本文關鍵詞：基于隨機波動模型的50ETF期權定價和波動率微笑研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：波動率微笑管理問題并不是一個新的問題,他的實證研究在外國期權市場上已經比較成熟,但在中國期權市場才剛剛起步。與國外市場不同,中國證券市場建立較晚,各種投資機構有待健全,市場制度也有待規(guī)范。于此同時,中國證券市場中個人投機者較多,盲目跟風現象比較明顯；中國證券市場上相對理性的機構投資者常常也容易對市場有過高的預期或者盲目跟風。以上這些因素共同作用導致了中國金融市場的特殊性。這種特殊性也導致了中國金融市場的變動規(guī)律與國外金融市場變動規(guī)律不完全相同,其實際狀況也可能不符合國外成熟金融模型的假定。為給市場監(jiān)管者提供政策制定的實證基礎,也為給期權投資者提供更好的操作建議,中國證券市場期權定價的實證研究迫在眉睫。上證50ETF期權作為中國第一只指數期權合約品種正式進入場內,在上海證券交易所揭牌上市。ETF期權,作為一種帶有杠桿的金融衍生品,其推出對中國證券交易市場是一把雙刃劍。一方面,因可以用消元法消去期限、波動、方向中的任意一項,消費者可以采用Delta中性策略或者把期權當現貨來交易,換言之,期權獨有的波動率屬性受到投資者的青睞。另一方面,在2008年金融危機前夕,帶有杠桿的金融衍生品工具成為了國際金融危機爆發(fā)的引爆點。因為保證金、逐日盯市和強行平倉等交易制度,衍生品的波動和跳躍成為了市場崩潰的助推器,將投資者的損失和獲利成倍放大�；谝陨侠追治�,我們在將期權作為一種有力的投資工具的同時,更需要對其正確定價,并對其風險進行正確評估。本文通過比較SABR模型和Heston模型的模擬結果,找到了更適合中國期權市場的定價和波動率微笑管理的模型。為市場上的投機者、套期保值者和對沖風險者提供了更好的投資建議。本文的主要研究思路如下：緒論部分介紹本文的研究背景、意義和內容,這部分追溯了期權在國內外市場的發(fā)展,描述了期權在我國市場上面對的機遇和挑戰(zhàn),并引出本文的研究方向為市場的實證研究,旨在為監(jiān)管層制定管理政策和為投資者市場操作提供可靠的參考和依據；第二章對隨機波動期權定價模型的數學理論基礎進行了介紹,主要介紹了馬爾科夫過程和鞅過程、無套利假設和風險中性測度在金融隨機模型中的應用、伊藤引理的理論和應用；第三章對本文主要用到的Heston模型和SABR模型期權定價模型進行分析；第四章為本文的實證部分,分別用Heston模型和SABR模型進行參數估計,并比較參數估計結果。第五部分是本文的研究結論和對本文可改進之處的展望。在實證中,本文所采用的50ETF期權數據來源于WIND資訊數據終端,樣本為到期日是2015年12月的看跌期權,執(zhí)行價格有2.75、2.8、2.85、2.9、2.95、3、3.1、3.2、3.3、3.5、3.5和3.6。樣本共計有1839組數據。在計算隱含波動率的時候,有263組數據的隱含波動率出現了為負或者大于0.8的情況,我們認為這種情況是不符合市場一般規(guī)律的,所以將這263組數據剔除。剩下的數據分別是以12月為到期日的1839組數據。為比較Heston模型和SABR模型的參數估計優(yōu)劣,本文用MCMC參數估計和非線性參數估計分別對Heston模型和SABR模型的參數進行求解。針對Heston模型,我們對其中的參數進行貝葉斯估計。Heston模型的參數估計結果為參數μ取0.0004、參數α1取0、參數φ取3.12、參數σ取0.33、參數ρ取-0.62。SABR模型的參數估計結果為參數ρ取-0.001,參數μ取4,參數a隨著平值期權的隱含波動率σATM的變動而變動,參數β恒為0.7。參數估計的結果發(fā)現,在50ETF期權市場,Heston模型估計的μ、α1、φ三個參數較為穩(wěn)定,SABR模型的參數ρ和μ比較穩(wěn)定。在得到兩個模型的估計參數后,本文對50ETF期權進行了重新定價和波動率微笑管理。