基于期权隐含波动率的股市风险预警研究
发布时间：2021-07-21 06:46
期权杠杆水平高,对市场信息反应灵敏,近年来我国期权市场的发展使得我们有可能利用期权信息来进行预警。本文通过分位数回归模型发现了我国的50ETF期权隐含波动率具有信息效应,包含未来期间股指收益信息,鉴于此构造了股票市场压力指数,作为股市的预警指标。结果表明,当该预警指标达到0.44时,预测比率为75%,四次危机中有三次提前发出预警,II型误差为1.82%,在正常时期的603个交易日里,发出了11次信号,预测精度比较高。说明基于期权隐含波动率的预警模型能有效预警股市系统性风险。
【文章来源】：上海金融. 2020,(07)北大核心CSSCI
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
上证50指数收益率序列分布
图1是上证50指数的日收益率数据的频率直方图，黑色的线为同均值和方差的正态分布曲线。通过对比观察发现上证50指数收益率存在“尖峰肥尾”的特征，序列在均值附近的密度大于正态分布的密度，并且存在肥尾的现象。这说明股市收益率的波动有时相当稳定，有时相当激烈，呈现波动聚集的特征。这与全球股市收益率特征相一致，但是从图中可以观察出，我国股市收益率的“肥尾现象”更加严重。从2015年6月3日到2016年4月29日，市场经历了一年的股灾，上证50指数从3300点下跌到2135.15点，市场波动较大。从2016年5月4日到2018年2月14日这段期间内上证50指数从2135.15点上涨到2871点，波动相对平缓。从图2中可以看出，在上证50指数暴跌期间，波动率指数(IVX)剧烈上升，一直维持在高位，之后波动率指数呈现平稳下降的趋势，总体来看波动率指数(IVX)与资产价格呈负相关关系。国内外的大部分研究都显示波动率指数有预警功能，但是大多数的研究是根据波动率指数的大小来发布预警信息，当波动率指数小于25时，投资者相对比较满意，当大于25小于45时，投资者陷入焦虑，当大于45时，市场陷入恐慌状态。然后对于突发性事件的反应，波动率指数的数值可能会出现滞后的现象。
已有的研究结论表明，隐含波动率与股指收益率水平呈显著负相关关系，但是大多数的研究模型都是对隐含波动率与收益率的整体分布进行研究，不能考察收益率序列不同分布状态下的相关性。本文用分位数回归模型检验在不同分布状态下，收益率与期权隐含波动率的相关程度，并且补充了对市场收益率尾部风险的预测研究，从而为风险预警提供更详细的理论基础。由于隐含波动率指数上升对市场的影响程度更大，所以本文主要考察隐含波动率指数的上升对股指收益率的影响。对于持有期为0、5、10、30、60日的累计收益率，分别用R、R5、R10、R30、R60来表示，其中vol代表着股指当日成交量，成交量对股指收益率具有重要的影响。分别考察了收益率在0.2、0.4、0.5、0.6、0.8分位点下，隐含波动率对未来股指收益率预测能力。从表1和图3我们可以得出以下三点结论。第一，当期权隐含波动率上升时，未来的上证50股指收益率很大程度为负，其中持有时间较长时，隐含波动率变化值与未来收益率的回归系数越显著。但是当持有期为5日和10日时，两者的负相关关系不显著，这可能是因为隐含波动率的上升会造成市场恐慌，而恐慌情绪会导致市场在短期内出现超卖现象，当恐慌情绪消除之后，市场又会出现短期的反转效应，所以消除了对未来短期的累计收益率影响效果，这说明了我国投资者非理性特征，容易受市场情绪所影响，喜欢追涨杀跌，形成动量反转效应。第二，从持有期为0的回归结果来看，隐含波动率的变化与当期收益率存在非对称效应。在0.2分位点时，回归系数达到了-0.896，而在0.8分位点时，回归系数为-0.277。收益率当期下降的幅度较大时，隐含波动率的变化与收益率回归系数的绝对值较大，而随着收益率的逐步增加，回归系数的绝对值越来越小。第三，隐含波动率的变化值对未来负极值收益率的预测能力较强。