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소개글

[금융공학][가격변동성][기업경영][부외거래][몬테카를로]금융공학의 개념, 금융공학의 범위, 금융공학의 가격변동성, 금융공학과 기업경영, 금융공학과 부외거래, 금융공학과 몬테카를로, 금융공학과 리스크관리에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ⅰ. 개요

Ⅱ. 금융공학의 개념
1. 신 금융상품의 개발
2. 신 금융경로의 개발
3. 익스포우져 측정관리
4. 기존 금융상품의 새로운 분야로의 응용
5. 규제, 세제, 회계적 혜택창출

Ⅲ. 금융공학의 범위
1. 금융공학의 적용범위
1) 자금조달관리
2) 투자관리
3) 위험관리
2. 금융기술자의 특성
1) 시장조성자
2) 혁신가
3) 탈법자
4) 숫자파괴자(number crunchers)
5) 기회주의자

Ⅳ. 금융공학의 가격변동성
1. 가격변동성의 개념
1) 가격(price)
2) 가치있는 사물
3) 자기자본환원율
4) 자기자본비용
5) 채권수익률
6) 타인자본비용
7) 금리
8) 환율
9) 가격 --> 시장의 수요공급에 의해 결정
10) 가격변동성
2. 가격변동성의 증가요인
3. 위험관리상품의 도입
1) 외환시장의 파생상품
2) 채권시장의 파생상품
3) 주식시장의 파생상품
4) 상품시장의 파생상품

Ⅴ. 금융공학과 기업경영

Ⅵ. 금융공학과 부외거래

Ⅶ. 금융공학과 몬테카를로
1. Monte Carlo Simulation
1) Static Simulation Model
2) Stochastic Simulation Model
2. Monte Carlo Simulation으로 금융상품의 가격을 추정하는 과정
1) 추정하고자 하는 금융상품의 가격경로를 파악해야 한다
2) 설정한 확률분포를 따르는 random variable을 생성해야 한다
3) 생성된 값을 적용하여 금융상품의 가치를 계산한다

Ⅷ. 금융공학과 리스크관리
1. Risk의 5가지 종류
2. Market risk와 Credit risk와의 관계
3. Risk(uncertainty)의 측정방법

