품목정보
발행일	2013년 08월 30일
쪽수, 무게, 크기	704쪽 \| 1746g \| 21028540mm
ISBN13	9788952113979
ISBN10	8952113977

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제1장 Black-Scholes식을 유도하는 21가지 방법 1.1 Black-Scholes식 1.1.1 Black-Scholes환경 1.1.2 자기금융조건과 무재정조건 1.1.3 Black-Scholes식의 해석 1.1.4 Ito-Doeblin보조정리 1.2 이항나무모형과 옵션가치평가 1.2.1 이항나무모형 1.2.2 무재정이론 1.2.3 위험중립가치평가식 1.2.4 모수설정 1.2.5 연속시간형 가치평가식 1.2.6 배당이 있는 주식의 주가옵션 1.2.7 통화옵션 1.2.8 선물옵션 1.3. Black-Scholes식의 다양한 유도 1.3.1 편미분방정식 I 1.3.2 편미분방정식 II 1.3.3 위험의 시장가격 1.3.4 위험중립가치평가 1.3.5 Girsanov정리와 정적분 1.3.6 기준재 1.3.7 제2의 금융파생상품 1.3.8 Feynman-Kac정리 1.3.9 Kolmogorov후향미분방정식 1.3.10 Fokker-Planck-Kolmogorov방정식 1.3.11 특성함수 1.3.12 Plancherel-Parseval등식 1.3.13 최대엔트로피 1.3.14 Kullback-Leibler정보량 1.3.15 효용함수 1.3.16 다변량Girsanov정리 1.3.17 CAPM 1.3.18 Hamilton-Jacobi-Bellman방정식 1.3.19 국소시간 1.3.20 보험계리학적 유도 1.3.21 비표준적해석 1.4 Black swan bites Black-Scholes 참고문헌 제2장 Brown운동 2.1 확률보행 2.1.1 단순확률보행 2.1.2 축척대칭확률보행 2.1.3 이항분포와 대수정규분포 2.2 다변량정규분포 2.3 Brown운동의 정의 2.4 Brown운동의 표본경로 2.4.1 자기유사성 2.4.2 미분불가능성 2.4.3 비유계변분성 2.5 Brown운동의 Markov성과 마팅게일성 2.5.1 자연증대정보계 2.5.2 Brown운동의 Markov성 2.5.3 Brown운동의 마팅게일성 2.6 Brown운동에서 생성되는 확률과정 2.6.1 추세Brown운동 2.6.2 기하Brown운동 2.6.3 Brown다리 2.6.4 다변량Brown운동 2.7 정지시점과 반사원리 2.7.1 정지시점 2.7.2 반사원리 2.8 Brown운동의 최대값과 최소값 2.8.1 표준Brown운동의 최대값과 최소값 2.8.2 Markov연쇄와 확률밀도함수 2.8.3 추세Brown운동의 최대값과 최소값 2.9 Brown운동의 존재성 참고문헌 제3장 Ito적분과 확률미분방정식 3.1 Ito적분의 정의 3.1.1 Ito확산과정 3.1.2 Ito적분의 정의 3.2 Ito적분의 성질 3.3 Ito적분의 확장 3.3.1 증대정보계의 확장 3.3.2 기대값조건의 약화 3.3.3 확장된 Ito적분과정 3.4 Ito적분과 Stratonovich적분 3.5 Ito-Doeblin보조정리 3.5.1 단변량Ito-Doeblin보조정리 3.5.2 다변량Brown운동의 2차변분 3.5.3 다변량Ito-Doeblin보조정리 3.5.4 Ito-Doeblin보조정리의 