总体来看，隐含波动率的上升与未来收益率都具有明显的负相关关系，并且持有时间越长，负相关关系越显著，这与大多数研究结果一致。但是，本文的分位数回归模型也检验了对极值风险的预测能力，从回归结果可以明显看出，收益率在下尾部分布时，与隐含波动率的拟合效果较好，收益率在0.2分位数时，大部分拟合回归系数都在1%的显著性水平上显著，而在0.5和0.8分位数时，只有部分回归系数显著。这说明隐含波动率变化值对未来市场收益率下跌的预测效果较好，该检验结果证明了隐含波动率变化值作为风险预警指标的现实基础。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于STAR模型的中美波动率指数与收益率相关性的比较研究[J]. 龙文,赵曼仪. 投资研究. 2019(04)
[2]中国场内期权市场研究——基于中美关于期权隐含方差的差异[J]. 丛明舒. 金融研究. 2018(12)
[3]iVIX指数与上证50 ETF收益率的相关性实证研究[J]. 胡明柱,王苏生,许桐桐. 运筹与管理. 2018(10)
[4]我国股票市场投资者情绪指数构建及有效性检验[J]. 张征超,刘宇宸妃. 商业经济研究. 2018(07)
[5]股指期货在预警股票市场系统性风险中的作用研究[J]. 刘成立,王朝晖. 宏观经济研究. 2017(06)
[6]中国股市风险预警指标体系分析[J]. 魏伟,国世平. 深圳大学学报(人文社会科学版). 2017(02)
[7]我国波动率指数预测能力研究——基于隐含波动率的信息比较[J]. 屈满学,王鹏飞. 经济问题. 2017(01)
[8]波动率偏斜与风险中性偏度能预测尾部风险吗[J]. 陈蓉,林秀雀. 管理科学学报. 2016(08)
[9]基于KLR模型的我国股市系统性风险预警研究[J]. 肖敬红,闻岳春. 上海金融. 2013(05)
[10]基于股指波动率的股市压力指数构建[J]. 李敏波. 金融理论与实践. 2013(05)
博士论文
[1]无模型隐含波动率及其所包含的信息研究[D]. 黄薏舟.厦门大学 2009
硕士论文
[1]基于波动率指数的研究[D]. 彭善琴.山东大学 2015
本文编号：3294533
【文章来源】：上海金融. 2020,(07)北大核心CSSCI
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
上证50指数收益率序列分布
图1是上证50指数的日收益率数据的频率直方图，黑色的线为同均值和方差的正态分布曲线。通过对比观察发现上证50指数收益率存在“尖峰肥尾”的特征，序列在均值附近的密度大于正态分布的密度，并且存在肥尾的现象。这说明股市收益率的波动有时相当稳定，有时相当激烈，呈现波动聚集的特征。这与全球股市收益率特征相一致，但是从图中可以观察出，我国股市收益率的“肥尾现象”更加严重。从2015年6月3日到2016年4月29日，市场经历了一年的股灾，上证50指数从3300点下跌到2135.15点，市场波动较大。从2016年5月4日到2018年2月14日这段期间内上证50指数从2135.15点上涨到2871点，波动相对平缓。从图2中可以看出，在上证50指数暴跌期间，波动率指数(IVX)剧烈上升，一直维持在高位，之后波动率指数呈现平稳下降的趋势，总体来看波动率指数(IVX)与资产价格呈负相关关系。国内外的大部分研究都显示波动率指数有预警功能，但是大多数的研究是根据波动率指数的大小来发布预警信息，当波动率指数小于25时，投资者相对比较满意，当大于25小于45时，投资者陷入焦虑，当大于45时，市场陷入恐慌状态。然后对于突发性事件的反应，波动率指数的数值可能会出现滞后的现象。
