期权动态套期保值模型及应用研究
发布时间:2021-07-06 10:12
期权套期保值是指为了配合期货或现货头寸,用建立的期权部位损益弥补期货或现货可能出现的损失,以达到锁定价格、汇率等风险的目的。虽然利用期权套期保值在国际上比较盛行,但在国内还属于新兴业务。2015年2月9日国内首只场内期权上证50ETF期权上市,2017年3月31日国内首个商品期权豆粕期权也问世了。随着我国金融市场的快速发展,未来将会有更多的期权品种推出,从而为投资者和企业进行套期保值提供了更多选择。尽管期权在风险管理、资产配置等方面发挥了重要的作用,其非线性特征也给套保者带来了不同的避险体验,但这并不意味着利用期权套期保值就完美无缺。整体而言,期权作为国内一种新的套期保值工具,虽然在适应度、风险控制等方面优于期货或远期,但期权套期保值的操作难度较大。若使用不当或贸然参与则很有可能给投资者带来巨大损失。面对不同标的、不同到期日、不同敲定价格等多种期权以及购买期权成本约束等多种现实情况,如何合理运用期权进行套期保值成为理论界和实务界的热点研究问题。本文针对期权动态套期保值方法进行比较全面的理论和实证研究,构建期权动态套期保值模型,给出期权最优套期保值策略,为投资者提供风险管理决策参考。本文...
【文章来源】:华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:143 页
【学位级别】:博士
【部分图文】:
不同风险厌恶系数下投资者利用期权套期保值效果
时间图 5-1 期权套期保值头寸计性描述如表 5-1 所示。表 5-1 期权套期保值头寸统计性描述套期保值头寸均值 0.174 最小值 0.008最大值 0.929 方差 0.033中位数 0.094 标准差 0.183由图 5-1 不难发现,在投资期间期权头寸调整幅度较大,而在投资期前后时刻期权头寸只是基于前一时刻微小调整。这是因为在投资期刚开始时,行情有个初步的预判,此时持有的期权头寸一般不会贸然地购买很多期权行情的变化,投资者会增加期权头寸以应对预期风险。到了快接近期末时(是否实值、虚值、平值)得以体现。此时投资者一般会平仓掉部分期权
时间图 5-2 期权套期保值的 VaR为了定量表示套期保值风险,表 5-2 给出了期权套期保值 VaR 的统计性描述表 5-2 期权套期保值 VaR 的统计描述套期保值的 VaR均值 1.584 方差 0.443最小值 0.198 最大值 3.065从图 5-2 和表 5-2 不难看出,期权套期保值在控制 VaR 方面表现良好,但方差偏套期保值最大损失波动性较大。以 10000 份标的资产为例,通过求解模型最后得到期权 40 持有头寸为 338.0是 338.060 份标的以敲定价格 2.400 元交易,剩下 9661.940 份标的以当前价格易。我们还考虑期权头寸变化带来的成本或收益。若相邻两个时刻期权头寸有那么表示要买入期权,需要支付期权金;若期权头寸有所减少,说明是卖出
【参考文献】:
期刊论文
[1]高频数据下基于PGARCH模型的VaR估计方法及应用[J]. 樊鹏英,兰勇,陈敏. 系统工程理论与实践. 2017(08)
[2]GARCH族的模型平均估计方法[J]. 赵国庆,姚青松,刘庆丰. 数量经济技术经济研究. 2017(06)
[3]基于扭曲混合Copula和ARMA-GARCH-t模型的投资组合风险分析——以上证综指、中证综合债和上证基金为例[J]. 鲁思瑶,徐美萍. 数理统计与管理. 2017(06)
[4]国际棉花期权与期货套保模型选择[J]. 刘定国. 经济与管理研究. 2017(03)
[5]均值-方差下动态投资组合效率评价模型[J]. 刘德彬,马超群,周忠宝,刘文斌. 系统工程. 2016(07)
[6]期望效用视角下的风险对冲效率[J]. 黄金波,李仲飞,周鸿涛. 中国管理科学. 2016(03)
[7]市场流动性与市场预期的动态相关结构研究——基于ARMA-GJR-GARCH-Copula模型分析[J]. 姚登宝,刘晓星,张旭. 中国管理科学. 2016(02)
