隐含波动率曲面:建模与实证

发布时间：2018-05-17 23:02

  本文选题：隐含波动率曲面 + 随机隐含波动率　； 参考：《金融研究》2010年08期

【摘要】：本文利用香港恒生指数期权的数据,对隐含波动率曲面动态过程进行建模和估计,建立起了一个五因子随机隐含波动率模型。在模型的估计方法上,本文首次引入了基于小样本面板数据的扩展的卡尔曼滤波法。结果显示,在香港市场上,扩展的卡尔曼滤波法比传统的两步法可以得到更好的估计结果,本文建立起来的五因子随机隐含波动率模型能很好地刻画恒指期权隐含波动率曲面的变动规律,效果明显优于静态隐含波动率模型。
[Abstract]:In this paper, using the data of Hang Seng Index option in Hong Kong, we model and estimate the dynamic process of implicit volatility surface, and establish a five-factor stochastic implicit volatility model. In the estimation of the model, the extended Kalman filter based on small sample panel data is introduced for the first time. The results show that in the Hong Kong market, the extended Kalman filtering method can get better estimation results than the traditional two-step method. The five-factor stochastic implied volatility model established in this paper can well describe the law of change of implicit volatility surface of constant index option, and the effect is obviously better than that of static implicit volatility model.
【作者单位】： 厦门大学金融系;
【基金】：自然科学基金项目“非完美信息下基于观点偏差调整的资产定价”(70971114) 教育部“国际金融危机应对研究”应急项目:金融市场的信息功能与金融危机预警(2009JYJR051)和教育部“留学回国人员科研启动基金”(教外司留[2008]890号)的资助
【分类号】：F224;F832.51

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1903247