基于参数学习的GARCH动态无穷活动率Levy过程的欧式期权定价

发布时间：2017-08-22 16:49

  本文关键词：基于参数学习的GARCH动态无穷活动率Levy过程的欧式期权定价

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【摘要】：在股票价格中引入漂移率、波动率和随机跳跃三种状态,建立动态状态空间模型,并通过局部风险中性定价关系(RNVR)推导无套利定价模型.以非高斯条件ARMA-NGARCH为基准模型,构建SP500指数的离散动态Levy过程,并基于序贯贝叶斯的参数学习方法,进行模型估计和期权定价研究.结果表明:动态Levy过程能够联合刻画时变漂移率、条件波动率和无穷活动率等特征,且贝叶斯方法的引入提高了期权隐含波动率的定价精度.同时,无穷活动率模型在期权定价方面具有显著优势.在五类滤波中,无损粒子滤波估计精度最高,速降调和稳态过程(RDTS)的期权定价误差最小,而非高斯模型在收益率预测方面没有表现出显著的差异.
【作者单位】： 西南财经大学金融安全协同创新中心经济信息工程学院;西南财经大学中国金融研究中心;纽约州立大学石溪分校应用数学与统计系商学院;加拿大麦吉尔大学数学与统计学院;
【关键词】： 动态Lévy过程 杠杆效应 粒子滤波 参数学习 期权定价
【基金】：国家自然科学基金重大研究计划(91218301);国家自然科学基金面上项目(71171168) 教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(12JJD790026) 国家教育部留学基金(201206980001) 西南财经大学中央高校基本科研业务费专项资金(JBK1407164,JBK12050) 中央高校科研业务费专项资金 四川省教育厅创新团队项目(JBK130401)
【分类号】：O211.6;F830.91
【正文快照】： 1引言研究期权及其隐含信息对无套利定价理论的发展有着重要意义.期权不仅是进行套期保值和投机套利的需要,也是获取股市未来信息的重要渠道.依据期权定价理论,研究期权价值通常要解决两个基本问题:首先,根据基础资产的统计性质,建立股票价格的风险中性模型;其次,在风险中性模

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本文编号：720283