【摘要】：權(quán)證作為金融衍生品擁有套期保值、風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避、套利、投機(jī)以及價(jià)值發(fā)現(xiàn)等多種功能。在過去的幾十年里,權(quán)證已經(jīng)成為金融衍生品市場(chǎng)中的重要組成部分。如何對(duì)權(quán)證進(jìn)行合理定價(jià),并對(duì)權(quán)證定價(jià)模型的參數(shù)進(jìn)行有效估計(jì)成為學(xué)者們、投資者以及金融機(jī)構(gòu)研究的難點(diǎn)和熱點(diǎn)。自上世紀(jì)70年代以來,對(duì)權(quán)證定價(jià)普遍采用Black-Scholes (B-S)模型。然而,對(duì)資產(chǎn)收益率的實(shí)證研究表明,金融資產(chǎn)收益率并非服從正態(tài)分布,而是呈現(xiàn)出尖峰、厚尾和非對(duì)稱性等特征；波動(dòng)率也并非常數(shù),而具有時(shí)變性和“波動(dòng)率聚集”特征。這些特征說明B-S模型中標(biāo)的資產(chǎn)收益率服從正態(tài)分布及波動(dòng)率是常數(shù)的假設(shè)是不正確的,因此造成B-S模型定價(jià)誤差以及著名的“波動(dòng)率微笑”現(xiàn)象。所以,需要對(duì)經(jīng)典的B-S模型進(jìn)行擴(kuò)展。找到合理的權(quán)證定價(jià)模型,并對(duì)定價(jià)模型的參數(shù)進(jìn)行有效估計(jì),這對(duì)確定合理的權(quán)證價(jià)格,具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。 本文從理論與實(shí)證相結(jié)合的角度出發(fā),對(duì)權(quán)證定價(jià)模型及其參數(shù)估計(jì)進(jìn)行了深入的研究。主要研究成果包括： 第一,采用極大似然方法估計(jì)了權(quán)證定價(jià)模型的參數(shù),并通過蒙特卡羅模擬實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)了模型參數(shù)估計(jì)的有限樣本性質(zhì)及有效性。結(jié)果表明,采用基于轉(zhuǎn)移密度近似的極大似然方法估計(jì)擴(kuò)散模型的參數(shù),所得與權(quán)證定價(jià)有關(guān)的參數(shù)估計(jì)量的均值都接近于真實(shí)參數(shù)值,說明基于轉(zhuǎn)移密度近似的極大似然方法是有效的；采用基于有效重要性抽樣的極大似然(Efficient Importance Sampling Based Maximum Likelihood, EIS-ML)方法對(duì)隨機(jī)波動(dòng)率模型的參數(shù)進(jìn)行估計(jì),即使在小樣本情形下,所得EIS-ML估計(jì)量的均值都非常接近于真實(shí)參數(shù)值,說明EIS-ML方法也是非常有效的。此外,數(shù)值模擬結(jié)果還表明,EIS-ML方法具有較好的收斂性,以及較高的計(jì)算效率。 第二,采用2005年8月至2010年9月在滬深交易所上市的55支權(quán)證的日收盤數(shù)據(jù)為研究樣本,實(shí)證檢驗(yàn)了B-S模型與不變方差彈性(Constant Elasticity of Variance, CEV)模型的定價(jià)效果。結(jié)果表明,B-S模型與CEV模型的定價(jià)精確性并沒有顯著的差別,兩個(gè)模型對(duì)于中國(guó)權(quán)證定價(jià)的誤差都非常大,普遍存在嚴(yán)重低估的現(xiàn)象。因此,經(jīng)典的B-S模型與CEV模型均不適合中國(guó)的權(quán)證市場(chǎng)。最后,結(jié)合我國(guó)特殊的交易制度背景,對(duì)權(quán)證的定價(jià)偏差現(xiàn)象進(jìn)行了簡(jiǎn)要分析。 第三,應(yīng)用隨機(jī)貼現(xiàn)因子(Stochastic Discount Factor)方法,考慮了標(biāo)的資產(chǎn)服從杠桿隨機(jī)波動(dòng)率(Stochastic Volatility With Leverage Effect, SV-L)模型下的權(quán)證定價(jià)問題,并給出了基于在滬深交易所上市的認(rèn)購(gòu)權(quán)證的實(shí)證研究。結(jié)果表明,基于隨機(jī)貼現(xiàn)因子方法計(jì)算的權(quán)證價(jià)格與權(quán)證的實(shí)際市場(chǎng)價(jià)格比較接近,與B-S模型的比較結(jié)果表明,隨機(jī)貼現(xiàn)因子權(quán)證定價(jià)模型的定價(jià)效果在不同程度上優(yōu)于B-S模型的定價(jià)效果。 