VIX期權(quán)定價研究參數(shù)與非參數(shù)方法的比較
本文關(guān)鍵詞: ⅤⅨ期權(quán) 設(shè)定檢驗 參數(shù)估計 風(fēng)險中性概率測度 正則定價 出處:《南京理工大學(xué)》2017年碩士論文 論文類型:學(xué)位論文
【摘要】:波動性是金融市場的基礎(chǔ)特征,市場波動率如果始終保持不變,說明整個金融市場交易幾乎停滯,但是如果波動率過大又缺乏相應(yīng)的風(fēng)險對沖工具,投資者又會因為擔(dān)心風(fēng)險而放棄交易。作為刻畫金融市場隱含波動率的工具,VIX期權(quán)自推出以來就受到廣泛歡迎,同時在CBOE交易所中交易量越來越大。為了實現(xiàn)良好的市場風(fēng)險對沖效率,VIX期權(quán)定價模型的選擇非常重要。在傳統(tǒng)的VIX期權(quán)參數(shù)定價方法中,如果選擇的定價模型能夠較好的刻畫出VIX指數(shù)價格運動規(guī)律,以此為基礎(chǔ)進行參數(shù)定價,計算出的VIX期權(quán)理論價格和市場價格較為接近,從而實現(xiàn)良好的對沖效率。但是由于VIX期權(quán)參數(shù)定價方法建立在假設(shè)分布的基礎(chǔ)上,同時假設(shè)條件較為嚴格,現(xiàn)實的市場因素有時無法滿足理論的假設(shè)條件,從而造成VIX期權(quán)理論價格嚴重脫離真實的市場價格,因此可以考慮利用非參數(shù)定價方法針對VIX指數(shù)進行期權(quán)定價。本文首先選擇了四個經(jīng)典的VIX期權(quán)定價模型進行定價研究,即幾何布朗運動模型、平方根均值回復(fù)模型、對數(shù)均值回復(fù)模型、對數(shù)均值回復(fù)跳模型。然后針對這四類定價模型進行設(shè)定檢驗分析,通過廣義殘差擬合優(yōu)度檢驗方法考察四類模型的檢驗情況,以此驗證定價模型對VIX指數(shù)數(shù)據(jù)的擬合效果,然后在此基礎(chǔ)上進行VIX期權(quán)參數(shù)定價分析,在設(shè)定檢驗分析中,最核心的是計算四類模型的轉(zhuǎn)移概率密度函數(shù),特別的,可以利用Hermite多項式方法計算得出對數(shù)均值回復(fù)跳模型的轉(zhuǎn)移概率密度的近似表達式。進一步,針對四類模型進行參數(shù)定價研究,此時VIX期權(quán)的理論價格可以表示為參數(shù)模型漂移項和擴散項的泛函表達式,依據(jù)無套利定價或者風(fēng)險中性定價理論分別推導(dǎo)出四類VIX期權(quán)的定價公式,同時考慮相應(yīng)的參數(shù)估計方法分別估計出模型的參數(shù)值,分別代入期權(quán)泛函表示式中,計算可得VIX期權(quán)定價模型的理論價格。再考慮VIX期權(quán)的非參數(shù)定價方法,如正則定價方法,利用風(fēng)險中性定價原理,推導(dǎo)出僅僅依賴VIX指數(shù)歷史價格數(shù)據(jù)的非參數(shù)定價公式,并進一步結(jié)合另一個期權(quán)價格信息,推出更為精確的VIX期權(quán)定價表達式,VIX期權(quán)正則定價方法中最核心的部分在于將真實的概率測度轉(zhuǎn)化為風(fēng)險中性測度,由此可得VIX期權(quán)非參數(shù)價格。最后,編寫相應(yīng)的matlab程序進行數(shù)據(jù)分析,通過模擬分析和實證分析,分別比較VIX期權(quán)的市場價格、參數(shù)模型的理論價格和非參數(shù)價格。
[Abstract]:Volatility is the basic characteristic of the financial market. If the volatility of the market remains unchanged all the time, the whole financial market almost stagnates, but if the volatility is too large and lacks the corresponding risk hedging tools. Investors will give up trading for fear of risk. VIX options, a tool for characterizing implied volatility in financial markets, have been widely welcomed since their launch. At the same time, the trading volume in CBOE exchange is increasing. In order to achieve good market risk hedging efficiency and the choice of VIX option pricing model is very important. In the traditional VIX option parameter pricing method. If the selected pricing model can better depict the VIX index price movement law, on the basis of the parameter pricing, the calculated VIX option theory price and market price are close to each other. But because the VIX option parameter pricing method is based on the hypothesis distribution, and the assumptions are more strict. Sometimes the realistic market factors can not meet the theoretical assumptions, thus causing the VIX option theory price to deviate from the real market price seriously. Therefore, we can consider using non-parametric pricing method to price VIX exponent. Firstly, four classical VIX option pricing models are selected for pricing research, namely geometric Brownian motion model. Square root mean recovery model, logarithmic mean recovery model, logarithmic mean recovery jump model. Through the generalized residual goodness of fit test method to investigate the test of four kinds of models, so as to verify the effect of the pricing model on VIX index data, and then carry out the VIX option parameter pricing analysis on this basis. In the set test analysis, the core is to calculate the transfer probability density function of four kinds of models, especially. Hermite polynomial method can be used to calculate the approximate expression of the transfer probability density of the logarithmic mean recovery-jump model. Further, the parameter pricing of four kinds of models is studied. At this time, the theoretical price of VIX options can be expressed as the functional expressions of the drift term and diffusion term of the parametric model. According to the theory of no-arbitrage pricing or risk-neutral pricing, the pricing formulas of four kinds of VIX options are derived respectively. At the same time, the corresponding parameter estimation methods are considered to estimate the parameters of the model, respectively, into the option functional expression. The theoretical price of VIX option pricing model is calculated, and the non-parametric pricing method of VIX option, such as regular pricing method, is considered, and the risk-neutral pricing principle is used. The non-parametric pricing formula which only depends on the historical price data of VIX index is derived, and a more accurate VIX option pricing expression is derived by combining with another option price information. The core part of the regular pricing method of VIX options is that the real probability measure is transformed into the risk neutral measure, and the non-parametric price of the VIX option can be obtained. Finally. The corresponding matlab program is written for data analysis. Through simulation analysis and empirical analysis, the market price of VIX option, the theoretical price of parametric model and the non-parametric price are compared respectively.
【學(xué)位授予單位】:南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號】:F224;F830.9
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,本文編號:1465996
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