MCMC-GARCH期权定价方法

发布时间：2021-12-10 04:48

　　GARCH模型引进已经大量被应用到期权定价,因此本文设想利用MCMC方法结合GARCH期权定价理论来对欧式期权进行定价,叫做MCMC-GARCH方法。利用MCMC方法从期权价格中提出有用信息以及对待估参数提供先验分布,从而避免的无方向的最优化,是一种有效的贝叶斯估计方法。通过对2010年2月1日到2010年2月26日的S&P100 （XEO）欧式期权（共4432个数据）定价的实证分析中发现,由于MCMC方法和GARCH模型自身的优点,所以MCMC-GARCH能够得到较高精度的预测结果。本文第一部分简述了相关的研究状况,以及本文选题意义；第二段是对本文所用到的模型进行了概括,首先对MCMC方法进行了大致介绍,这是本文的基础,并且介绍Gibbs取样和几类Metropolis-Hastings算法,而Independent Metropolis-Hastings算法正是本文使用的方法,然后对GARCH定价模型进行了论述,这是本文使用的定价方法；GARCH欧式期权定价方法可以很容易扩展到美式期权,因为本文的方法也会产生模拟的路径,可以使用最小二乘蒙特卡罗（LSM）,因此本文也介绍了此方... 

【文章来源】：西南财经大学四川省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：45 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1. 引言
2. MCMC-GARCH定价模型
    2.1 MCMC方法
    2.2 GARCH欧式期权定价模型
    2.3 最小二乘蒙特卡罗(Least Square Monte Carlo)
    2.4 MCMC-GARCH方法
3. 实证研究
    3.1 数据
    3.2 计算细节
        3.2.1 先验分布
        3.2.2 随机数产生
        3.2.3 误差模型
    3.3 定价结果分析
4. 结论
参考文献
附录:C++代码
后记
致谢



本文编号：3531934