本文選題：期權(quán)　切入點(diǎn)：無模型隱含波動(dòng)率　出處：《西南財(cái)經(jīng)大學(xué)》2013年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：在Black—Scholes定價(jià)公式中一共有5個(gè)變量,除波動(dòng)率以外,其他4個(gè)變量都是可以直接觀察到的。因此,如何準(zhǔn)確的描繪波動(dòng)率對(duì)于Black—Scholes模型的應(yīng)用來說尤為重要。目前,對(duì)標(biāo)的資產(chǎn)波動(dòng)率建模的方法很多。本文關(guān)注的是在期權(quán)研究領(lǐng)域中的波動(dòng)率,因此除了通常用來描繪波動(dòng)率的ARCH族模型和SV(隨機(jī)波動(dòng))模型外,還有另一類隱含波動(dòng)率方法。 ARCH族模型可以快速捕捉波動(dòng)的變化、參數(shù)估計(jì)比較簡便并且可以用來做預(yù)測。但是它只在做超短期預(yù)測時(shí)效果較好,做一個(gè)月左右的預(yù)測時(shí)效果較差且不穩(wěn)定,隨評(píng)價(jià)準(zhǔn)則不同而有顯著差異。另外,研究表明潛在市場的波動(dòng)率是有隨機(jī)性和跳躍性的,這是ARCH族模型不能解釋的；SV模型比ARCH族模型更加靈活,可以用其對(duì)波動(dòng)率的隨機(jī)性和跳躍進(jìn)行分析。但SV模型最大的問題是計(jì)算過于復(fù)雜。在瞬息萬變的金融市場上,這種方法的應(yīng)用受到了很大的限制；BS隱含波動(dòng)率法計(jì)算簡便且包含的信息量較多。但使用BS隱含波動(dòng)率法時(shí)必須假定B-S期權(quán)定價(jià)公式是正確的,這種假設(shè)通常是不成立的。而且這種方法只能對(duì)平價(jià)期權(quán)(到期日的執(zhí)行價(jià)格等于標(biāo)的資產(chǎn)當(dāng)前價(jià)格的期權(quán))使用,這就導(dǎo)致人為的丟掉了一部分信息；無模型隱含波動(dòng)率彌補(bǔ)了BS隱含波動(dòng)率的缺點(diǎn),它不依賴任何的模型,而是直接從期權(quán)價(jià)格本身獲取信息,因此往往包含的信息量最多。 然而,沒有任何一種方法是完美無缺的,無模型隱含波動(dòng)率方法同樣如此。我們可觀察到的執(zhí)行價(jià)格都是離散的情況,如何對(duì)無模型隱含波動(dòng)率中的積分進(jìn)行合理的離散化處理就成為我們關(guān)注的核心問題。Jiang和Tian用樣條的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行光滑,然后再做離散化處理,這樣可以解決在需要的執(zhí)行價(jià)格點(diǎn)上沒有觀察的問題。但是這種方法有個(gè)問題：在觀察點(diǎn)很少的情況下(如只有4、5個(gè)觀察點(diǎn)),使用樣條方法光滑會(huì)造成很大偏差,而在期權(quán)市場交易量小的情況下(新興市場或到期日還有3個(gè)月及以上的期權(quán)),觀測的數(shù)據(jù)又往往是稀疏的。那么有什么方法可以改善這種情況下的光滑問題嗎?答案是肯定的。其實(shí)這個(gè)問題的本質(zhì)是數(shù)據(jù)量太少,一個(gè)直觀的想法就是是否有可行的方法能合理的對(duì)數(shù)據(jù)量進(jìn)行擴(kuò)充。此時(shí)我們可以看到,對(duì)每天的數(shù)據(jù)進(jìn)行光滑時(shí)僅僅利用了這一天的數(shù)據(jù)信息,沒有利用附近觀察的信息。因?yàn)闊o疑相隔很近的時(shí)間(如今天和明天)的觀察之間是有內(nèi)在聯(lián)系的,如果我們可以很好的描述它們之間這種關(guān)系,就可以利用更多的信息來處理我們的問題。 如果把每一天的觀察看作一個(gè)個(gè)體,我們發(fā)現(xiàn)可以把這樣稀疏且不規(guī)則的數(shù)據(jù)看作統(tǒng)計(jì)分析中的縱向數(shù)據(jù)來處理。我們的目的就是將處理稀疏的縱向數(shù)據(jù)的方法應(yīng)用到這個(gè)問題中來。以期得到比原來的樣條光滑方法更可行、合理的結(jié)果。 論文的安排如下： 第二部分為文獻(xiàn)綜述。第三部分將介紹波動(dòng)率、BS隱含波動(dòng)率和無模型隱含波動(dòng)率。第四部分則詳細(xì)講解了函數(shù)數(shù)據(jù)分析方法和局部多項(xiàng)式。第五部分是本文主要使用的數(shù)據(jù)分析方法。第六部分為數(shù)據(jù)的數(shù)值模擬研究,結(jié)果表明本文的方法在稀疏數(shù)據(jù)情況下可以大幅度提高擬合效果。第七部分為實(shí)際應(yīng)用。最后為全文的總結(jié)部分。
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【學(xué)位授予單位】：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：F224;F830.91

【參考文獻(xiàn)】

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1 余素紅,張世英;SV與GARCH模型對(duì)金融時(shí)間序列刻畫能力的比較研究[J];系統(tǒng)工程;2002年05期

2 徐正國,張世英;調(diào)整"已實(shí)現(xiàn)"波動(dòng)率與GARCH及SV模型對(duì)波動(dòng)的預(yù)測能力的比較研究[J];系統(tǒng)工程;2004年08期

3 王宇新;;GARCH模型和SV模型對(duì)深圳股市的比較[J];合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年06期

4 魯萬波;李竹渝;;波動(dòng)性的非參數(shù)局部多項(xiàng)式估計(jì)[J];四川大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2006年02期

5 劉鳳芹,吳喜之;基于SV模型的深圳股市波動(dòng)的預(yù)測[J];山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào);2004年04期

6 黃薏舟;;隱含波動(dòng)率的信息含量及其在我國的應(yīng)用[J];商業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理;2011年07期

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本文編號(hào)：1628161