유형 3.6 Black-Scholes식 3.6.1 자기금융조건과 재정 3.6.2 할인된 원자산과정 3.6.3 Black-Scholes방정식의 유도 I 3.6.4 Black-Scholes방정식의 유도 II 3.6.5 Black-Scholes식과 Black-Scholes방정식 3.6.6 Black-Scholes식과 무재정조건 3.6.7 풋콜패리티 3.7 그릭스 3.7.1 그릭스와 헤지 3.7.2 그릭스의 유도 3.8 Brown운동의 마팅게일특성 3.9 Wiener적분 3.10 Brown다리 3.10.1 Brown다리의 적률 3.10.2 Brown다리와 Wiener적분 3.10.3 Brown다리의 결합확률분포 3.11 국소시간 3.12 Black-Scholes방정식의 해 3.12.1 Black-Scholes방정식과 열전도방정식 3.12.2 Fourier변환에 의한 해 3.12.3 Black-Scholes식의 유도 3.12.4 변수분리법에 의한 해 3.12.5 Green함수에 의한 해 3.12.6 유사성축소에 의한 해 3.12.7 Taylor급수에 의한 해 참고문헌 제4장 위험중립가치평가식 4.1 요점추출법 4.2 단변량Girsanov정리 4.3 위험중립가치평가 4.3.1 위험중립확률측도 4.3.2 위험중립가치평가식 4.4 Black-Scholes식의 유도 4.4.1 기대값의 계산 4.4.2 Girsanov정리와 Black-Scholes식 4.5 마팅게일표현정리 4.5.1 표현정리 4.5.2 헤지와 마팅게일표현정리 4.6 자산가치평가의 근본적 정리 4.6.1 다변량Girsanov정리와 다변량마팅게일표현정리 4.6.2 순간상관계수 4.6.3 위험중립확률측도의 존재성 4.6.4 위험중립확률측도의 일의성 4.7 배당이 있는 주식 4.7.1 연속배당 4.7.2 상수계수의 연속배당모형 4.7.3 일괄배당 4.7.4 상수계수의 일괄배당모형 4.8 선도계약과 선물계약 4.8.1 선도계약 4.8.2 선물계약 4.8.3 선도선물스프레드 4.8.4 재고유지비용 4.9 Girsanov정리의 수리적 접근 4.10 SLSG전략 4.10.1 SLSG전략과 자기금융조건 4.10.2 SLSG전략과 Black-Scholes식 참고문헌 제5장 가치평가식들의 관계 5.1 헤지이론과 무재정이론 5.1.1 편미분방정식과 위험중립가치평가식 5.1.2 조건부기대값에서 편미분방정식으로 5.1.3 편미분방정식에서 조건부기대값으로 5.2 확률미분방정식 5.2.1 확률미분방정식의 예 5.2.2 Ito-Doeblin보조정리와 계수비교법 5.2.3 해의 존재성과 일의성 5.2.4 강해와 약해 5.3 Ito확산과정과 Markov성 5.3.1 시간동질적 Ito확산과정 5.3.2 Ito확산과정의 Markov성 5.3.3 Ito확산과정의 강Markov성 5.3.4 이동작용소 5.4 생성작용소와 특성작용소 5.4.1 편미분작용소 5.4.2 생성작용소 5.4.3 Dynkin식 5.4.4 특성작용소 5.5 마팅게일문제 5.6 Ito확산과정의 함수 5.7 Feynman-Kac정리 5.7.1 단변량Feynman-Kac정리 5.7.2 2변량 Feynman-Kac정리 5.7.3 Kolmogorov후향미분방정식 5.7.4 이자율모형과 Feynman-Kac정리 5.7.5 확률변동성모형과 Feynman-Kac정리 5.7.6 소멸율과 Feynman-Kac정리 참고문헌 찾아보기 Abstract

