基于GMD的隐含最小距离风险中性概率测度提取

发布时间：2019-07-02 15:31

【摘要】：提出了一种从期权价格恢复标的资产隐含风险中性概率测度的新方法.在不完全市场条件下,运用高斯混合分布(GMD)构建了恢复最小距离隐含风险中性概率测度的数学优化模型,并进一步讨论模型的求解方法与技巧.采用欧式期权数据,通过数值实验对模型的有效性进行验证.实验结果表明,实际风险中性概率测度可由2个组成部分的高斯混合分布近似,形状更加具有尖峰性,且是双峰,左尾处含有一个较小峰值.这说明市场参与者对未来的预期集中度比较高,但市场对极端不利价格运动的预期(左尾部)比极端有利价格运动(右尾部)的预期要高,因此传统标的资产价格对数正态分布的假设会低估损失发生的可能性.
[Abstract]:A new method to measure the neutral probability of an asset's implied risk from the option price recovery is presented. Under the condition of incomplete market, a mathematical optimization model for restoring minimum distance implicit risk neutral probability measure is constructed by using the Gaussian mixture distribution (GMD), and the method and technique of solving the model are further discussed. Using European option data, the validity of the model is verified by numerical experiments. The experimental results show that the actual risk neutral probability measure can be approximated by the Gaussian mixture distribution of the two components, the shape is more sharp, and the left-hand corner contains a smaller peak. this indicates that the market participants are relatively high in the expected concentration of the future, but the expectation of the market for extreme negative price movements (left tail) is higher than the expected higher price movement (right tail), Therefore, the value of the log-normal distribution of the asset price of the traditional subject will underestimate the possibility of the loss.
【作者单位】： 东南大学经济管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70671025)
【分类号】：F830.91

【参考文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2509049