참고문헌

본문내용

이러한 이유로 인해 부외거래, 파생금융상품, 금융공학의 용어는 자주 혼용되어 사용되나 그 의미는 엄밀히 다른 것이다.
부외거래의 발달은 변동환율제로 인한 환율변동폭 확대 및 금리자유화에 따른 금리변동폭 증대 등 시장위험의 증대에 따른 위험관리 필요성에 따른 것이다. 그러나 부외거래에 사용되는 금융공학 기법들은 고도의 수학, 통계학적 지식과 함께 대용량의 컴퓨터의 도움을 필요로 한다. 따라서 최근 눈부시게 발전한 컴퓨터의 도움이 없었다면 부외거래는 오늘날과 같이 발달하기 어려웠을 것이다.
파생금융상품 중에서는 옵션거래가 93년부터 가장 빠른 속도로 성장하여 파생금융상품의 정수로 각광받고 있다. 특히 92년 9월 유럽 외환위기 이후 주요국 통화의 환율 움직임이 불안해지면서 옵션 매입수요가 급증한 데 부응하여 투기적 고수익을 올리기 위해 세계 각국의 hedge fund가 옵션을 적극적으로 매도한 것이 옵션시장의 확대에 기여하였다.
한편 최근에 들어 부외거래가 부내거래에 비해 위험관리에 애용되는 이유는 우선 파생금융상품 원금 자체에 대한 위험이 적어 자본충실성 요건이 완화된다는 장점과 함께, 상품 자체가 유연성과 다양성을 갖고 있음을 들 수 있다.
Ⅶ. 금융공학과 몬테카를로
1. Monte Carlo Simulation
기본적으로 static-and-stochastic한 시뮬레이션의 대표적인 모델이다.
1) Static Simulation Model
특정 시점에 초점을 맞춘 시뮬레이션 방법
2) Stochastic Simulation Model
시뮬레이션 모델이 하나 이상의 확률변수를 포함하는 모델로서 확률적 모델의 출력자료는 임의적(random)이며 모델의 특성에 대한 추정량이다.
2. Monte Carlo Simulation으로 금융상품의 가격을 추정하는 과정
1) 추정하고자 하는 금융상품의 가격경로를 파악해야 한다
즉, 대상 금융상품의 확률적 분포를 가정해야 하는데 이는 일반적으로 history data를 사용하여 추정한다. 예를 들어 주가의 수익률을 정규확률분포(Normal Distribution)로 가정한다면 주가의 과거 수익률 데이터로부터 평균과 분산을 추정해야 한다.(정규분포는 평균과 분산으로만 규정되므로)
2) 설정한 확률분포를 따르는 random variable을 생성해야 한다
만일 포트폴리오일 경우에는 각 금융상품간의 상관관계까지 고려한 난수를 발생시켜야 한다.
3) 생성된 값을 적용하여 금융상품의 가치를 계산한다
여기서는 시뮬레이션의 실행회수가 추정치의 정확성을 가름하게 된다. 즉, 보다 정확한 추정치를 구하기 위해서는 시뮬레이션의 실행회수를 늘려주어야만 하는데 이는 보기보다 용이한 작업은 아니다.
Ⅷ. 금융공학과 리스크관리
특정 자산(또는 부채)의 미래가치의 불확실성(uncertainty)를 의미한다. 금융거래에서 이러한 리스크는 미래 현금흐름이 언제(when=timing), 얼마만큼(amount), 어느 정도 확실히(default정도) 이루어지는가에 따라 관리된다.
거래에 따른 손실자체가 리스크는 아니며 손실과 이익이 사전적으로 불투명한 자체가 리스크가 되는 것이며 그 불확실성의 정도가 곧 리스크의 크기가 되고 이에 노출된 정도를 통칭 exposure라고 부른다.
예)정부채권의 경우는? investment horizon 문제
1. Risk의 5가지 종류
Market risk(Price risk)
Credit risk
Legal risk: Utra vires(월권행위) null and void(무효)
Operational risk
Liquidity risk: Liquidiation 및 Funding(mismatch) Risk
2. Market risk와 Credit risk와의 관계
모든 거래에는 거래상대방이 존재하게 되어 거래상대방의 부도위험이 상존하게
되나 항상 그렇지만은 아니한다.
Exposure가 양의 값일 때 즉 미래의 현금흐름이 플러스일 때만 credit risk가
발생하게 된다.
특히 파생상품의 Credit exposure의 경우 시간경과에 따라 변화하여 이의 추정
에 어려움이 있다.
Credit exposure=function(market risk)
=function(market risk, default risk, recovery rate)
* Market risk of a security/derivative can be:
Positive(important)
Negative(unimportant)
* For example, assume a bank is long call option on a single stock.
Stock goes up:
A. Counterparty defaults.
B. Credit exposure increases as stock rallies.
C. In case of default, the owner of call becomes another
unsecured creditor.
Stock goes down:
A.Counterparty defaults.
B.Credit exposure is zero, ignoring the initial premium.
3. Risk(uncertainty)의 측정방법
미래의 불확실성이므로 확률 개념이 필요. 확률분포의 발생
-. 분산(variance:2=E[(X-)2] )의 루트값인 표준편차(standard deviation:)를 사용한다.
-. Why standard deviation?
***Risk에 대한 시장의 일반개념: 보통 Market 리스크라 함은 가격변동위험을 뜻하나 엄밀하게는 수익률의 변동위험을 말한다.*****--Stochastic process
참고문헌
스캇 메이슨 저, 금융공학사례연구회 역(1999),금융공학 & 금융혁신, 삼성경제연구소
이준행(2011), 금융공학 모델링, 에프앤가이드
이준행(2004), 엑셀 VBA를 이용한 금융공학, 경문사
정대용(2010), 실무자를 위한 파생상품과 금융공학, 한국금융연수원
최병선(2009), 금융공학 1, 세경사
Sheldon M. Ross 저, 이윤동 외 1명 역(2009), 금융공학의 이해, 자유아카데미

키워드

금융공학,   금융,   가격변동성,   기업경영,   부외거래