주식은 그 자체로도 투자의 대상이며, 또한 옵션의 기초자산으로서 옵션의 가격을 평가하는 기본도구로 사용되고 있기에, 주식에 대한 정확한 예측값 도출은 매우 중요하다고 볼 수 있다. 주식의 가치평가를 위하여 기존 연구들은 대표적으로 GARCH 류의 모형과 SV(stochastic volatility, 확률변동성) 류의 모형을 사용하였다. 본 연구에서는 SV 모형에 대해서 초점을 맞추어 KOSPI200 지수를 실증분석하였다. 특히 Durham (2008)의 방법론에 따라서 로그SV 모델에 변동성지수(VKOSPI 지수)를 추가로 고려하여 모델의 정확도 향상을 기대하였다. VKOSPI 지수는 KOSPI200의 옵션으로부터 계산된 미래에 대한 기대 변동성으로, 주식과 옵션간의 유기적 관련성을 바탕으로 추정하기에 그 의미가 있다. 자료는 2003년 1월 2일부터 2010년 9월 24일을 기간으로 사용하였다.

This paper examines empirically Durham`s (2008) asset pricing models to the KOSPI200 index. This model Incorporates the VKOSPI index as a proxy for 1 month integrated volatility. This approach uses option prices to back out implied volatility states with an explicitly specified risk-neutral measure and risk premia estimated from the data. The application uses daily observations of the KOSPI200 and VKOSPI indices from January 2, 2003 to September 24, 2010. The empirical results show that non-affine model perform better than affine model.