当前位置:主页 > 经济论文 > 股票论文 >

随机波动率模型有股息情形下欧式期权的定价

发布时间:2018-01-10 16:12

  本文关键词:随机波动率模型有股息情形下欧式期权的定价 出处:《清华大学》2014年硕士论文 论文类型:学位论文


  更多相关文章: Black-Scholes模型 随机波动率模型 欧式期权定价 股息 Feynman-Kac公式


【摘要】:这篇论文讨论的是随机波动率模型有股息情形下的欧式期权定价问题。在这篇论文中,我们严格推导了随机波动率模型有股息情形下的欧式期权价格所应满足的偏微分方程以及相应的概率表达式。随机波动率模型是假定风险资产回报率的标准差为一个随机变量的模型,在这篇论文中,我们假定风险资产回报率的标准差是一个随机微分方程的解,并且影响风险资产回报率的标准差的随机因素是与影响风险资产回报率的随机因素不同的随机因素。在经典的Black和Scholes模型下,风险资产回报率的标准差被假定为一个常数,因此此时市场是完备的,也就是说任何一个金融衍生品的价格都能通过持有无风险资产和该金融衍生品的标的资产获得。在Black和Scholes模型下,我们能够容易的获得欧式期权价格所应满足的偏微分方程以及相应的概率表达式。但是实际数据表明,风险资产回报率的标准差随时间不是一个常数。对于随机波动率模型,由于引入了新的影响风险资产回报率的标准差的随机因素,这使得随机波动率模型更符合实际,然而在随机波动率模型下,市场是非完备的,也就是说任何一个金融衍生品的价格都不能仅仅通过持有无风险资产和该金融衍生品的标的资产获得。正是由于这个区别,导致随机波动率模型下的期权定价问题变的更加复杂,因为我们不能够像经典的Black和Scholes模型那样,通过持有无风险资产和该金融衍生品的标的资产的方法,,获得期权价格的概率表达式。在这篇论文中,为解决这个问题,我们采用了先利用无风险套利的方法获得欧式期权价格所应满足的偏微分方程,之后再利用Feynman-Kac公式将得到的结果转化为相应的概率形式的方法,无风险套利的方法在随机波动率模型下仍然适用。此外本论文还考虑了风险资产为股票且派发股息的情形,并同样对欧式期权的价格的概率表达式进行了严格推导,与不派发股息情形唯一不同的是,此时我们将得到的股息投资到无风险资产上。在随机波动率模型有股息情形下,我们得到的欧式期权的价格表达式和无股息情形下十分的相似,这和经典的Black和Scholes模型下得到的结果一致。在文章的最后,我们简要的讨论了如何在实际中应用上面得到的结论给欧式期权定价,我们主要讨论模型的参数估计问题。
[Abstract]:This paper deals with the pricing of European options in the case of a stochastic volatility model with dividends. We strictly deduce the partial differential equation and the corresponding probabilistic expression for the price of European option in the case of dividend. The stochastic volatility model assumes that the standard deviation of return on risky assets is assumed to be. A model of random variables. In this paper, we assume that the standard deviation of return on risky assets is the solution of a stochastic differential equation. And the random factors that affect the standard deviation of return on risky assets are different from those affecting the rate of return of risky assets. Under the classical Black and Scholes models. The standard deviation of the return on risky assets is assumed to be a constant, so the market is complete. That is, the price of any financial derivative can be obtained by holding a risk-free asset and the underlying asset of the financial derivative. Under the Black and Scholes models. We can easily obtain the partial differential equation and the corresponding probabilistic expression of the European option price. But the actual data show that. The standard deviation of return on risky assets with time is not a constant. For the stochastic volatility model, a new random factor affecting the standard deviation of return on risky assets is introduced. This makes the stochastic volatility model more realistic. However, under the stochastic volatility model, the market is incomplete. That is to say, the price of any financial derivative cannot be obtained only by holding riskless assets and the underlying assets of the financial derivative. It is precisely because of this distinction. The problem of option pricing under stochastic volatility model becomes more complicated because we can not be like the classical Black and Scholes model. The probabilistic expression of the option price is obtained by holding the riskless asset and the underlying asset of the financial derivative. In this paper, to solve this problem. We use the risk-free arbitrage method to obtain the partial differential equation which the European option price should satisfy. Then we use the Feynman-Kac formula to convert the obtained results into the corresponding probability form. The risk-free arbitrage method is still applicable under the stochastic volatility model. In addition, this paper also considers the case that the risky asset is a stock and pays dividends. The probabilistic expression of the price of the European option is also strictly derived, which is only different from the case of no dividend payment. Under the stochastic volatility model with dividend, the price expression of the European option is very similar to that in the case of no dividend. At the end of this paper, we briefly discuss how to apply the above conclusions to European option pricing in practice. We mainly discuss the parameter estimation of the model.
【学位授予单位】:清华大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:F224;F830.91

