發(fā)布時間：2020-10-20 16:45

　　 期權(quán)對于期貨、現(xiàn)貨市場的穩(wěn)定性有著非常重要的作用,因此對期權(quán)的研究十分有必要,其中期權(quán)定價是期權(quán)研究的重要組成部分。通過對以往學(xué)者的研究成果進行梳理,發(fā)現(xiàn)GARCH(1,1)模型在波動率估計的相關(guān)研究中應(yīng)用最為廣泛;而EGARCH模型和Lévy過程分別考慮到資產(chǎn)收益率序列的條件方差具有有偏杠桿性和收益率序列本身呈非正態(tài)分布的特征,從而比GARCH(1,1)具有更優(yōu)的波動率估計效果,同樣被廣泛應(yīng)用。同時,最小二乘蒙特卡羅模擬方法的定價效果及可操作性使得其在期權(quán)定價模型中定價效果最優(yōu),因此被廣泛應(yīng)用于期權(quán)定價研究中。本文主要通過應(yīng)用最小二乘蒙特卡羅對豆粕期貨M1809合約對應(yīng)的期權(quán)進行模擬定價,從而對我國豆粕期貨期權(quán)的合理定價問題進行研究。本文應(yīng)用Shapiro-Wilkins檢驗、Anderson-Darling檢驗對豆粕期貨9月連續(xù)收益率序列進行正態(tài)性檢驗,結(jié)果表明豆粕期貨收益率呈現(xiàn)左偏厚尾的非正態(tài)分布,同時利用波動率序列圖發(fā)現(xiàn)了豆粕期貨波動率存在有偏正向杠桿效應(yīng),負面信息對豆粕期貨9月連續(xù)收益波動率的影響大于正面信息。本文分別采用GARCH、EGARCH以及Lévy過程來模擬豆粕期貨的波動率序列,并將該序列作為參數(shù)應(yīng)用至最小二乘蒙特卡羅模擬方法中。在無風(fēng)險利率的選擇上,本文選擇時間節(jié)點前一年的隔夜SHIBOR平均值作為無風(fēng)險利率。最后,設(shè)置不同路徑數(shù)、多個時間節(jié)點對10支豆粕期貨期權(quán)應(yīng)用最小二乘蒙特卡羅進行定價模擬,結(jié)果表明:在LévyEGARCH模型的波動率估計下,期權(quán)定價效果最優(yōu);模型的定價效果會隨著時間發(fā)生變化,越靠近最后交易日,定價結(jié)果越精準;路徑數(shù)設(shè)置對于豆粕期貨期權(quán)定價的影響不顯著,幾乎可以忽略不計;最小二乘蒙特卡羅模擬方法可以貼近真實價格,但是無法徹底消除誤差。
【學(xué)位單位】：上海大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：F724.5;F323.7;F224
【部分圖文】：

的不穩(wěn)定使得金融資產(chǎn)收益序列往往呈現(xiàn)非正態(tài)分布效應(yīng)。本文選擇的定價對象是商品期貨期權(quán)，與以往指期權(quán)作為研究對象不同，其標的資產(chǎn)會受到大宗商期貨合約其收益序列與股指類期貨一樣存在非正態(tài)性實證研究的第一步，將分別應(yīng)用峰/偏度、Shapiro-Wrling 檢驗來驗證豆粕期貨合約收益率的非正態(tài)性，并粕期貨波動率的有偏性和杠桿效應(yīng)。雖然在本文寫作已結(jié)束交易且豆粕期貨合約已經(jīng)完成交割，所有的；但由于單支期貨存續(xù)時間跨度僅一年，約 250 個交合的需要，因此本文在正態(tài)性檢驗環(huán)節(jié)使用的數(shù)據(jù)為年 8 月 7 日這個時間段的豆粕期貨 9 月連續(xù)價格，它809 的收益序列，并提供相同的波動趨勢，另一方面時可以很直觀地表現(xiàn)豆粕期貨在不同時刻的走勢。

圖 4-2 豆粕期貨 9 月連續(xù)收益率序列圖 4-3 正態(tài)分布與豆粕期貨 9 月連續(xù)收益率分布密度曲線對布下，偏度與峰度分別為 0 與 3。若偏度大于 0，則為右，則為左偏分布。若峰度值大于 3，則為厚尾形態(tài)；若峰度

34 4-3 正態(tài)分布與豆粕期貨 9 月連續(xù)收益率分布密度曲線對布下，偏度與峰度分別為 0 與 3。若偏度大于 0，則為右，則為左偏分布。若峰度值大于 3，則為厚尾形態(tài)；若峰度態(tài)。根據(jù)描述性統(tǒng)計結(jié)果以及密度曲線與正態(tài)分布密度曲18.98748，偏度值為-1.76394，可以直觀地看出豆粕期貨 9 的左偏厚尾特征，不服從正態(tài)分布。一步驗證豆粕期貨 9 月連續(xù)價格的非正態(tài)性，本文繼續(xù)采驗、Anderson-Darling 檢驗來對其收益率序列進行檢驗。針驗，其檢驗值為 P 值，若 P 值很小，則表明拒絕原假設(shè)，針對 Anderson-Darling 檢驗，分別從多個置信度去進行判置信度的比較值，則拒絕原假設(shè)，表明該分布為非正態(tài)分
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本文編號：2848916