考虑已实现波动率测量误差的上证50ETF期权定价研究

发布时间：2024-12-26 23:59

　　期权定价是现代金融学的重要研究课题之一,如何对期权进行合理定价是其发挥风险管理作用的核心。在期权定价中,对标的资产的波动率的估计至关重要。与低频数据相比,高频数据包含了更多日内波动的信息,利用高频数据能更好地观测资产价格的真实波动情况。现已有众多研究基于高频数据对已实现波动率进行建模和预测,但鲜有将其应用到期权定价中。本文则考虑了跳跃、正负波动以及测量误差对已实现波动率模型的影响,将已实现波动率测量误差对期权定价模型做了扩展。实证部分采用上证50ETF的高频数据计算已实现波动率来检验模型预测效果,并在上证50ETF期权上验证模型的定价能力。在已实现波动率模型构建部分,本文首先根据已实现波动率的跳跃、正负波动,构建了多个已实现波动率模型,并进一步研究了测量误差对模型预测的影响。实证结果表明,引入测量误差在一定程度上提高了模型对已实现波动率的预测能力。在期权定价部分,本文选取2021年的上证50ETF期权数据,按期权种类、到期时间以及实虚值程度对期权数据进行分类。对各类型期权进行描述性统计,发现上证50ETF期权存在明显的“波动率微笑”特征。进一步地,本文将传统模型和已实现波动率模型对上证5...

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3-1已实现波动率（RV）的时间序列图

29图3-1已实现波动率（RV）的时间序列图图3.2为对数日已实现波动率的时间序列图，从图中可以明显看出，对数RV依然有着明显的波动性聚集效应，并且降低了整体序列极端值的大小，有利于使用模型进行拟合估计。图3-2对数已实现波动率（ln）的时间序列图3.2已实现波动率模型的参数估计....

图3-2对数已实现波动率（ln）的时间序列图

29图3-1已实现波动率（RV）的时间序列图图3.2为对数日已实现波动率的时间序列图，从图中可以明显看出，对数RV依然有着明显的波动性聚集效应，并且降低了整体序列极端值的大小，有利于使用模型进行拟合估计。图3-2对数已实现波动率（ln）的时间序列图3.2已实现波动率模型的参数估计....

图4-1上证50ETF日度收盘价和日对数收益率序列图

36图4-1上证50ETF日度收盘价和日对数收益率序列图图4-2为上证50ETF日对数收益率和已实现波动率调整后的日收益率/√的Q-Q图，可以看出，日对数收益率在中间部分与实线重叠，两端基本偏离，说明并不严格服从正态分布。而经过已实现波动率调整后的/√基本处于实线上，说明调整后的....

图4-2上证50ETF对数收益率调整前后的正态性检验Q-Q图

36图4-1上证50ETF日度收盘价和日对数收益率序列图图4-2为上证50ETF日对数收益率和已实现波动率调整后的日收益率/√的Q-Q图，可以看出，日对数收益率在中间部分与实线重叠，两端基本偏离，说明并不严格服从正态分布。而经过已实现波动率调整后的/√基本处于实线上，说明调整后的....

本文编号：4020824