本文關(guān)鍵詞： 跳-擴(kuò)散模型 無(wú)窮跳躍行為 交叉回饋 序貫Bayes學(xué)習(xí)　出處：《系統(tǒng)工程學(xué)報(bào)》2017年05期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：為研究股市無(wú)窮跳躍和連續(xù)擴(kuò)散行為特征,提出了一類(lèi)能夠捕捉無(wú)窮跳和擴(kuò)散之間交互影響的動(dòng)態(tài)跳-擴(kuò)散雙因子交叉回饋模型.借助Lévy過(guò)程條件特征函數(shù)、局部風(fēng)險(xiǎn)中性關(guān)系和貝葉斯學(xué)習(xí)技術(shù),給出了動(dòng)態(tài)跳-擴(kuò)散隨機(jī)過(guò)程的期權(quán)定價(jià)方法,并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)歐式期權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化合約的實(shí)證研究,對(duì)比了有限跳-擴(kuò)散及無(wú)窮跳-擴(kuò)散模型定價(jià)差異.研究結(jié)果表明:以VG為基礎(chǔ)的無(wú)窮跳-擴(kuò)散全面優(yōu)于Merton的有限跳-擴(kuò)散雙因子模型;跳-擴(kuò)散交又回饋模型具有最小的期權(quán)定價(jià)誤差;跳躍行為相比擴(kuò)散波動(dòng)具有更高的持續(xù)性、更強(qiáng)的杠桿作用和更高的風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)價(jià)格.
[Abstract]:In order to study the behavior characteristics of infinite jump and continuous diffusion in stock market, a dynamic hopping diffusion double factor cross feedback model is proposed, which can capture the interaction between infinite jump and diffusion. Based on local risk-neutral relation and Bayesian learning technique, this paper presents an option pricing method for dynamic hop-diffusion stochastic process, and makes an empirical study on the European option standardization contract with S & P 500 index. The pricing differences between finite hop-diffusion model and infinite hop-diffusion model are compared. The results show that the infinite hop-diffusion model based on VG is better than Merton's finite hop-diffusion double factor model. The jump-diffusion intersection model has the minimum option pricing error, and the jump behavior has higher persistence, stronger leverage and higher risk market price than the diffusion volatility.
【作者單位】： 深圳大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院;暨南大學(xué)管理學(xué)院;金融安全協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71601125;71471119;71171168) 教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金資助項(xiàng)目(16YJC790030)
【分類(lèi)號(hào)】：F224;F831.53

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