基于已实现波动率的50ETF期权定价研究

发布时间：2022-07-27 20:46

　　2015年2月9日上证50ETF期权正式上市交易,标志着中国开始进入期权时代,也对期权的准确定价提出了迫切要求。波动率是期权定价模型的核心参数,准确估计和有效预测波动率对期权定价性能至关重要。利用50ETF的日内高频价格计算已实现波动率,使不可观测的波动率可以直接估计和建模。对已实现波动率构建带杠杆的异质自回归伽马（HARGL）模型,以及带异质杠杆的异质自回归伽马（HARGHL）模型。提出进一步区分日内价格上行、下行风险对已实现波动率预测的贡献,引入利用日内正、负高频收益率计算的已实现正、负半差,将上述模型分别改进为HARGL-S模型和HARGHL-S模型,以更好地刻画波动的日内杠杆效应。通过对参数估计从真实测量到风险中性测量的转换,实现蒙特卡洛模拟法的期权定价。采用50ETF期权上市起至2017年4月18日的42 406条期权合约收盘价数据,通过模拟在期权价格和隐含波动率上的均方根误差,比较4种模型的定价性能。研究结果表明,①50ETF看涨期权和看跌期权均表现出明显的波动率"微笑"特征;②中国股市波动的风险溢酬显著为正,有必要对波动率模型参数估计进行从真实测量到风险中性测度的转换;③... 

【文章页数】：13 页

【文章目录】：
引言
1 相关研究评述
2 模型和方法
    2.1 已实现估计量的构建
    2.2 期权定价模型
    2.3 测量转换和蒙特卡洛模拟定价
3 数据和期权定价实证
    3.1 数据处理
    3.2 数据分析
    3.3 模型估计结果分析
    3.4 期权定价性能比较
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]投资者关注对人民币汇率价差波动的影响研究——基于GARCH-MIDAS模型[J]. 尹力博,李勍.  管理科学. 2017(05)
[2]基于高频数据HAR-CVX模型的沪深300指数的预测研究[J]. 刘晓倩,王健,吴广.  中国管理科学. 2017(06)
[3]基于时变波动率的50ETF参数欧式期权定价[J]. 杨兴林,王鹏.  数理统计与管理. 2018(01)
[4]基于GARCH-GH模型的上证50ETF期权定价研究[J]. 郝梦,杜子平.  数学的实践与认识. 2017(05)
[5]HAR-RV-EMD-J模型及其对金融资产波动率的预测研究[J]. 龚旭,文凤华,黄创霞,杨晓光.  管理评论. 2017(01)
[6]基于主成分分析的神经网络算法对期权价格预测研究[J]. 骆桦,刘兴.  浙江理工大学学报(自然科学版). 2017(01)
[7]基于TVS-HAR模型的农产品期货市场已实现波动率的预测研究[J]. 田凤平,杨科.  系统工程理论与实践. 2016(12)
[8]隔夜收益率能提高高频波动率模型的预测能力吗[J]. 马锋,魏宇,黄登仕,庄晓洋.  系统工程学报. 2016(06)
[9]引入联跳的中国股市协方差预测——基于多元HAR模型[J]. 瞿慧,纪萍.  管理科学. 2016(06)
[10]基于时变波动率与混合对数正态分布的50ETF期权定价[J]. 王鹏,杨兴林.  管理科学. 2016(04)



本文编号：3666146