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저자 : 최병선

崔秉善. 현재 서울대학교 경제학부 교수(재무경제학 담당),연세대학교 상경대학 교수를 역임하고 있다. 서울대학교 수학과 졸업(이학사) 후 미국 스탠퍼드 대학교(Stanford University) 대학원을 졸업(경제학 석사, 통계학 석사, 통계학 박사(경제학 부전공))했다.
Email: bschoi12@snu.ac.kr

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Cox & Ross & Rubinstein (1979)이 처음으로 이항나무모형을 사용해서 옵션가치를 평가한 것으로 알려져 있으나, Rendleman & Bartter (1979)도 같은 결과를 발표하였다. 그 이전에, Sharpe (1978)가 이항나무모형법을 재무이론에 적용하였다. 경제학에서 이항나무모형이 사용된 것은 그보다 훨씬 이전으로서, 1950년대에 이미 Arrow와 Debreu가 경제현상을 설명하는 데 이항나무모형을 사용하였다. 그러나, 최근 본저자는 Bachelier (1901)가 이 기법을 사용한 것을 발견하고, Bachelier가 이룬 업적에 다시 한번 경의를 표하지 않을 수 없었다. Higham (2002)은 이항나무모형을 사용한 옵션의 가치평가에 대해 자세히 그리고 아주 쉽게 설명하고 있다. ---p.9

Black-Scholes식을 유도하는 가장 고전적인 방법은 편미분방정식(partial differential equation: PDE)을 이용하는 것이다. 이러한 방법을 만기시점 T 전에도 권리를 행사할 수 있는 미국형옵션이나 경로독립적인(path- independent) 다중원자산옵션(multi-asset option)의 가치평가에도 적용할 수 있다. 그러나, 경로의존형(path- dependent) 옵션이나 원자산과정이 Markov성을 갖지 않는 경우에는 이 방법을 적용할 수 없다. 편미분방정식법은 Black & Scholes (1973)와 Merton (1973)에 의해서 제시되었다. ---p.33

금융파생상품의 가치를 평가하는 고전적 방법은 복제, 헤지 그리고 무재정조건을 이용해서 편미분방정식을 유도하고, 그 편미분방정식의 해를 구하는 것이다. 그러나, 오늘날에는 금융파생상품의 가치과정을 마팅게일로 나타내는 방법이 널리 사용되고 있다. 이러한 마팅게일법은 Girsanov정리를 바탕으로 한다. Girsanov정리는 확률과정의 추세를 바꾸는 데 사용되는 강력한 무기로서, 금융공학뿐 아니라 확률해석(stochastic analysis)에서 매우 중요한 정리이다. Girsanov정리를 간단히 설명하면 다음과 같다. 비퇴화(nondegenerate) 확산계수를 갖는 Ito확산과정의 추세항을 변경해도, 이 확률과정의 확률측도는 크게 바뀌지 않는다. 이 경우에 새로운 확률과정의 확률측도는 원래 확률과정의 확률측도에 대해 절대연속(absolutely continuous)이다. 따라서, Radon-Nikodym밀도를 사용해서 이 새로운 확률측도를 구할 수 있다. Cameron & Martin (1944)이 처음 Girsanov정리를 제시하였고, 그 후 Girsanov (1960)가 이를 좀 더 체계적으로 발전시켰다. 이 절에서는 Girsanov정리를 직관적 이해하는 데 도움이 되는 요점추출법(importance sampling method)을 살펴보자. ---p.391-392

금융자산가치를 나타내는 연속시간형 확률과정으로서 가장 널리 사용되는 것은 Ito확산과정(Ito diffusion process)이다. 시장에 존재하는 각 금융자산의 가치를 Ito확산과정으로 나타낼 수 있는 시장은 완비(complete)라고 할 수 있을 것이다. 완비시장에서는 새로운 금융상품의 가치를 기존의 금융상품가치들로 복제할 수 있고, 그 결과 이 새로운 금융상품의 가치를 공정하게 평가할 수 있다. 즉, Ito확산과정으로 표현되는 금융상품가치를 공정하게 평가할 수 있다. Ito적분은 이러한 Ito확산과정에 관한 적분이다. Ito적분을 포함해서 확률적분(stochastic integration)을 연구하는 분야를 확률해석(stochastic calculus)이라 한다. Ito적분이 보통 적분인 Riemann- Stieltjes적분과 다른 근본적 이유는 Brown운동의 2차변분(quadratic variation)이 0이 아니기 때문이다. 이 장에서는 Ito확산과정과 Ito적분을 정의하고, Ito적분의 성질에 대해서 살펴보자. 또한, Ito-Doeblin보조정리를 사용해서 편미분방정식인 Black-Scholes방정식을 유도하고, 이 Black-Scholes방정식을 풀어서 유럽형옵션의 Black-Scholes식을 유도하자. 이 장의 내용은 Øksendal (2003), Shreve (2004), 그리고 Karatzas & Shreve (1998a, 1998b)를 바탕으로 한 것이다. 또한, Revuz & Yor (1999)도 참조했다.

