本文選題：分形權(quán)證定價(jià) + 廣義Hurst指數(shù)　； 參考：《浙江工商大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：目前學(xué)者對(duì)基于分形理論的權(quán)證定價(jià)模型的研究多集中于對(duì)分形B-S權(quán)證定價(jià)模型的研究。我們都知道,B-S權(quán)證定價(jià)模型之所以能夠成立的假設(shè)條件就是金融市場(chǎng)是一個(gè)服從正態(tài)分布的市場(chǎng),然而大量的研究發(fā)現(xiàn)金融市場(chǎng)并不是正態(tài)的而是分形的,分形B-S權(quán)證定價(jià)模型正是在這樣的大背景下提出的。盡管對(duì)分形B-S權(quán)證定價(jià)模型的相關(guān)研究有很多并且該模型也適合我國(guó)金融時(shí)間序列所具有的“尖峰厚尾”的特征。但是隨著“長(zhǎng)虹CWB1”認(rèn)股權(quán)證于2011年8月12日終止交易,預(yù)示著中國(guó)權(quán)證又再一次被繁榮發(fā)展的金融市場(chǎng)所淘汰。由此可見(jiàn),分形B-S權(quán)證定價(jià)模型在我國(guó)的應(yīng)用還沒(méi)有完善成熟,研究對(duì)分形B-S權(quán)證定價(jià)模型的改進(jìn)具有十分重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。 本文主要基于多重分形理論對(duì)分形B-S權(quán)證定價(jià)模型進(jìn)行研究,主要從兩個(gè)方面對(duì)分形B-S權(quán)證定價(jià)模型進(jìn)行了改進(jìn)： 第一,對(duì)分形B-S權(quán)證定價(jià)模型中的波動(dòng)率進(jìn)行改進(jìn)：由于大量的研究表明中國(guó)金融市場(chǎng)是分形的市場(chǎng),傳統(tǒng)估計(jì)波動(dòng)率的方法不再適合。在全面思考了金融時(shí)間序列具有有偏性、“尖峰厚尾”特征、波動(dòng)聚類性和杠桿效應(yīng)的基礎(chǔ)上,本文將多重分形相關(guān)方法應(yīng)用于分形B-S權(quán)證定價(jià)模型中,采用構(gòu)建多重分形波動(dòng)率(MFV)的方法 來(lái)估計(jì)分形B-S權(quán)證定價(jià)模型中的波動(dòng)率。在構(gòu)建MFV模型時(shí)用到多重分形分析方法中的數(shù)盒子(Box-counting Method)的方法。 第二,對(duì)分形B-S權(quán)證定價(jià)模型中的Hurst指數(shù)進(jìn)行改進(jìn)：現(xiàn)今分形B-S權(quán)證定價(jià)模型都是基于單分形研究Hurst指數(shù)的并使用單分形分析方法估算Hurst旨數(shù)。然而許多研究發(fā)現(xiàn)金融市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)具有多重分形特征,因此本文提出用基于多重分形的廣義Hurst指數(shù)來(lái)替代基于單分形的Hurst指數(shù)并使用多重分形方法中的改進(jìn)的多重分形消除趨勢(shì)波動(dòng)分析法(MF-DFA)估算Hurst指數(shù)。 本文以中國(guó)的葛洲壩認(rèn)購(gòu)權(quán)證為例,分別對(duì)基于單分形的和基于多重分形的B-S權(quán)證定價(jià)模型進(jìn)行實(shí)證,并對(duì)比兩者的相對(duì)誤差。結(jié)果表明,基于多重分形的B-S權(quán)證定價(jià)模型的相對(duì)誤差比基于單分形的B-S權(quán)證定價(jià)模型的相對(duì)誤差小。結(jié)果說(shuō)明中國(guó)金融市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)具有多重分形特征,基于多重分形估算Hurst指數(shù)比基于單分形估算Hurst指數(shù)更合理,并且使用MFV模型測(cè)度的波動(dòng)率代替常數(shù)波動(dòng)率和廣義自回歸條件異方差模型測(cè)度的波動(dòng)率是有效的。 最后本文對(duì)分形B-S權(quán)證定價(jià)模型作了進(jìn)一步的研究,研究了影響權(quán)證價(jià)格的因素,分析了導(dǎo)致權(quán)證模型的理論價(jià)格和市場(chǎng)實(shí)際價(jià)格之間產(chǎn)生差異的原因,之后提出了相關(guān)政策建議并對(duì)后續(xù)研究方向提出了展望。
[Abstract]:At present, the research of warrant pricing model based on fractal theory is mainly focused on the research of fractal B-S warrant pricing model. We all know that the hypothesis that the B-S warrant pricing model can be established is that the financial market is a market with normal distribution. However, a large number of studies have found that the financial market is not normal but fractal. Fractal B-S warrant pricing model is proposed under this background. Although there are a lot of researches on the fractal B-S warrant pricing model, and the model is suitable for the "peak and thick tail" characteristics of the financial time series in China. But with Changhong CWB1 ending trading on Aug. 12, 2011, it heralds that Chinese warrants are once again being eliminated by booming financial markets. It can be seen that the application of fractal B-S warrant pricing model in China is not yet mature. The research on the improvement of fractal B-S warrant pricing model is of great theoretical and practical significance. In this paper, the fractal B-S warrant pricing model is studied based on multifractal theory, and the fractal B-S warrant pricing model is improved from two aspects: First, the volatility in the fractal B-S warrant pricing model is improved: because of a large number of studies show that the Chinese financial market is a fractal market, the traditional method of volatility estimation is no longer suitable. Based on the comprehensive consideration of the characteristics of financial time series with bias, "peak and thick tail", volatility clustering and leverage effect, this paper applies multifractal correlation method to the pricing model of fractal B-S warrants. A method of constructing multifractal volatility (MFV) To estimate the volatility in the fractal B-S warrant pricing model. The method of multifractal analysis is used to construct the MFV model. Secondly, the Hurst exponent in the fractal B-S warrant pricing model is improved. Nowadays, the fractal B-S warrant pricing model is based on the single-fractal study of the Hurst exponent and uses the single-fractal analysis method to estimate the Hurst tenor number. However, many studies have found that price volatility in financial markets is multifractal. In this paper, we propose to use generalized Hurst exponent based on multifractal instead of Hurst exponent based on single fractal and to estimate Hurst exponent by using the improved multifractal method of eliminating trend volatility in multifractal method. Taking Gezhouba subscription warrant in China as an example, this paper makes an empirical study of B-S warrant pricing model based on single fractal and multifractal, and compares their relative errors. The results show that the relative error of B-S warrant pricing model based on multifractal is smaller than that of B-S warrant pricing model based on single fractal. The results show that the price fluctuation of Chinese financial market is multifractal, and it is more reasonable to estimate Hurst index based on multifractal than to estimate Hurst index based on single fractal. And it is effective to use volatility of MFV model measure instead of constant volatility and generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model measure volatility. Finally, this paper makes a further study on the fractal B-S warrant pricing model, studies the factors that affect the warrant price, and analyzes the reasons leading to the difference between the theoretical price of warrant model and the actual market price. Then put forward the relevant policy recommendations and future research direction.
【學(xué)位授予單位】：浙江工商大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：F832.5;F224

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本文編號(hào)：1900698