[8]均值-方差模型具有一般不确定性下的最优资产组合选择[J]. 何朝林. 中国管理科学. 2015(12)
[9]基于下偏矩的期货对冲模型及实证研究[J]. 孔继红,易志高. 系统工程. 2015(11)
[10]不完全市场中相关性风险的对冲策略研究[J]. 肖阳,冯玲,吴运平. 中国管理科学. 2015(07)
博士论文
[1]不完备市场中期权定价与对冲方法[D]. 梁晨曦.浙江大学 2016
[2]投资组合保险最优化研究及策略分析[D]. 姚远.西南交通大学 2006
本文编号:3268047
【文章来源】:华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:143 页
【学位级别】:博士
【部分图文】:
不同风险厌恶系数下投资者利用期权套期保值效果
时间图 5-1 期权套期保值头寸计性描述如表 5-1 所示。表 5-1 期权套期保值头寸统计性描述套期保值头寸均值 0.174 最小值 0.008最大值 0.929 方差 0.033中位数 0.094 标准差 0.183由图 5-1 不难发现,在投资期间期权头寸调整幅度较大,而在投资期前后时刻期权头寸只是基于前一时刻微小调整。这是因为在投资期刚开始时,行情有个初步的预判,此时持有的期权头寸一般不会贸然地购买很多期权行情的变化,投资者会增加期权头寸以应对预期风险。到了快接近期末时(是否实值、虚值、平值)得以体现。此时投资者一般会平仓掉部分期权
时间图 5-2 期权套期保值的 VaR为了定量表示套期保值风险,表 5-2 给出了期权套期保值 VaR 的统计性描述表 5-2 期权套期保值 VaR 的统计描述套期保值的 VaR均值 1.584 方差 0.443最小值 0.198 最大值 3.065从图 5-2 和表 5-2 不难看出,期权套期保值在控制 VaR 方面表现良好,但方差偏套期保值最大损失波动性较大。以 10000 份标的资产为例,通过求解模型最后得到期权 40 持有头寸为 338.0是 338.060 份标的以敲定价格 2.400 元交易,剩下 9661.940 份标的以当前价格易。我们还考虑期权头寸变化带来的成本或收益。若相邻两个时刻期权头寸有那么表示要买入期权,需要支付期权金;若期权头寸有所减少,说明是卖出
【参考文献】:
期刊论文
[1]高频数据下基于PGARCH模型的VaR估计方法及应用[J]. 樊鹏英,兰勇,陈敏. 系统工程理论与实践. 2017(08)
[2]GARCH族的模型平均估计方法[J]. 赵国庆,姚青松,刘庆丰. 数量经济技术经济研究. 2017(06)
[3]基于扭曲混合Copula和ARMA-GARCH-t模型的投资组合风险分析——以上证综指、中证综合债和上证基金为例[J]. 鲁思瑶,徐美萍. 数理统计与管理. 2017(06)
[4]国际棉花期权与期货套保模型选择[J]. 刘定国. 经济与管理研究. 2017(03)
[5]均值-方差下动态投资组合效率评价模型[J]. 刘德彬,马超群,周忠宝,刘文斌. 系统工程. 2016(07)
[6]期望效用视角下的风险对冲效率[J]. 黄金波,李仲飞,周鸿涛. 中国管理科学. 2016(03)
[7]市场流动性与市场预期的动态相关结构研究——基于ARMA-GJR-GARCH-Copula模型分析[J]. 姚登宝,刘晓星,张旭. 中国管理科学. 2016(02)
[8]均值-方差模型具有一般不确定性下的最优资产组合选择[J]. 何朝林. 中国管理科学. 2015(12)
[9]基于下偏矩的期货对冲模型及实证研究[J]. 孔继红,易志高. 系统工程. 2015(11)
[10]不完全市场中相关性风险的对冲策略研究[J]. 肖阳,冯玲,吴运平. 中国管理科学. 2015(07)
博士论文
[1]不完备市场中期权定价与对冲方法[D]. 梁晨曦.浙江大学 2016
[2]投资组合保险最优化研究及策略分析[D]. 姚远.西南交通大学 2006
本文编号:3268047
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