第四,研究了標(biāo)的資產(chǎn)服從非仿射(Non-Affine) GARCH擴(kuò)散模型下的權(quán)證定價(jià)問題,并通過應(yīng)用快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform, FFT)方法推導(dǎo)出相應(yīng)的權(quán)證定價(jià)公式。蒙特卡羅模擬實(shí)驗(yàn)表明,該定價(jià)公式是非常精確的,FFT方法也是非常有效的。繼而,采用香港金融市場(chǎng)上的恒生指數(shù)權(quán)證進(jìn)行實(shí)證研究,分析了GARCH擴(kuò)散權(quán)證定價(jià)模型的定價(jià)能力。結(jié)果表明,基于GARCH擴(kuò)散模型的權(quán)證定價(jià)結(jié)果非常接近于權(quán)證的實(shí)際市場(chǎng)價(jià)格,與B-S模型和Heston模型的比較結(jié)果表明,GARCH擴(kuò)散權(quán)證定價(jià)模型的定價(jià)效果明顯要優(yōu)于B-S模型和Heston模型的定價(jià)效果。 第五,研究了美式權(quán)證的定價(jià)問題,通過將最小二乘蒙特卡羅(Least-Squares Monte Carlo, LSM)方法與隨機(jī)化擬蒙特卡羅(Randomized Quasi-Monte Carlo, RQMC)方法相結(jié)合,提出了美式權(quán)證定價(jià)的最小二乘隨機(jī)化擬蒙特卡羅(Least-Squares Randomized Quasi-Monte Carlo, LSRQM)方法。為了檢驗(yàn)LSRQM方法的定價(jià)精確性,構(gòu)建了蒙特卡羅模擬實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明,LSRQM方法不僅極大地降低了估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)誤差,得到了較高的估計(jì)精確性,而且獲得了更為快速的收斂速度,具有比LSM方法顯著更高的定價(jià)效率。繼而,給出了基于我國(guó)大陸金融市場(chǎng)上的美式認(rèn)沽權(quán)證的實(shí)證研究。結(jié)果表明,基于LSRQM方法計(jì)算的權(quán)證價(jià)格比基于LSM方法計(jì)算的權(quán)證價(jià)格更接近于權(quán)證的實(shí)際市場(chǎng)價(jià)格。
[Abstract]:Warrant, as a financial derivative, has many functions such as hedging, risk avoidance, arbitrage, speculation, and value discovery. In the past few decades, warrants have become an important part of the financial derivatives market. How to make reasonable pricing of the warrants and to effectively estimate the parameters of the warrant pricing model has become a difficult point and a hot point for scholars, investors and financial institutions to study. The Black-Scholes (B-S) model has been widely used in the pricing of the warrants since the 1970s. However, the empirical study on the rate of return of assets shows that the yield of the financial assets is not subject to a normal distribution, but is characterized by a peak, a thick tail and a non-symmetry; the fluctuation rate is not a constant, and the volatility and the 鈥渇luctuation rate aggregation鈥，

本文編號(hào)：2385313