本文選題：隱含波動率曲面 + 半?yún)?shù)模型��； 參考：《當(dāng)代財經(jīng)》2017年03期

【摘要】：根據(jù)隱含波動率期限結(jié)構(gòu)與隱含波動率微笑特性提出的新的隱含波動率半?yún)?shù)模型,為隱含波動率曲面的建模提供了新的思路與方法。該模型包含九個具有現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)含義的參數(shù),分別對應(yīng)剩余期限與在值程度兩個因素的水平因子、斜率因子、曲度因子及其交互項(xiàng)因子。采用香港小型恒生指數(shù)期權(quán)數(shù)據(jù),驗(yàn)證了在調(diào)整參數(shù)等于0.6時的模型能最優(yōu)地擬合隱含波動率曲面。再根據(jù)樣本期內(nèi)日截面數(shù)據(jù),估計出9個參數(shù)的時間序列,發(fā)現(xiàn)參數(shù)時間序列具有以交割日為峰值的周期性特征。利用MATLAB編程,分別實(shí)現(xiàn)了滾動加權(quán)平均法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對參數(shù)的周期性時間序列進(jìn)行外推預(yù)測,發(fā)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法明顯優(yōu)于滾動加權(quán)平均法。
[Abstract]:According to the term structure of implied volatility and smile characteristics of implied volatility, a new semi-parametric model of implicit volatility is proposed, which provides a new way of thinking and method for modeling implicit volatility surface. The model consists of nine parameters with realistic economic meaning, which correspond to the horizontal factor, slope factor, curvature factor and interaction factor of two factors, the residual period and the degree of value, respectively. Using the Hong Kong small Hang Seng Index option data, it is verified that the model can best fit the implied volatility surface when the adjustment parameter is equal to 0.6. Based on the daily cross section data of the sample period, the time series of 9 parameters are estimated, and it is found that the time series of the parameters have the periodicity characteristic of the peak value of the date of delivery. The rolling weighted average method and BP neural network method are used to extrapolate the periodic time series of parameters respectively by MATLAB programming. It is found that the BP neural network method is obviously superior to the rolling weighted average method.
【作者單位】： 廈門大學(xué)管理學(xué)院;廈門大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院金融系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“資產(chǎn)價格中隱含通貨膨脹信息的提取、分析與應(yīng)用”(71371161);國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“波動率微笑:隱含信息與動態(tài)建�！�(71471155)
【分類號】：F224

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10 肖紅;一種基于伴隨方程的確定隱含波動率的方法[D];湖南大學(xué);2013年

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本文編號：2090581