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 毛舜华;;一种连续随机波动模型参数估计的新算法[J];深圳职业技术学院学报;2007年01期

2 张敏强;魏宇;黄登仕;;基于随机波动的资本市场混沌行为研究[J];统计与决策;2007年22期

3 邵锡栋;黄性芳;殷炼乾;;多变量随机波动率模型及在中国股市的应用[J];统计与决策;2008年18期

4 黄波;顾孟迪;李湛;;偏正态随机波动模型及其实证检验[J];管理科学学报;2010年02期

5 卢素;刘金山;;随机波动模型的参数估计方法[J];佛山科学技术学院学报(自然科学版);2011年01期

6 周造武;;随机波动模型下对标普指数的实证分析[J];中国商贸;2014年07期

7 李汉东,张世英;随机波动模型的持续性和协同持续性研究[J];系统工程学报;2002年04期

8 朱勇生,张世英;平行数据随机波动建模及应用研究[J];管理学报;2005年05期

9 蒋祥林;王春峰;;基于贝叶斯原理的随机波动率模型分析及其应用[J];系统工程;2005年10期

10 郭培栋;陈启宏;;随机波动率下信用风险定价模型的比较分析[J];统计与决策;2012年23期

相关会议论文 前6条

1 张宁;倪宏艳;;需求随机波动下的局部竞争与合作分析——厂商背叛行为的判定[A];管理科学与系统科学研究新进展——第6届全国青年管理科学与系统科学学术会议暨中国科协第4届青年学术年会卫星会议论文集[C];2001年

2 李汉东;张世英;;随机波动模型的波动持续性研究[A];Systems Engineering, Systems Science and Complexity Research--Proceeding of 11th Annual Conference of Systems Engineering Society of China[C];2000年

3 宋国青;;周期正在消失[A];2012年夏季CMRC中国经济观察(总第30期)[C];2012年

4 徐俊武;罗毅丹;;过剩产能能否抑制通货膨胀?——基于包含随机波动的TVP模型考察[A];2009年全国博士生学术会议论文集[C];2009年

5 孙有发;张国亚;丁露涛;;基于Stretching和高阶紧的Heston随机波动模型下美式期权有限差分定价格式[A];中国系统工程学会第十八届学术年会论文集——A10系统工程方法在金融、投资、保险业等领域的研究[C];2014年

6 于红香;刘小茂;;SV-M模型下VaR和ES估计的极值方法[A];2003中国现场统计研究会第十一届学术年会论文集(上)[C];2003年

相关博士学位论文 前6条

1 马研生;随机波动率模型中的金融衍生品定价问题[D];吉林大学;2012年

2 谢乐;一类局部随机波动率模型的期权定价研究[D];浙江大学;2012年

3 郑挺国;基于有限混合状态空间的金融随机波动模型及应用研究[D];吉林大学;2009年

4 孟利锋;随机波动模型及其建模方法研究[D];天津大学;2004年

5 陈萍;随机波动率模型的统计推断及其衍生证券的定价[D];南京理工大学;2004年

6 施秋红;带跳的随机波动率模型下的期权定价研究[D];南京理工大学;2014年

相关硕士学位论文 前10条

1 钟卓;函数参数随机波动模型[D];厦门大学;2008年

2 严卫星;随机波动模型下的非交易日效应研究[D];南京理工大学;2008年

3 何鲁宁;随机波动率的波动率模型[D];上海交通大学;2011年

4 王明雷;具有随机波动率的可转换公司债券定价模型研究[D];浙江理工大学;2012年

5 郑秀灯;基因表达中的随机波动[D];北京师范大学;2008年

6 刘酉君;随机波动模型参数估计方法比较研究[D];天津大学;2007年

7 李艳军;随机波动率—随机利率跳扩散模型数值解的收敛性及期权定价应用[D];暨南大学;2014年

8 刘传文;混合贝塔分布随机波动模型的贝叶斯建模方法研究[D];天津财经大学;2012年

9 王敏;带跳的随机波动率下离散情形的方差互换定价研究[D];西南财经大学;2014年

10 邓利平;对数均值回复跳扩散随机波动率模型下外汇期权定价[D];复旦大学;2013年



本文编号:1405915

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/jingjilunwen/jinrongzhengquanlunwen/1405915.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户6144d***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com