하홍준 교수
Hongjun Ha
고려대학교 통계학과 · 경제학
연구실 소개
하홍준 교수의 연구실은 금융 파생상품의 정밀한 가격 결정과 리스크 관리에 중점을 두고 있으며, 특히 조각선형 이중 바리어 옵션, 애너드론 옵션, 미국형 파생상품의 정확한 가격 평가 기법을 개발하는 데 주력하고 있습니다. 비선형 경계와 복잡한 조건 하에서의 경계 도달 확률을 분석하고, 몬테카를로 시뮬레이션과 최소제곱 회귀 기반의 효율적 알고리즘을 활용해 복잡한 금융 계산 문제를 해결합니다. 또한 보험사의 해외 진출 전략과 자본 조달 방안을 분석함으로써 금융기관의 재무 안정성과 글로벌 경쟁력 강화에 기여하는 연구를 수행하고 있습니다.
연구 현황
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
15Abstract A piecewise linear double barrier option generalizes classical double barrier options because of its versatility in designing various double boundaries. This paper discusses how to price piecewise linear double barrier options. To this purpose, we derive the probability that an underlying process does not cross a given piecewise linear double barrier, where the underlying process follows the Brownian motion of piecewise constant drift. Using the established non‐crossing probability, we
Abstract Barrier options have been instrumental in satisfying various market demands. This paper introduces piecewise linear barrier options and provides their pricing formulas. To this end, we establish the analytical piecewise linear boundary crossing probability and explain how to approximate arbitrary boundary crossing probabilities. In addition, we show that a financial instrument with early exercise is decomposable into a knock‐out barrier option and immediate rebate, which casts a new ill
This dissertation consists of two chapters. The first chapter establishes an algorithm for calculating capital requirements. The calculation of capital requirements for financial institutions usually entails a reevaluation of the company's assets and liabilities at some future point in time for a (large) number of stochastic forecasts of economic and firm-specific variables. The complexity of this nested valuation problem leads many companies to struggle with the implementation. The current chap
Calculating risk measures is challenging due to the complexity of the loss random variable, which depends on multiple state variables over a risk horizon. A common simplification uses a quadratic approximation of the loss random variable to construct an empirical loss distribution. However, this approach may fail to capture extreme events over longer horizons. A more robust method involves representing the loss as a finite linear combination of higher-degree polynomial basis functions. This rais
대표 연구 분야
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