已有的研究结论表明，隐含波动率与股指收益率水平呈显著负相关关系，但是大多数的研究模型都是对隐含波动率与收益率的整体分布进行研究，不能考察收益率序列不同分布状态下的相关性。本文用分位数回归模型检验在不同分布状态下，收益率与期权隐含波动率的相关程度，并且补充了对市场收益率尾部风险的预测研究，从而为风险预警提供更详细的理论基础。由于隐含波动率指数上升对市场的影响程度更大，所以本文主要考察隐含波动率指数的上升对股指收益率的影响。对于持有期为0、5、10、30、60日的累计收益率，分别用R、R5、R10、R30、R60来表示，其中vol代表着股指当日成交量，成交量对股指收益率具有重要的影响。分别考察了收益率在0.2、0.4、0.5、0.6、0.8分位点下，隐含波动率对未来股指收益率预测能力。从表1和图3我们可以得出以下三点结论。第一，当期权隐含波动率上升时，未来的上证50股指收益率很大程度为负，其中持有时间较长时，隐含波动率变化值与未来收益率的回归系数越显著。但是当持有期为5日和10日时，两者的负相关关系不显著，这可能是因为隐含波动率的上升会造成市场恐慌，而恐慌情绪会导致市场在短期内出现超卖现象，当恐慌情绪消除之后，市场又会出现短期的反转效应，所以消除了对未来短期的累计收益率影响效果，这说明了我国投资者非理性特征，容易受市场情绪所影响，喜欢追涨杀跌，形成动量反转效应。第二，从持有期为0的回归结果来看，隐含波动率的变化与当期收益率存在非对称效应。在0.2分位点时，回归系数达到了-0.896，而在0.8分位点时，回归系数为-0.277。收益率当期下降的幅度较大时，隐含波动率的变化与收益率回归系数的绝对值较大，而随着收益率的逐步增加，回归系数的绝对值越来越小。第三，隐含波动率的变化值对未来负极值收益率的预测能力较强。总体来看，隐含波动率的上升与未来收益率都具有明显的负相关关系，并且持有时间越长，负相关关系越显著，这与大多数研究结果一致。但是，本文的分位数回归模型也检验了对极值风险的预测能力，从回归结果可以明显看出，收益率在下尾部分布时，与隐含波动率的拟合效果较好，收益率在0.2分位数时，大部分拟合回归系数都在1%的显著性水平上显著，而在0.5和0.8分位数时，只有部分回归系数显著。这说明隐含波动率变化值对未来市场收益率下跌的预测效果较好，该检验结果证明了隐含波动率变化值作为风险预警指标的现实基础。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于STAR模型的中美波动率指数与收益率相关性的比较研究[J]. 龙文,赵曼仪. 投资研究. 2019(04)
[2]中国场内期权市场研究——基于中美关于期权隐含方差的差异[J]. 丛明舒. 金融研究. 2018(12)
[3]iVIX指数与上证50 ETF收益率的相关性实证研究[J]. 胡明柱,王苏生,许桐桐. 运筹与管理. 2018(10)
[4]我国股票市场投资者情绪指数构建及有效性检验[J]. 张征超,刘宇宸妃. 商业经济研究. 2018(07)
[5]股指期货在预警股票市场系统性风险中的作用研究[J]. 刘成立,王朝晖. 宏观经济研究. 2017(06)
[6]中国股市风险预警指标体系分析[J]. 魏伟,国世平. 深圳大学学报(人文社会科学版). 2017(02)
[7]我国波动率指数预测能力研究——基于隐含波动率的信息比较[J]. 屈满学,王鹏飞. 经济问题. 2017(01)
[8]波动率偏斜与风险中性偏度能预测尾部风险吗[J]. 陈蓉,林秀雀. 管理科学学报. 2016(08)
[9]基于KLR模型的我国股市系统性风险预警研究[J]. 肖敬红,闻岳春. 上海金融. 2013(05)
[10]基于股指波动率的股市压力指数构建[J]. 李敏波. 金融理论与实践. 2013(05)
博士论文
[1]无模型隐含波动率及其所包含的信息研究[D]. 黄薏舟.厦门大学 2009
硕士论文
[1]基于波动率指数的研究[D]. 彭善琴.山东大学 2015
本文编号：3294533
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjilunwen/jinrongzhengquanlunwen/3294533.html
