【摘要】： 中國的股票市場經(jīng)過十多年的發(fā)展,己經(jīng)取得了令人矚目的成就。在市場參與者各方的共同努力之下,市場日漸走向成熟和完善,對中國股票市場的研究也日漸深入。股票價格行為的研究也日趨重要,對股價或收益率隨機過程的充分認識是作出正確投資決定的基礎(chǔ),因為它提供了有關(guān)資產(chǎn)風(fēng)險的基本信息,并在股票定價、相關(guān)衍生品定價、投資組合管理和風(fēng)險管理方面起到關(guān)鍵作用。因此,本文從不同的方面對股票價格或收益序列的分布特征進行了研究。 在1900年Bachelier將布朗運動引入了股價變動的分析后,布朗運動逐漸被用在一系列的經(jīng)典模型中,如Black—Scholes模型和CAPM模型中,但人們開始發(fā)現(xiàn)其最關(guān)鍵的初始假設(shè)“(對數(shù))收益率是獨立同分布的正態(tài)變量”得不到滿足,因為金融收益率普遍不服從正態(tài)分布,而呈現(xiàn)尖峰、厚尾、非對稱分布及波動的長期記憶等特征,所以基于該假定的模型也是存在缺陷的。期權(quán)定價中的經(jīng)典模型BS公式存在波動率微笑、隱含波動相關(guān)等問題。之后眾多學(xué)者針對這些問題做出了修正。本文對其中關(guān)于股價過程修正的CEV模型最優(yōu)參數(shù)進行研究,并考慮中國股市特殊性,確定各個時期最優(yōu)參數(shù),以利用今后期權(quán)定價、風(fēng)險管理等方面的應(yīng)用。 研究表明,在國內(nèi)外眾多使用CEV模型對奇異期權(quán)(包括彩虹期權(quán)、兩值期權(quán)、亞式期權(quán)等)定價的模型中,通常只給出數(shù)值解,或簡單使用beta=1或beta=0.5作為CEV模型的參數(shù),并沒有特別針對中國市場選擇合適的CEV模型參數(shù),也沒有考慮到中國股市的特殊性,這對出于轉(zhuǎn)軌的中國股市并不恰當,中國股市發(fā)展中兩個較大的政策事件對各個時期影響很大,在股市成立到漲跌幅限制出臺前,CEV模型最優(yōu)beta參數(shù)估計應(yīng)該選擇在0.7左右,與同期的美股相當,而在漲跌幅推出后,最優(yōu)beta參數(shù)估計劇減,反映了政策對股市的強烈影響,在股權(quán)分置改革后,最優(yōu)beta參數(shù)估計有所恢復(fù),顯示近期股市非理性導(dǎo)致了大波動的產(chǎn)生。因而應(yīng)當根據(jù)政策取向在每一個時期采取合適的參數(shù),使得之后股價的擬合和期權(quán)定價以及相關(guān)的風(fēng)險管理更為準確。
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號】：F224;F832.51

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本文編號：2726009