對比SABR模型和Heston模型的定價結果,本文發(fā)現對于十二月到期的期權,Heston模型和SABR模型在為深值期權定價的時候,都沒有得到一個近似市場觀測值的結果。在對其他行權價所對應的期權的定價過程中,SABR模型并沒有表現出絕對的優(yōu)勢。在用Heston模型和SABR模型進行波動率微笑管理時,本文發(fā)現,SABR模型估計出的隱含波動率并沒有比Heston模型估計的隱含波動率更加接近市場的真實值,這說明,SABR模型在對50ETF期權的波動率微笑管理中沒有優(yōu)勢。50ETF期權在剛推出的這一年中迅速成為目前證券市場上重要的避險工具。對于投資者來說,估計避險成本,由此確定其使用數量是最重要的問題。基于此,本文采用Heston模型和SABR模型對50ETF期權分別進行了參數估計,比較了這兩個模型在期權定價、波動率微笑現象管理上的優(yōu)劣,為投資者和市場組織者的決策提供了模型使用的實證基礎。同時,對上證50ETF期權進行波動率微笑風險管理的實證,即擴充了ETF基金風險度量的理論,又有效幫助投資者作出理性的投資決策,增強他們的風險把控意識,減少他們過度的投機行為,使開放式基金的發(fā)展健康有序。綜上,本文認為Heston模型和SABR模型在上證50ETF期權市場的波動率微笑的管理問題上并沒有很大的優(yōu)劣之分,但在上證50ETF期權市場的定價問題上,SABR模型能夠有很好的表現。
【關鍵詞】：Heston模型 SABR模型 50ETF期權 波動率微笑
【學位授予單位】：西南財經大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F224;F830.91
【目錄】：

• 摘要4-7
• Abstract7-10
• 1. 緒論10-20
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究意義11-12
• 1.3 研究內容12-13
• 1.4 文獻綜述13-20
• 2. 期權定價模型的數學理論基礎20-26
• 2.1 相關隨機過程概念的介紹20-21
• 2.1.1 馬爾科夫過程20-21
• 2.1.2 鞅過程21
• 2.2 無套利假設和風險中性測度21-22
• 2.3 伊藤引理22-23
• 2.4 貝葉斯估計23-25
• 2.5 馬爾科夫蒙特卡洛方法25-26
• 3. 期權定價模型及波動率微笑現象解析26-39
• 3.1 隨機波動模型起源26
• 3.2 HESTON模型26-30
• 3.2.1 Heston模型的建立26-27
• 3.2.2 Heston模型的解27-28
• 3.2.3 Heston模型的參數討論28-29
• 3.2.4 帶跳躍的Heston模型29-30
• 3.3 SABR模型30-35
• 3.3.1 SABR模型的建立31-32
• 3.3.2 SABR模型的解32
• 3.3.3 SABR模型的參數討論32-33
• 3.3.4 SABR模型下各風險指標的計算33-35
• 3.4 波動率微笑現象及相關指標描述35-39
• 3.4.1 隱含波動率36-37
• 3.4.2 隱含波動率的求解37
• 3.4.3 瞬時隱含波動率與BS隱含波動率37-39
• 4. 實證分析39-51
• 4.1 數據選擇39-42
• 4.2 MCMC參數估計42-44
• 4.3 非線性函數參數估計44-45
• 4.4 結果分析45-51
• 5. 結論51-53
• 參考文獻53-56
• 致謝56-57
• 在讀期間科研成果57

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  本文關鍵詞：基于隨機波動模型的50ETF期權定價和波動率微笑研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：277661