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基于GARCH模型的波動(dòng)率與隱含波動(dòng)率的實(shí)證分析——以上證50ETF期權(quán)為例

發(fā)布時(shí)間:2021-01-16 02:48
  波動(dòng)率表征未來一定期限內(nèi)標(biāo)的資產(chǎn)收益率波動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)差,是研究衍生品交易的重要指標(biāo),受到市場(chǎng)交易主體的高度關(guān)注。2015年上證50ETF股指期權(quán)公開掛牌交易,填補(bǔ)了我國金融市場(chǎng)上期權(quán)交易空白,同時(shí)研究其隱含波動(dòng)率變動(dòng)率具有重要理論價(jià)值和實(shí)踐意義。以上證50ETF指數(shù)基金為標(biāo)的,利用GARCH模型對(duì)其進(jìn)行歷史波動(dòng)率研究,然后用Black-Scholes模型反推50ETF股指看漲期權(quán)的隱含波動(dòng)率。研究表明,上證50ETF波動(dòng)率"尖峰厚尾"、波動(dòng)率聚集、長(zhǎng)記憶性特性得到驗(yàn)證;同時(shí)實(shí)證結(jié)果表明隱含波動(dòng)率數(shù)值相較于歷史波動(dòng)率研判結(jié)果相對(duì)準(zhǔn)確。 

【文章來源】:金融理論與實(shí)踐. 2019,(05)北大核心

【文章頁數(shù)】:6 頁

【部分圖文】:

基于GARCH模型的波動(dòng)率與隱含波動(dòng)率的實(shí)證分析——以上證50ETF期權(quán)為例


對(duì)數(shù)收益率時(shí)序圖

概率密度分布,對(duì)數(shù)收益率,概率密度分布,序列


2019年第5期(總第478期)金融理論與實(shí)踐50ETF指數(shù)基金(510050)從2015年2月9日(上證50ETF股指期權(quán)上市之日)至2018年5月17日的收盤價(jià),計(jì)算出每日的對(duì)數(shù)收益率,得到795個(gè)觀測(cè)值并建立對(duì)數(shù)收益率序列{}gd,然后對(duì)序列{gd}進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,包括正態(tài)性檢驗(yàn)、平穩(wěn)性檢驗(yàn)、自相關(guān)偏自相關(guān)檢驗(yàn)、異方差檢驗(yàn)。圖1對(duì)數(shù)收益率時(shí)序圖從圖1中可以觀察到對(duì)數(shù)收益率波動(dòng)的“集群現(xiàn)象。例如:在[90,250]這個(gè)區(qū)間內(nèi)的波動(dòng)率較大,而在[300,600]這個(gè)區(qū)間內(nèi)的波動(dòng)率較校這種現(xiàn)象就稱為波動(dòng)性聚集。圖2對(duì)數(shù)收益率序列概率密度分布由圖2可知,該分布相對(duì)于正態(tài)分布具有明顯的尖峰與左拖尾,從數(shù)值上來看,對(duì)數(shù)收益率序列均值為0.000180,標(biāo)準(zhǔn)差為0.016277,偏度為-0.899626<0。峰度為11.27571>3,比正態(tài)分布陡峭,說明對(duì)數(shù)收益率序列具有尖峰狀態(tài)。Jarque—Bera①統(tǒng)計(jì)量為2375.878,P值為0,拒絕該分布為正態(tài)分布的假設(shè),認(rèn)為該對(duì)數(shù)收益率序列具有尖峰厚尾的分布形態(tài)。為了考察平穩(wěn)性,利用Dickey-FullerTest②對(duì)序列進(jìn)行檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。表1對(duì)數(shù)收益率序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)Z(t)統(tǒng)計(jì)值-26.5041%置信水平-3.435%置信水平-2.8610%置水平-2.57從檢驗(yàn)結(jié)果顯示在1%、5%、10%三種置信水平下,臨界值分別為-3.430、-2.860、-2.570,t統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)值為-26.504,小于相應(yīng)臨界值,表明上證50指數(shù)對(duì)數(shù)收益率序列是平穩(wěn)的。為了分析上證50ETF對(duì)數(shù)收益率的自相關(guān)性,首先通過自相關(guān)和偏自相關(guān)圖(AC、PAC)進(jìn)行直觀判斷,從圖3可以看出,序列幾乎不存在序列相關(guān)性,滯后一階的P值較大,不存在相關(guān)性;從滯后二階開始的P值均小于0.05,初步認(rèn)為滯后二階后存在相關(guān)性。圖3對(duì)數(shù)收益率自相關(guān)和偏自相關(guān)檢驗(yàn)表2對(duì)數(shù)收益率序

