本文關(guān)鍵詞：基于隨機(jī)波動模型的50ETF期權(quán)定價和波動率微笑研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：波動率微笑管理問題并不是一個新的問題,他的實證研究在外國期權(quán)市場上已經(jīng)比較成熟,但在中國期權(quán)市場才剛剛起步。與國外市場不同,中國證券市場建立較晚,各種投資機(jī)構(gòu)有待健全,市場制度也有待規(guī)范。于此同時,中國證券市場中個人投機(jī)者較多,盲目跟風(fēng)現(xiàn)象比較明顯；中國證券市場上相對理性的機(jī)構(gòu)投資者常常也容易對市場有過高的預(yù)期或者盲目跟風(fēng)。以上這些因素共同作用導(dǎo)致了中國金融市場的特殊性。這種特殊性也導(dǎo)致了中國金融市場的變動規(guī)律與國外金融市場變動規(guī)律不完全相同,其實際狀況也可能不符合國外成熟金融模型的假定。為給市場監(jiān)管者提供政策制定的實證基礎(chǔ),也為給期權(quán)投資者提供更好的操作建議,中國證券市場期權(quán)定價的實證研究迫在眉睫。上證50ETF期權(quán)作為中國第一只指數(shù)期權(quán)合約品種正式進(jìn)入場內(nèi),在上海證券交易所揭牌上市。ETF期權(quán),作為一種帶有杠桿的金融衍生品,其推出對中國證券交易市場是一把雙刃劍。一方面,因可以用消元法消去期限、波動、方向中的任意一項,消費者可以采用Delta中性策略或者把期權(quán)當(dāng)現(xiàn)貨來交易,換言之,期權(quán)獨有的波動率屬性受到投資者的青睞。另一方面,在2008年金融危機(jī)前夕,帶有杠桿的金融衍生品工具成為了國際金融危機(jī)爆發(fā)的引爆點。因為保證金、逐日盯市和強(qiáng)行平倉等交易制度,衍生品的波動和跳躍成為了市場崩潰的助推器,將投資者的損失和獲利成倍放大�；谝陨侠追治�,我們在將期權(quán)作為一種有力的投資工具的同時,更需要對其正確定價,并對其風(fēng)險進(jìn)行正確評估。本文通過比較SABR模型和Heston模型的模擬結(jié)果,找到了更適合中國期權(quán)市場的定價和波動率微笑管理的模型。為市場上的投機(jī)者、套期保值者和對沖風(fēng)險者提供了更好的投資建議。本文的主要研究思路如下：緒論部分介紹本文的研究背景、意義和內(nèi)容,這部分追溯了期權(quán)在國內(nèi)外市場的發(fā)展,描述了期權(quán)在我國市場上面對的機(jī)遇和挑戰(zhàn),并引出本文的研究方向為市場的實證研究,旨在為監(jiān)管層制定管理政策和為投資者市場操作提供可靠的參考和依據(jù)；第二章對隨機(jī)波動期權(quán)定價模型的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)進(jìn)行了介紹,主要介紹了馬爾科夫過程和鞅過程、無套利假設(shè)和風(fēng)險中性測度在金融隨機(jī)模型中的應(yīng)用、伊藤引理的理論和應(yīng)用；第三章對本文主要用到的Heston模型和SABR模型期權(quán)定價模型進(jìn)行分析；第四章為本文的實證部分,分別用Heston模型和SABR模型進(jìn)行參數(shù)估計,并比較參數(shù)估計結(jié)果。第五部分是本文的研究結(jié)論和對本文可改進(jìn)之處的展望。在實證中,本文所采用的50ETF期權(quán)數(shù)據(jù)來源于WIND資訊數(shù)據(jù)終端,樣本為到期日是2015年12月的看跌期權(quán),執(zhí)行價格有2.75、2.8、2.85、2.9、2.95、3、3.1、3.2、3.3、3.5、3.5和3.6。樣本共計有1839組數(shù)據(jù)。在計算隱含波動率的時候,有263組數(shù)據(jù)的隱含波動率出現(xiàn)了為負(fù)或者大于0.8的情況,我們認(rèn)為這種情況是不符合市場一般規(guī)律的,所以將這263組數(shù)據(jù)剔除。剩下的數(shù)據(jù)分別是以12月為到期日的1839組數(shù)據(jù)。為比較Heston模型和SABR模型的參數(shù)估計優(yōu)劣,本文用MCMC參數(shù)估計和非線性參數(shù)估計分別對Heston模型和SABR模型的參數(shù)進(jìn)行求解。針對Heston模型,我們對其中的參數(shù)進(jìn)行貝葉斯估計。Heston模型的參數(shù)估計結(jié)果為參數(shù)μ取0.0004、參數(shù)α1取0、參數(shù)φ取3.12、參數(shù)σ取0.33、參數(shù)ρ取-0.62。SABR模型的參數(shù)估計結(jié)果為參數(shù)ρ取-0.001,參數(shù)μ取4,參數(shù)a隨著平值期權(quán)的隱含波動率σATM的變動而變動,參數(shù)β恒為0.7。參數(shù)估計的結(jié)果發(fā)現(xiàn),在50ETF期權(quán)市場,Heston模型估計的μ、α1、φ三個參數(shù)較為穩(wěn)定,SABR模型的參數(shù)ρ和μ比較穩(wěn)定。在得到兩個模型的估計參數(shù)后,本文對50ETF期權(quán)進(jìn)行了重新定價和波動率微笑管理。對比SABR模型和Heston模型的定價結(jié)果,本文發(fā)現(xiàn)對于十二月到期的期權(quán),Heston模型和SABR模型在為深值期權(quán)定價的時候,都沒有得到一個近似市場觀測值的結(jié)果。在對其他行權(quán)價所對應(yīng)的期權(quán)的定價過程中,SABR模型并沒有表現(xiàn)出絕對的優(yōu)勢。在用Heston模型和SABR模型進(jìn)行波動率微笑管理時,本文發(fā)現(xiàn),SABR模型估計出的隱含波動率并沒有比Heston模型估計的隱含波動率更加接近市場的真實值,這說明,SABR模型在對50ETF期權(quán)的波動率微笑管理中沒有優(yōu)勢。50ETF期權(quán)在剛推出的這一年中迅速成為目前證券市場上重要的避險工具。對于投資者來說,估計避險成本,由此確定其使用數(shù)量是最重要的問題�；诖�,本文采用Heston模型和SABR模型對50ETF期權(quán)分別進(jìn)行了參數(shù)估計,比較了這兩個模型在期權(quán)定價、波動率微笑現(xiàn)象管理上的優(yōu)劣,為投資者和市場組織者的決策提供了模型使用的實證基礎(chǔ)。同時,對上證50ETF期權(quán)進(jìn)行波動率微笑風(fēng)險管理的實證,即擴(kuò)充了ETF基金風(fēng)險度量的理論,又有效幫助投資者作出理性的投資決策,增強(qiáng)他們的風(fēng)險把控意識,減少他們過度的投機(jī)行為,使開放式基金的發(fā)展健康有序。綜上,本文認(rèn)為Heston模型和SABR模型在上證50ETF期權(quán)市場的波動率微笑的管理問題上并沒有很大的優(yōu)劣之分,但在上證50ETF期權(quán)市場的定價問題上,SABR模型能夠有很好的表現(xiàn)。
【關(guān)鍵詞】：Heston模型 SABR模型 50ETF期權(quán) 波動率微笑
【學(xué)位授予單位】：西南財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F224;F830.91
【目錄】：

