neural network(ANN) to enhance hedging performance and show the superiority of the proposed method using various computational experiments.

비안정적인 Rework 확률이 존재하는 제조공정을 위한 적응형 스케줄링 알고리즘

신현준(Shin Hyun-Joon),유재필(Ru, Jae-Pil) 한국산학기술학회 2010 한국산학기술학회논문지 Vol.11 No.11

본 논문은 비안정적인 재작업 발생확률이 존재하는 제조공정을 위한 적응형 스케줄링 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 하이브리드 Q-학습 알고리즘은 강화학습 기반의 Q-학습과 인공신경망을 결합한 알고리즘으로 써 재작업확률이 불안정한 상황의 제조공정에 대해 학습을 통해 적응력을 가질 수 있도록 고안되었다. 제안 알고리즘 은 평균지연시간을 척도로 그 성능을 평가하였고, 기존의 작업할당 알고리즘들과 다양한 실험 시나리오를 기반으로 비교함으로써 그 우수성을 보이도록 한다. This paper presents an adaptive scheduling algorithm for manufacturing processes with non-stationary rework probabilities. The adaptive scheduling scheme named by hybrid Q-learning algorithm is proposed in this paper making use of the non-stationary rework probability and coupling with artificial neural networks. The proposed algorithm is measured by mean tardiness and the extensive computational results show that the presented algorithm gives very efficient schedules superior to the existing dispatching algorithms.

품질 변동성이 존재하는 제조공정을 위한 작업투입 방안

신현준(Shin Hyun-Joon),유재필(Ru, Jae-Pil),손민(Son, Min) 한국산학기술학회 2012 한국산학기술학회논문지 Vol.13 No.4

일반적으로 후반부 공정에서의 불량은 전 제조공정에서 누적되어 온 부가가치의 손실로써 거의 완성품 가격 에 해당하는 품질비용을 유발하게 되고 제조공정의 효율성에 악영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 품질 변동성이 존 재하는 후반부 제조공정을 대상으로 고객이 요구한 납기와 품질수준을 동시에 반영하는 작업투입 알고리즘을 제안한 다. 본 연구에서 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 평균납기지연을 최소화하는 것을 목적으로 기존에 널리 사용되고 있는 대안들과의 성능 비교를 실시하여 그 우수성을 확인한다. 또한 고객이 요구한 품질요구수준에 따른 공 정능력 관점에서도 본 연구에서 제시한 알고리즘이 뛰어난 성능을 보이는 것을 입증하였다. In general, fault of a virtually finished product that is value-added one, since it has gone throughout the most of processes, may give rise to quality cost nearly amount to its selling price and can be a main cause that decreases the efficiency of manufacturing process. This paper proposes a dispatching algorithm for manufacturing process with quality volatilities with consideration of due-dates and required quality level. In order to evaluate the proposed algorithm, this paper examines the performance of the proposed method by comparing it with that of the existing dispatching algorithms in terms of minimizing the mean tardiness. In addition, from the perspective of process capability based on required quality level, this study shows the superiority of the proposed dispatching algorithm.

시나리오 모델을 활용한 수요 및 가격 불확실성이 존재하는 TFT-LCD 산업에서의 Robust 생산 및 수송계획

신현준(Shin Hyun-Joon),유재필(Ru, Jae-Pil) 한국산학기술학회 2010 한국산학기술학회논문지 Vol.11 No.9

본 연구는 가격 및 수요 불확실성하의 강건한 (robust) 생산 및 수송 전략을 수립함으로써 수요 및 가격 불 확실성이 존재하는 TFT-LCD 제조업 공급사슬망의 의사결정 문제를 해결하고자 한다. 품질로 구분되는 제품들의 생 산, 재고 및 물류에 관한 의사결정을 조정하기 위해, 본 연구에서는 생산용량 제약, 해상/항공 수송 리드타임 및 용량 제약 등의 현실적인 제약조건들을 반영하는 확정적 모델을 정의하고, 시나리오 모델을 이용하여 수요 및 가격 불확실 성을 함께 반영하는 확률적 혼합정수선형계획법모형들을 개발한다. 또한 개발된 확률적 모형들의 robust 솔루션을 도 출하기 위한 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 그리고 이들 모형들로부터 산출된 솔루션의 성능을 실험을 통하여 다양 한 시나리오 하에서 평가하도록 한다. This study solves the decision making problems for TFT-LCD manufacturing supply chain with demand and price uncertainties by establishing robust production and distribution strategies. In order to control the decisions regarding production graded by quality, inventory level and distribution, this study develop scenario model based stochastic mixed integer linear programs (SMILPs) that consider demand and price uncertainties as well as realistic constraints such as capacities etc. The performance of the solution obtained from the SMILPs using robust algorithms will be evaluated through various scenarios.