基于GARCH模型的股指期权定价方法研究

发布时间：2017-06-11 09:06

  本文关键词：基于GARCH模型的股指期权定价方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：期权是金融市场中重要的衍生品交易工具,具有价格发现、套期保值、投机和套利的作用,定价问题是期权理论的核心问题。波动率作为影响期权价格的最重要因素之一,一直以来都是研究的热点。传统的Black-Scholes期权定价模型假设标的资产的波动率为常数,但是近年来越来越多的研究表明波动率存在时变性。本文首先对上证50ETF期权的标的资产50ETF的波动性特征进行了研究,结果表明：波动率具有明显的时间异方差性,其对数收益率显示出波动类聚现象,因此采用广义自回归条件异方差模型(GARCH)及其衍生模型指数广义自回归条件异方差模型(EGARCH)和门限自回归条件异方差模型(TARCH)对标的资产进行波动率建模。为了使模型更符合真实金融市场的波动率特征,在波动率模型中加入了表征投资者情绪的因素。通过分析可以得出以下结论：50ETF具有杠杆作用,对正面信息和负面信息的冲击效果表现不同。不同的波动率模型中,加入投资者情绪因素的GARCH(1,1)模型可以更好地解释50ETF的波动性特征。基于GARCH模型得出具有时变波动率的期权定价公式,并通过偏离度来比较各个模型对上证50ETF期权的定价效果,表明GARCH模型、EGARCH模型、TARCH模型均不同程度的提高了对上证50ETF期权的定价效果,其中GARCH(1,1)模型的偏离度最小。从定价结果看,无论是Black-Scholes定价模型,还是改进的定价模型,都比真实的期权价格低,这说明期权定价公式没有能够充分考虑所有对期权价格产生影响的信息。在论文的最后,依据量化的投资者情绪因素数据,分析了市场中投资者情绪因素对期权价格所产生的影响。交易量对期权价格的影响不显著,未平仓合约对期权价格的影响为正且结果显著,换手率对期权价格的影响为正且结果显著。
【关键词】：欧式期权定价 GARCH模型 波动类聚 风险中性
【学位授予单位】：西南石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;F830.9
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第1章 绪论7-17
• 1.1 选题背景及研究意义7-8
• 1.2 股指期权定价研究现状8-11
• 1.3 GARCH模型实证研究现状11-13
• 1.4 研究对象13-15
• 1.5 内容及创新点15-17
• 1.5.1 内容15-16
• 1.5.2 创新点16-17
• 第2章 期权定价理论概述17-24
• 2.1 期权理论概述17-18
• 2.1.1 期权的定义17
• 2.1.2 期权的分类17-18
• 2.1.3 期权交易的优点18
• 2.2 Black-Scholes期权定价理论18-24
• 2.2.1 无红利支付情形20-22
• 2.2.2 支付红利情形22-23
• 2.2.3 股指期权情形23-24
• 第3章 GARCH模型及其衍生模型24-28
• 3.1 自回归条件异方差模型24-26
• 3.1.1 ARCH模型24-25
• 3.1.2 ARCH效应检验25
• 3.1.3 ARCH模型的缺点25-26
• 3.2 GARCH模型26
• 3.3 EGARCH模型26-27
• 3.4 TARCH模型27-28
• 第4章 GARCH模型及其衍生模型的波动率建模28-37
• 4.1 数据的选取28
• 4.2 50ETF的基本统计分析28-32
• 4.2.1 对数收益率28-29
• 4.2.2 收益率分布直方图29
• 4.2.3 50ETF的平稳性检验29-30
• 4.2.4 50ETF的自相关性检验30
• 4.2.5 ARCH模型30-32
• 4.3 GARCH模型的波动率建模32-33
• 4.3.1 GARCH(1,1)波动率模型32-33
• 4.3.2 GARCH(1,1)模型残差序列的ARCH效应检验33
• 4.4 EGARCH模型的波动率建模33-34
• 4.5 TARCH模型的波动率建模34-35
• 4.6 加入投资者情绪变量的GARCH(1,1)波动率模型35-37
• 第5章 基于GARCH族模型的上证50ETF期权定价37-43
• 5.1 无风险利率的确定37
• 5.2 基于GARCH族模型的上证50ETF期权定价37-43
• 第6章 结论及展望43-44
• 致谢44-45
• 参考文献45-49
• 附录49-61

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本文编号：441242