전통적인 옵션가격결정모형인 블랙-숄즈 모형(Black-Scholes model)은 기초자산의 로그수익률(log-return)이 브라운운동(Brownian motion)을 따른다는 가정에 기반을 두고 있다. 그러나 이 가정은 현실적인 한계가 많은 것으로 비판을 받아 왔다. 이에 따라 지난 20여 년간 브라운 운동 이외에 새로운 확률과정을 도입한 모형들이 연구되고 도출되었다. 최근에는 레비과정(L$acute{e}$vy process)에 기반한 모형들이 활발히 연구되어오고 있는데, 그 기원은 1994년 거버(Gerber)와 쉬우(Shiu)에 의한 거버-쉬우 모형(Gerber-Shiu model)이다. 2004년 치앙(Cheang)은, 거버-쉬우 모형이 하나의 레비과정을 가정한 데 비해, 복수의 독립적인 레비과정을 가정하여 옵션가격결정모형을 유도함으로써 거버-쉬우 모형을 추세(drift)와 도약(jump)을 갖는 경우로 확장할 수 있는 가능성을 제시하였다. 본 논문에서는 치앙의 모형을 이용하여 레비과정 하에서의 추세와 도약을 갖는 거버-쉬우 모형을 유도하였다. 여기에 감마분포를 도입하여 1993년에 도출된 헤스톤 모형(Heston model)에 도약을 도입한 형태의 모형을 유도하였다. 아울러 이렇게 유도된 모형에 대하여 KOSPI200 지수 옵션 자료를 사용해서 블랙-숄즈 모형과의 가격설명력을 비교하였다. 그 결과, 본 논문에서 유도된 모형이 블랙-숄즈 모형 이상의 가격설명력을 보이는 것으로 나타났다.
The traditional Black-Scholes model for option pricing is based on the assumption that the log-return of the underlying asset follows a Brownian motion. But this assumption has been criticized for being unrealistic. Thus, for the last 20 years, many attempts have been made to adopt different stochastic processes to derive new option pricing models. The option pricing models based on L$acute{e}$vy processes are being actively studied originating from the Gerber-Shiu model driven by H. U. Gerber and E. S. W. Shiu in 1994. In 2004, G. H. L. Cheang derived an option pricing model under multiple L$acute{e}$vy processes, enabling us to adopt drift and jumps to the Gerber-Shiu model, while Gerber and Shiu derived their model under one L$acute{e}$vy process. We derive the Gerber-Shiu model which includes drift and jumps under L$acute{e}$vy processes. By adopting a Gamma distribution, we expand the Heston model which was driven in 1993 to include jumps. Then, using KOSPI200 index option data, we analyze the price-fitting performance of our model compared to that of the Black-Scholes model. It shows that our model shows a better price-fitting performance.
