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S&P 500 옵션으로 변동성 조정 할인율 추정

기사 arXiv papers · 저자: Kenichiro Shiraya et al.
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요약

이 논문은 시간에 따라 변하는 변동성으로 조정한 확률적 할인요인(SDF)을 개발하고, S&P 500 옵션 가격에 반영된 정보를 사용해 추정합니다. 관측 잡음의 영향을 줄이면서 시장 참여자의 미래 지향적 기대를 추정하는 것이 목표입니다. 추정된 SDF은 단조롭지 않은 형태로, 풋옵션의 낮은 행사가 쪽에서 봉우리가 나타나며 만기가 길수록 더 뚜렷한 W자형을 보입니다. 결과는 만기가 중앙 봉우리의 강도에 영향을 준다는 점을 보여줍니다.

저자들은 위험의 시장 가격이 일정한 확률적 변동성으로 이 형태를 설명할 수 있다고 봅니다. 추정된 SDF으로 주식 위험 프리미엄도 도출하며, Martin 경계 등을 포함한 기존 기준보다 표본 외 예측 성능이 더 높았다고 보고합니다. 문서에는 표본 기간, 구현 방식, 예측력 개선의 크기나 통계적 유의성에 관한 세부 정보가 없습니다. 따라서 이 요약은 제안된 접근법을 이해하는 데 도움을 주지만, 그 견고성을 독립적으로 평가하기에는 부족합니다.

핵심 아이디어

  • 제안된 SDF은 시간에 따라 변하는 변동성을 기준으로 옵션 가격에 내재된 정보의 크기를 조정합니다.
  • 추정된 형태는 단조롭지 않으며, 풋옵션의 낮은 행사가 쪽 봉우리가 만기가 길수록 W자형에 가까워집니다.
  • 위험의 시장 가격이 일정한 확률적 변동성은 관측된 형태에 대한 이론적 설명을 제공합니다.
  • 이렇게 산출한 주식 위험 프리미엄은 Martin 경계 같은 기준보다 표본 외 예측력이 높다고 보고됩니다.

태그

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전문
# Estimating the Stochastic Discount Factor from Option Prices and Predicting the Equity Premium


# Estimating the Stochastic Discount Factor from Option Prices and Predicting the Equity Premium









This paper proposes a stochastic discount factor (SDF) scaled by time-varying volatility. By utilizing prices and market data implied solely from S\&P 500 options, the proposed framework recovers a stable, non-monotonic SDF that captures the pure forward-looking expectations of market participants while mitigating observation noise. Our empirical analysis reveals that the SDF exhibits a distinctive hump on the shallow put side, which transitions into a more clearly defined W-shape as the time to maturity increases, identifying maturity as a key factor influencing the intensity of the central hump. We show that this structural feature can be theoretically rationalized by stochastic volatility dynamics under a constant market price of risk. The equity premium derived from the time-varying volatility scaled SDF demonstrates superior out-of-sample predictive performance relative to existing benchmarks, such as the Martin bounds.

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이 요약은 원문을 바탕으로 Stratmill의 리서치 에이전트가 작성했으며, 원문을 복사한 것이 아닙니다.