本文關(guān)鍵詞：隨機流動性、資產(chǎn)交交換策略和定價研究　出處：《華中科技大學(xué)》2013年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 流動性風(fēng)險 價格操縱 最優(yōu)交易策略 上復(fù)制定價 粘性解 隨機波動模型

【摘要】：“流動性是市場的一切”,最近十幾年一些重大金融事件的爆發(fā)讓人們更加關(guān)注流動性和流動性風(fēng)險,并從金融數(shù)學(xué)角度對其進行建模分析。流動性風(fēng)險的引入會涉及到需要修正許多經(jīng)典金融理論,包括資產(chǎn)配置、定價和風(fēng)險管理。與其它流動性風(fēng)險研究的相關(guān)文獻不同,本文從流動性的隨機性角度入手分別研究了資產(chǎn)交易和定價、對沖等相關(guān)問題,并重點討論了隨機性流動性所引發(fā)的新話題。具體地,本文分如下幾個方面對其分別展開了研究： 本文首先介紹了研究背景,并從實際現(xiàn)象中總結(jié)出一些流動性風(fēng)險的主要特征,為整個論文建模提供實踐依據(jù)。 由于流動性風(fēng)險并不像信用風(fēng)險、市場風(fēng)險那樣被廣大學(xué)者進行了深入研究,后二者的研究方法和結(jié)論都已標(biāo)準(zhǔn)化,但流動性風(fēng)險連統(tǒng)一的定義都還存在爭議,甚至不存在定性的概念。因此,本文在第二章首先歸納總結(jié)了目前主要文獻對其定義和度量方法。緊接著,基于此結(jié)論本文在指令驅(qū)動交易制度下建立了綜合的流動性模型,即包含了公認的流動性四要素：及時性、緊度、深度、反彈性。這不僅是更加現(xiàn)實的合理的流動性建模方法,而且在一定程度上拓展了市場微觀結(jié)構(gòu)理論,另外該模型也是整個論文的核心基礎(chǔ)。 隨機流動性的引入使得相關(guān)最優(yōu)化問題變得更復(fù)雜,并不能像傳統(tǒng)模型那樣可以得到最優(yōu)交易策略的顯性解。本文在期望流動性成本最小化下得到擬變分不等式,然后利用最優(yōu)值函數(shù)的線性性進行降維,使用比率界限結(jié)構(gòu)求解最優(yōu)交易策略和無價格操縱的條件。然而當(dāng)考慮均值方差形式的最小化問題時,最優(yōu)值函數(shù)不存在線性性,本文使用一般隨機最優(yōu)控制方法得到了最優(yōu)值函數(shù)是擬變分不等式的唯一粘性解。 與具有深遠意義的Cetin et al.(2004)不同,本文重點考慮了流動性的市場深度和及時性兩個維度,在此框架下,流動性風(fēng)險即使在連續(xù)有界變差交易策略下也不能被忽略。由于同時考慮隨機流動性和波動,以及交易策略的限制,傳統(tǒng)的完全對沖方法將失效,本文研究了這些擴展的上復(fù)制定價和對沖。在極端假設(shè)下,模型結(jié)論與B-S公式一致,因此,本研究的模型可以看成是傳統(tǒng)模型的擴展。 最后本文將前面的綜合流動性模型和MMDH模型相融合,再使用隨機加總的中心極限定理得到了資產(chǎn)收益率的極限分布,從中可以看到它的條件方差由流動性過程和信息到達過程組成。接下來首先使用校準(zhǔn)方法檢驗了流動性對資產(chǎn)波動的影響,參數(shù)估計結(jié)果和擬合優(yōu)度都具有很高的合理性。接著又假設(shè)具體隨機過程得到兩因素SV模型,選用EMM估計方法分別估計了傳統(tǒng)單因素SV模型和兩因素SV模型,發(fā)現(xiàn)前者被顯著拒絕,而后者具有合理性,從估計參數(shù)可以看出,含流動性的兩因素SV模型更能夠擬合資產(chǎn)價格中的持久性和厚尾性。
[Abstract]:"liquidity is everything in the market", and the recent more than ten years of major financial events have made people pay more attention to liquidity and liquidity risk. The introduction of liquidity risk will involve the need to revise many classical financial theories, including asset allocation. Pricing and risk management. Different from other liquidity risk research literature, this paper studies asset trading, pricing, hedging and other related issues from the perspective of liquidity randomness. And it focuses on the new topic caused by randomness liquidity. Specifically, this paper has carried out the research on it in the following aspects: This paper first introduces the research background, and summarizes some main characteristics of liquidity risk from the actual phenomenon, which provides practical basis for the whole paper modeling. Because liquidity risk is not like credit risk, market risk has been deeply studied by scholars. The latter two research methods and conclusions have been standardized. However, even the unified definition of liquidity risk is still controversial, even there is no qualitative concept. Therefore, in the second chapter, this paper first summarizes the main literature on its definition and measurement methods. Based on this conclusion, this paper establishes a comprehensive liquidity model under the order-driven trading system, that is, includes the recognized liquidity of four elements: timeliness, tightness, depth. This is not only a more realistic and reasonable liquidity modeling method, but also extends the market microstructure theory to a certain extent, and it is also the core foundation of the whole paper. The introduction of stochastic liquidity makes the related optimization problems more complicated. The explicit solution of the optimal trading strategy can not be obtained as the traditional model. In this paper, the quasi-variational inequality is obtained under the minimization of the expected liquidity cost, and then the dimension is reduced by using the linearity of the optimal value function. The ratio bound structure is used to solve the optimal trading strategy and price manipulation conditions. However, when the mean variance minimization problem is considered, the optimal value function does not have linearity. In this paper, we obtain that the optimal function is the unique viscous solution of the quasi variational inequality by using the general stochastic optimal control method. Different from the far-reaching significance of Cetin et al. 2004, this paper focuses on the market depth and timeliness of liquidity, under this framework. Liquidity risk can not be ignored even under the continuous bounded variation trading strategy. Due to the consideration of random liquidity and volatility, as well as the restrictions of trading strategy, the traditional complete hedging method will be ineffective. In this paper, we study the upper-replication pricing and hedging of these extensions. Under extreme assumptions, the conclusion of the model is consistent with B-S formula. Therefore, the model of this study can be regarded as an extension of the traditional model. Finally, this paper combines the previous comprehensive liquidity model and MMDH model, and then uses random plus total central limit theorem to obtain the limit distribution of asset return. We can see that its conditional variance is composed of liquidity process and information arrival process. Then we use calibration method to test the influence of liquidity on asset volatility. The parameter estimation results and the goodness of fit are highly reasonable. Then the two factor SV model is obtained by assuming the specific stochastic process. The traditional single factor SV model and two factor SV model are estimated by using EMM estimation method. It is found that the former is significantly rejected, while the latter is reasonable, which can be seen from the estimation parameters. The two factor SV model with liquidity can better fit the persistence and thick tail of asset price.
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：F224;F830.9

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本文編號：1368293