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隱含波動(dòng)率曲面:建模與實(shí)證

發(fā)布時(shí)間:2018-05-17 23:02

  本文選題:隱含波動(dòng)率曲面 + 隨機(jī)隱含波動(dòng)率 ; 參考:《金融研究》2010年08期


【摘要】:本文利用香港恒生指數(shù)期權(quán)的數(shù)據(jù),對(duì)隱含波動(dòng)率曲面動(dòng)態(tài)過程進(jìn)行建模和估計(jì),建立起了一個(gè)五因子隨機(jī)隱含波動(dòng)率模型。在模型的估計(jì)方法上,本文首次引入了基于小樣本面板數(shù)據(jù)的擴(kuò)展的卡爾曼濾波法。結(jié)果顯示,在香港市場(chǎng)上,擴(kuò)展的卡爾曼濾波法比傳統(tǒng)的兩步法可以得到更好的估計(jì)結(jié)果,本文建立起來的五因子隨機(jī)隱含波動(dòng)率模型能很好地刻畫恒指期權(quán)隱含波動(dòng)率曲面的變動(dòng)規(guī)律,效果明顯優(yōu)于靜態(tài)隱含波動(dòng)率模型。
[Abstract]:In this paper, using the data of Hang Seng Index option in Hong Kong, we model and estimate the dynamic process of implicit volatility surface, and establish a five-factor stochastic implicit volatility model. In the estimation of the model, the extended Kalman filter based on small sample panel data is introduced for the first time. The results show that in the Hong Kong market, the extended Kalman filtering method can get better estimation results than the traditional two-step method. The five-factor stochastic implied volatility model established in this paper can well describe the law of change of implicit volatility surface of constant index option, and the effect is obviously better than that of static implicit volatility model.
【作者單位】: 廈門大學(xué)金融系;
【基金】:自然科學(xué)基金項(xiàng)目“非完美信息下基于觀點(diǎn)偏差調(diào)整的資產(chǎn)定價(jià)”(70971114) 教育部“國際金融危機(jī)應(yīng)對(duì)研究”應(yīng)急項(xiàng)目:金融市場(chǎng)的信息功能與金融危機(jī)預(yù)警(2009JYJR051)和教育部“留學(xué)回國人員科研啟動(dòng)基金”(教外司留[2008]890號(hào))的資助
【分類號(hào)】:F224;F832.51

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

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本文編號(hào):1903247

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