對(duì)數(shù)收益率,序列相關(guān)性,自相關(guān),Q統(tǒng)計(jì)量


偕瑁?銜?枚允?找媛市蛄芯哂屑夥搴裎駁?分布形態(tài)。為了考察平穩(wěn)性,利用Dickey-FullerTest②對(duì)序列進(jìn)行檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。表1對(duì)數(shù)收益率序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)Z(t)統(tǒng)計(jì)值-26.5041%置信水平-3.435%置信水平-2.8610%置水平-2.57從檢驗(yàn)結(jié)果顯示在1%、5%、10%三種置信水平下,臨界值分別為-3.430、-2.860、-2.570,t統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)值為-26.504,小于相應(yīng)臨界值,表明上證50指數(shù)對(duì)數(shù)收益率序列是平穩(wěn)的。為了分析上證50ETF對(duì)數(shù)收益率的自相關(guān)性,首先通過自相關(guān)和偏自相關(guān)圖(AC、PAC)進(jìn)行直觀判斷,從圖3可以看出,序列幾乎不存在序列相關(guān)性,滯后一階的P值較大,不存在相關(guān)性;從滯后二階開始的P值均小于0.05,初步認(rèn)為滯后二階后存在相關(guān)性。圖3對(duì)數(shù)收益率自相關(guān)和偏自相關(guān)檢驗(yàn)表2對(duì)數(shù)收益率序列相關(guān)性檢驗(yàn)滯后階數(shù)1234567自相關(guān)系數(shù)0.0604-0.0986-0.00830.0872-0.0354-0.14300.0037偏自相關(guān)系數(shù)0.0604-0.10270.00450.0786-0.0478-0.12430.0152Q統(tǒng)計(jì)量2.91310.68510.7416.83717.84134.26834.279Prob>Q0.08780.00480.01320.00210.00320.00000.0000從表2可以進(jìn)一步確認(rèn),該對(duì)數(shù)收益率幾乎不存在序列相關(guān)性,滯后一階的P值為0.0878>0.05較大,不存在相關(guān)性;滯后二階開始的P值均小于0.05,因此上證50ETF指數(shù)基金對(duì)數(shù)收益率存在二階自相關(guān)。對(duì)序列的殘差平方項(xiàng)進(jìn)行相關(guān)性分析,結(jié)果如表3所示,發(fā)現(xiàn)序列顯著的存在ARCH效應(yīng),因此對(duì)①Jarque—Bera是對(duì)樣本數(shù)據(jù)是否具有符合正態(tài)分布的偏度和峰度的擬合優(yōu)度的檢驗(yàn),任何正態(tài)分布的偏離都會(huì)使JB統(tǒng)計(jì)量增加。②Dickey-Fullertest可以測(cè)試一個(gè)自回歸模型是否存在單位根,判斷序列是否平穩(wěn)。

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]EGARCH模型在VaR中應(yīng)用[J]. 李純凈,董小剛,張朝鳳.  長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2010(05)
[2]波動(dòng)率預(yù)測(cè):GARCH模型與隱含波動(dòng)率[J]. 鄭振龍,黃薏舟.  數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2010(01)
[3]GARCH類模型波動(dòng)率預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)[J]. 黃海南,鐘偉.  中國管理科學(xué). 2007(06)



本文編號(hào):2980008

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