---p.203

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유럽형옵션의 공정한 가치를 나타내는 Black-Scholes식을 유도하는 다양한 방법들을 소개한다 이 책의 제1장에서는 이항나무모형법, 복제, 헤징, 위험의 시장가격 그리고 제2의 금융파생상품을 이용하는 편미분방정식법들, Radon-Nikodym정리를 바탕으로 하는 위험중립가치평가법, Girsanov정리를 사용하는 하는 마팅게일법, 기준재를 치환하는 동치마팅게일법, Feynman- Kac정리나 Kolmogorov후향방정식을 이용해서 Black-Scholes방정식을 유도하는 방법들, Kolmogorov전향방정식을 이용하는 Dupire방법, 효용함수의 기대값을 최대화하는 방법, 다변량Girsanov정리를 적용하는 방법, CAPM을 이용하는 방법, Hamilton-Jacobi- Bellman방정식을 사용하는 방법, 특성함수를 이용하는 방법, Plancharel-Parseval등식을 사용하는 방법, 엔트로피를 최대화하는 방법, Kullback-Leibler 정보수를 최소화하는 방법, SLSG전략을 사용하는 방법, 그리고 풋콜패리티를 이용하는 보험계리학적 방법 등을 사용해서 Black-Scholes식을 유도한다. 나머지 장들에서는 제1장에서 사용된 방법들의 배경이 되는 이론을 체계적으로 자세히 설명한다. 제2장에서는 Brown운동을, 제3장에서는 Ito적분과 확률미분방정식을, 제4장에서는 위험중립평가식을, 그리고 제5장에서는 Feyman-Kac정리를 사용해서 가치평가식들 사이의 관계를 설명한다. 본서에서 소개한 방법들은 Black-Scholes식을 유도하는데 사용될 뿐 아니라 금융공학이론을 전개하는데 사용되는 핵심적인 것이다. 금융공학 시발점은 Black-Scholes식을 이해하는 것이다 이 책은 금융공학의 핵심인 Black-Scholes식을 유도하는 다양한 과정을 통해서 금융공학을 공부하는 데 필요한 확률해석을 설명하는 것을 목적으로 한다. 금융공학에서 Black-Scholes식이 차지하는 비중은 매우 큰 데, 저자는 Black-Scholes식 자체를 실무에 직접 적용하는 것에 대해 상당히 회의적이다. 그러나 Black-Scholes식을 모르고 금융공학을 공부할 수 없기에 Black-Scholes식을 잘 이해하는 데 도움을 주기 위해 저자가 준비한 책이다. 재무학적, 경제학적, 수리적 이론과 IT-IM&F12에 그림 실습을 담았다 오늘날 금융공학을 공부하는 사람들은 다양한 학문배경을 가지고 있기에, 금융공학에서는 여러 학문의 다양한 기법들이 사용되고 있다. 이를 고려해서, 이 책의 제1장에서는 먼저 Black-Scholes식을 유도하는 21가지 방법들을 간단히 소개하고 나머지 장들에서는 이 방법들의 배경이 되는 재무학적, 경제학적, 그리고 수리적 이론을 자세히 설명한다. 그리고 이 책에 수록된 MATLAB프로그램들과 그림들을 그리는 프로그램들은 서울대학교 출판문화원의 웹사이트인 www.snupress.com 자료실의 IT-IM&F12에 실려 있어 직접 실습하는 데 도움을 주고 있다.

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