本文關(guān)鍵詞：基于GARCH模型的股指期權(quán)定價(jià)方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：期權(quán)是金融市場(chǎng)中重要的衍生品交易工具,具有價(jià)格發(fā)現(xiàn)、套期保值、投機(jī)和套利的作用,定價(jià)問(wèn)題是期權(quán)理論的核心問(wèn)題。波動(dòng)率作為影響期權(quán)價(jià)格的最重要因素之一,一直以來(lái)都是研究的熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的Black-Scholes期權(quán)定價(jià)模型假設(shè)標(biāo)的資產(chǎn)的波動(dòng)率為常數(shù),但是近年來(lái)越來(lái)越多的研究表明波動(dòng)率存在時(shí)變性。本文首先對(duì)上證50ETF期權(quán)的標(biāo)的資產(chǎn)50ETF的波動(dòng)性特征進(jìn)行了研究,結(jié)果表明：波動(dòng)率具有明顯的時(shí)間異方差性,其對(duì)數(shù)收益率顯示出波動(dòng)類(lèi)聚現(xiàn)象,因此采用廣義自回歸條件異方差模型(GARCH)及其衍生模型指數(shù)廣義自回歸條件異方差模型(EGARCH)和門(mén)限自回歸條件異方差模型(TARCH)對(duì)標(biāo)的資產(chǎn)進(jìn)行波動(dòng)率建模。為了使模型更符合真實(shí)金融市場(chǎng)的波動(dòng)率特征,在波動(dòng)率模型中加入了表征投資者情緒的因素。通過(guò)分析可以得出以下結(jié)論：50ETF具有杠桿作用,對(duì)正面信息和負(fù)面信息的沖擊效果表現(xiàn)不同。不同的波動(dòng)率模型中,加入投資者情緒因素的GARCH(1,1)模型可以更好地解釋50ETF的波動(dòng)性特征。基于GARCH模型得出具有時(shí)變波動(dòng)率的期權(quán)定價(jià)公式,并通過(guò)偏離度來(lái)比較各個(gè)模型對(duì)上證50ETF期權(quán)的定價(jià)效果,表明GARCH模型、EGARCH模型、TARCH模型均不同程度的提高了對(duì)上證50ETF期權(quán)的定價(jià)效果,其中GARCH(1,1)模型的偏離度最小。從定價(jià)結(jié)果看,無(wú)論是Black-Scholes定價(jià)模型,還是改進(jìn)的定價(jià)模型,都比真實(shí)的期權(quán)價(jià)格低,這說(shuō)明期權(quán)定價(jià)公式?jīng)]有能夠充分考慮所有對(duì)期權(quán)價(jià)格產(chǎn)生影響的信息。在論文的最后,依據(jù)量化的投資者情緒因素?cái)?shù)據(jù),分析了市場(chǎng)中投資者情緒因素對(duì)期權(quán)價(jià)格所產(chǎn)生的影響。交易量對(duì)期權(quán)價(jià)格的影響不顯著,未平倉(cāng)合約對(duì)期權(quán)價(jià)格的影響為正且結(jié)果顯著,換手率對(duì)期權(quán)價(jià)格的影響為正且結(jié)果顯著。
【關(guān)鍵詞】：歐式期權(quán)定價(jià) GARCH模型 波動(dòng)類(lèi)聚 風(fēng)險(xiǎn)中性
【學(xué)位授予單位】：西南石油大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：F224;F830.9
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第1章 緒論7-17
• 1.1 選題背景及研究意義7-8
• 1.2 股指期權(quán)定價(jià)研究現(xiàn)狀8-11
• 1.3 GARCH模型實(shí)證研究現(xiàn)狀11-13
• 1.4 研究對(duì)象13-15
• 1.5 內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)15-17
• 1.5.1 內(nèi)容15-16
• 1.5.2 創(chuàng)新點(diǎn)16-17
• 第2章 期權(quán)定價(jià)理論概述17-24
• 2.1 期權(quán)理論概述17-18
• 2.1.1 期權(quán)的定義17
• 2.1.2 期權(quán)的分類(lèi)17-18
• 2.1.3 期權(quán)交易的優(yōu)點(diǎn)18
• 2.2 Black-Scholes期權(quán)定價(jià)理論18-24
• 2.2.1 無(wú)紅利支付情形20-22
• 2.2.2 支付紅利情形22-23
• 2.2.3 股指期權(quán)情形23-24
• 第3章 GARCH模型及其衍生模型24-28
• 3.1 自回歸條件異方差模型24-26
• 3.1.1 ARCH模型24-25
• 3.1.2 ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)25
• 3.1.3 ARCH模型的缺點(diǎn)25-26
• 3.2 GARCH模型26
• 3.3 EGARCH模型26-27
• 3.4 TARCH模型27-28
• 第4章 GARCH模型及其衍生模型的波動(dòng)率建模28-37
• 4.1 數(shù)據(jù)的選取28
• 4.2 50ETF的基本統(tǒng)計(jì)分析28-32
• 4.2.1 對(duì)數(shù)收益率28-29
• 4.2.2 收益率分布直方圖29
• 4.2.3 50ETF的平穩(wěn)性檢驗(yàn)29-30
• 4.2.4 50ETF的自相關(guān)性檢驗(yàn)30
• 4.2.5 ARCH模型30-32
• 4.3 GARCH模型的波動(dòng)率建模32-33
• 4.3.1 GARCH(1,1)波動(dòng)率模型32-33
• 4.3.2 GARCH(1,1)模型殘差序列的ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)33
• 4.4 EGARCH模型的波動(dòng)率建模33-34
• 4.5 TARCH模型的波動(dòng)率建模34-35
• 4.6 加入投資者情緒變量的GARCH(1,1)波動(dòng)率模型35-37
• 第5章 基于GARCH族模型的上證50ETF期權(quán)定價(jià)37-43
• 5.1 無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率的確定37
• 5.2 基于GARCH族模型的上證50ETF期權(quán)定價(jià)37-43
• 第6章 結(jié)論及展望43-44
• 致謝44-45
• 參考文獻(xiàn)45-49
• 附錄49-61

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本文編號(hào)：441242