研究期權(quán)定價(jià)問題,在很大程度上就是對(duì)波動(dòng)率進(jìn)行研究。對(duì)波動(dòng)率定價(jià)的模型,大體可以分為三類:第一類是基于歷史數(shù)據(jù)的時(shí)間序列模型;第二類是在傳統(tǒng)的B-S期權(quán)定價(jià)模型上對(duì)影響波動(dòng)率的參數(shù)進(jìn)行改進(jìn);第三類是隱含波動(dòng)率模型。為了多角度地分析股指期權(quán)波動(dòng)率,用波動(dòng)率量化人們面對(duì)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的態(tài)度,論文以以上三類模型為基礎(chǔ),運(yùn)用等價(jià)鞅測(cè)度、Ito公式、dupire公式等方法將Tsallis熵分布與更新過程相結(jié)合,局部波動(dòng)模型與隱含波動(dòng)率相結(jié)合,拓展了已有的波動(dòng)率模型。論文首先利用確定擴(kuò)散系數(shù)的方法推導(dǎo)了B-S模型,并對(duì)影響期權(quán)價(jià)格的因素進(jìn)行分析,用三組脈沖響應(yīng)對(duì)比圖發(fā)現(xiàn)期權(quán)價(jià)格波動(dòng)和股價(jià)波動(dòng)之間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系,用異方差效果圖驗(yàn)證波動(dòng)率具有聚集性的時(shí)變效應(yīng)。其次對(duì)傳統(tǒng)B-S模型的波動(dòng)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,考慮到股價(jià)所具有的均值回復(fù)性、長(zhǎng)記憶性和收益率尖峰厚尾的特征,本文利用指數(shù)O-U過程和Tsallis熵分布分別對(duì)傳統(tǒng)B-S定價(jià)模型的漂移項(xiàng)、隨機(jī)波動(dòng)項(xiàng)進(jìn)行改進(jìn),并假設(shè)跳躍源服從比泊松過程更一般的更新過程,利用無套利思想和廣義Ito公式,給出在股票價(jià)格服從一類更新跳-擴(kuò)散過程下滿足的偏微分方程,運(yùn)用Feynman-Kac... 

【文章來源】：燕山大學(xué)河北省

【文章頁(yè)數(shù)】：53 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究的目的和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 B-S模型中波動(dòng)率參數(shù)的改進(jìn)
        1.2.2 金融時(shí)間序列定價(jià)模型研究現(xiàn)狀
        1.2.3 隱含波動(dòng)率研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容
第2章 B-S模型和金融時(shí)間序列模型
    2.1 期權(quán)簡(jiǎn)介
    2.2 B-S期權(quán)定價(jià)公式
    2.3 期權(quán)價(jià)格的影響因素
        2.3.1 VAR模型下標(biāo)的價(jià)格對(duì)期權(quán)價(jià)格的影響分析
        2.3.2 GARCH模型下波動(dòng)率對(duì)期權(quán)價(jià)格的影響分析
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于Tsallis分布和更新過程的期權(quán)定價(jià)
    3.1 基于更新過程的跳－擴(kuò)散模型
        3.1.1 基于更新過程的股價(jià)模型
        3.1.2 基于更新過程的歐式期權(quán)定價(jià)
    3.2 基于Tsallis分布和更新過程的定價(jià)模型
        3.2.1 基于Tsallis分布和更新過程的股價(jià)模型
        3.2.2 基于Tsallis分布和更新過程的歐式期權(quán)定價(jià)
        3.2.3 模型擬合
    3.3 本章小結(jié)
第4章 隱含波動(dòng)率模型
    4.1 隱含波動(dòng)率
        4.1.1 Newton-Rapthson迭代法
        4.1.2 隱含波動(dòng)率的微笑和偏斜
    4.2 帶紅利的局部波動(dòng)模型
        4.2.1 局部波動(dòng)率的估計(jì)
        4.2.2 局部波動(dòng)率曲面
    4.3 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]上證50股指期貨、ETF期權(quán)與ETF市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)能力對(duì)比分析[J]. 王蘇生,許桐桐,王俊博,余臻.  運(yùn)籌與管理. 2017(09)
[2]指數(shù)ETF期權(quán)上市對(duì)標(biāo)的指數(shù)成份股市場(chǎng)質(zhì)量的影響——來自上證50ETF期權(quán)上市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J]. 毛杰.  證券市場(chǎng)導(dǎo)報(bào). 2017(03)
[3]偏微分方程在期權(quán)定價(jià)中的應(yīng)用[J]. 韓曉晨,歷君,侯陽(yáng)陽(yáng).  遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(09)
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[5]上證ETF50期權(quán)上市對(duì)標(biāo)的股票的影響——基于流動(dòng)性和波動(dòng)性的視角[J]. 張靜,宋福鐵.  金融發(fā)展研究. 2016(03)
[6]用GARCH模型與隱含波動(dòng)率預(yù)測(cè)金融波動(dòng)率[J]. 駱樺,王爽.  浙江理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(02)
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碩士論文
[1]基于G-ARMA-GARCH族模型的滬深指數(shù)日收益率序列模型研究[D]. 顧慧旦.南京大學(xué) 2017
[2]上證50ETF期權(quán)和上證50股指期貨的市場(chǎng)效率研究[D]. 陳慧芳.東北財(cái)經(jīng)大學(xué) 2016
[3]基于GARCH族模型的我國(guó)滬深股市波動(dòng)非對(duì)稱性研究[D]. 梁恒.安徽大學(xué) 2014
[4]滬深300股指期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)研究[D]. 林晶.南京理工大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3199496