基于已實現(xiàn)波動率的50ETF期權(quán)定價研究
發(fā)布時間:2022-07-27 20:46
2015年2月9日上證50ETF期權(quán)正式上市交易,標(biāo)志著中國開始進(jìn)入期權(quán)時代,也對期權(quán)的準(zhǔn)確定價提出了迫切要求。波動率是期權(quán)定價模型的核心參數(shù),準(zhǔn)確估計和有效預(yù)測波動率對期權(quán)定價性能至關(guān)重要。利用50ETF的日內(nèi)高頻價格計算已實現(xiàn)波動率,使不可觀測的波動率可以直接估計和建模。對已實現(xiàn)波動率構(gòu)建帶杠桿的異質(zhì)自回歸伽馬(HARGL)模型,以及帶異質(zhì)杠桿的異質(zhì)自回歸伽馬(HARGHL)模型。提出進(jìn)一步區(qū)分日內(nèi)價格上行、下行風(fēng)險對已實現(xiàn)波動率預(yù)測的貢獻(xiàn),引入利用日內(nèi)正、負(fù)高頻收益率計算的已實現(xiàn)正、負(fù)半差,將上述模型分別改進(jìn)為HARGL-S模型和HARGHL-S模型,以更好地刻畫波動的日內(nèi)杠桿效應(yīng)。通過對參數(shù)估計從真實測量到風(fēng)險中性測量的轉(zhuǎn)換,實現(xiàn)蒙特卡洛模擬法的期權(quán)定價。采用50ETF期權(quán)上市起至2017年4月18日的42 406條期權(quán)合約收盤價數(shù)據(jù),通過模擬在期權(quán)價格和隱含波動率上的均方根誤差,比較4種模型的定價性能。研究結(jié)果表明,①50ETF看漲期權(quán)和看跌期權(quán)均表現(xiàn)出明顯的波動率"微笑"特征;②中國股市波動的風(fēng)險溢酬顯著為正,有必要對波動率模型參數(shù)估計進(jìn)行從真實測量到風(fēng)險中性測度的轉(zhuǎn)換;③...
【文章頁數(shù)】:13 頁
【文章目錄】:
引言
1 相關(guān)研究評述
2 模型和方法
2.1 已實現(xiàn)估計量的構(gòu)建
2.2 期權(quán)定價模型
2.3 測量轉(zhuǎn)換和蒙特卡洛模擬定價
3 數(shù)據(jù)和期權(quán)定價實證
3.1 數(shù)據(jù)處理
3.2 數(shù)據(jù)分析
3.3 模型估計結(jié)果分析
3.4 期權(quán)定價性能比較
4 結(jié)論
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]投資者關(guān)注對人民幣匯率價差波動的影響研究——基于GARCH-MIDAS模型[J]. 尹力博,李勍. 管理科學(xué). 2017(05)
[2]基于高頻數(shù)據(jù)HAR-CVX模型的滬深300指數(shù)的預(yù)測研究[J]. 劉曉倩,王健,吳廣. 中國管理科學(xué). 2017(06)
[3]基于時變波動率的50ETF參數(shù)歐式期權(quán)定價[J]. 楊興林,王鵬. 數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2018(01)
[4]基于GARCH-GH模型的上證50ETF期權(quán)定價研究[J]. 郝夢,杜子平. 數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識. 2017(05)
[5]HAR-RV-EMD-J模型及其對金融資產(chǎn)波動率的預(yù)測研究[J]. 龔旭,文鳳華,黃創(chuàng)霞,楊曉光. 管理評論. 2017(01)
[6]基于主成分分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對期權(quán)價格預(yù)測研究[J]. 駱樺,劉興. 浙江理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(01)
[7]基于TVS-HAR模型的農(nóng)產(chǎn)品期貨市場已實現(xiàn)波動率的預(yù)測研究[J]. 田鳳平,楊科. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2016(12)
[8]隔夜收益率能提高高頻波動率模型的預(yù)測能力嗎[J]. 馬鋒,魏宇,黃登仕,莊曉洋. 系統(tǒng)工程學(xué)報. 2016(06)
[9]引入聯(lián)跳的中國股市協(xié)方差預(yù)測——基于多元HAR模型[J]. 瞿慧,紀(jì)萍. 管理科學(xué). 2016(06)
[10]基于時變波動率與混合對數(shù)正態(tài)分布的50ETF期權(quán)定價[J]. 王鵬,楊興林. 管理科學(xué). 2016(04)
本文編號:3666146
【文章頁數(shù)】:13 頁
【文章目錄】:
引言
1 相關(guān)研究評述
2 模型和方法
2.1 已實現(xiàn)估計量的構(gòu)建
2.2 期權(quán)定價模型
2.3 測量轉(zhuǎn)換和蒙特卡洛模擬定價
3 數(shù)據(jù)和期權(quán)定價實證
3.1 數(shù)據(jù)處理
3.2 數(shù)據(jù)分析
3.3 模型估計結(jié)果分析
3.4 期權(quán)定價性能比較
4 結(jié)論
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]投資者關(guān)注對人民幣匯率價差波動的影響研究——基于GARCH-MIDAS模型[J]. 尹力博,李勍. 管理科學(xué). 2017(05)
[2]基于高頻數(shù)據(jù)HAR-CVX模型的滬深300指數(shù)的預(yù)測研究[J]. 劉曉倩,王健,吳廣. 中國管理科學(xué). 2017(06)
[3]基于時變波動率的50ETF參數(shù)歐式期權(quán)定價[J]. 楊興林,王鵬. 數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2018(01)
[4]基于GARCH-GH模型的上證50ETF期權(quán)定價研究[J]. 郝夢,杜子平. 數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識. 2017(05)
[5]HAR-RV-EMD-J模型及其對金融資產(chǎn)波動率的預(yù)測研究[J]. 龔旭,文鳳華,黃創(chuàng)霞,楊曉光. 管理評論. 2017(01)
[6]基于主成分分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對期權(quán)價格預(yù)測研究[J]. 駱樺,劉興. 浙江理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(01)
[7]基于TVS-HAR模型的農(nóng)產(chǎn)品期貨市場已實現(xiàn)波動率的預(yù)測研究[J]. 田鳳平,楊科. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2016(12)
[8]隔夜收益率能提高高頻波動率模型的預(yù)測能力嗎[J]. 馬鋒,魏宇,黃登仕,莊曉洋. 系統(tǒng)工程學(xué)報. 2016(06)
[9]引入聯(lián)跳的中國股市協(xié)方差預(yù)測——基于多元HAR模型[J]. 瞿慧,紀(jì)萍. 管理科學(xué). 2016(06)
[10]基于時變波動率與混合對數(shù)正態(tài)分布的50ETF期權(quán)定價[J]. 王鵬,楊興林. 管理科學(xué). 2016(04)
本文編號:3666146
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