• 摘要4-7
• Abstract7-10
• 1. 緒論10-20
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究意義11-12
• 1.3 研究內(nèi)容12-13
• 1.4 文獻(xiàn)綜述13-20
• 2. 期權(quán)定價模型的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)20-26
• 2.1 相關(guān)隨機(jī)過程概念的介紹20-21
• 2.1.1 馬爾科夫過程20-21
• 2.1.2 鞅過程21
• 2.2 無套利假設(shè)和風(fēng)險中性測度21-22
• 2.3 伊藤引理22-23
• 2.4 貝葉斯估計23-25
• 2.5 馬爾科夫蒙特卡洛方法25-26
• 3. 期權(quán)定價模型及波動率微笑現(xiàn)象解析26-39
• 3.1 隨機(jī)波動模型起源26
• 3.2 HESTON模型26-30
• 3.2.1 Heston模型的建立26-27
• 3.2.2 Heston模型的解27-28
• 3.2.3 Heston模型的參數(shù)討論28-29
• 3.2.4 帶跳躍的Heston模型29-30
• 3.3 SABR模型30-35
• 3.3.1 SABR模型的建立31-32
• 3.3.2 SABR模型的解32
• 3.3.3 SABR模型的參數(shù)討論32-33
• 3.3.4 SABR模型下各風(fēng)險指標(biāo)的計算33-35
• 3.4 波動率微笑現(xiàn)象及相關(guān)指標(biāo)描述35-39
• 3.4.1 隱含波動率36-37
• 3.4.2 隱含波動率的求解37
• 3.4.3 瞬時隱含波動率與BS隱含波動率37-39
• 4. 實證分析39-51
• 4.1 數(shù)據(jù)選擇39-42
• 4.2 MCMC參數(shù)估計42-44
• 4.3 非線性函數(shù)參數(shù)估計44-45
• 4.4 結(jié)果分析45-51
• 5. 結(jié)論51-53
• 參考文獻(xiàn)53-56
• 致謝56-57
• 在讀期間科研成果57

【相似文獻(xiàn)】

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1 曾偉;陳平;;波動率微笑、相對偏差和交易策略——基于非線性生滅過程的股價波動一般擴(kuò)散模型[J];經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊);2008年04期

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1 曾偉;陳平;;波動率微笑、相對偏差和交易策略——基于非線性生滅過程的股價波動一般擴(kuò)散模型[A];經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊）第7卷第4期[C];2008年

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1 哈爾濱商業(yè)大學(xué)金融學(xué)院金融工程研究所所長 田立;危機(jī)次年,我們拿什么畫“V”字[N];上海證券報;2009年

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1 楊靄;基于隨機(jī)波動模型的50ETF期權(quán)定價和波動率微笑研究[D];西南財經(jīng)大學(xué);2016年

2 李嚴(yán);聚合及分離金融衍生產(chǎn)品的定價問題及其波動率微笑[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2009年

3 黃楚楚;決定外匯期權(quán)波動率微笑的經(jīng)濟(jì)因素[D];廈門大學(xué);2014年

  本文關(guān)鍵詞：基于隨機(jī)波動模型的50ETF期權(quán)定價和波動率微笑研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：277661