基于无穷跳-扩散双因子交叉回馈模型的期权定价

发布时间：2018-03-01 13:25

  本文关键词： 跳-扩散模型 无穷跳跃行为 交叉回馈 序贯Bayes学习　出处：《系统工程学报》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为研究股市无穷跳跃和连续扩散行为特征,提出了一类能够捕捉无穷跳和扩散之间交互影响的动态跳-扩散双因子交叉回馈模型.借助Lévy过程条件特征函数、局部风险中性关系和贝叶斯学习技术,给出了动态跳-扩散随机过程的期权定价方法,并进行标准普尔500指数欧式期权标准化合约的实证研究,对比了有限跳-扩散及无穷跳-扩散模型定价差异.研究结果表明:以VG为基础的无穷跳-扩散全面优于Merton的有限跳-扩散双因子模型;跳-扩散交又回馈模型具有最小的期权定价误差;跳跃行为相比扩散波动具有更高的持续性、更强的杠杆作用和更高的风险市场价格.
[Abstract]:In order to study the behavior characteristics of infinite jump and continuous diffusion in stock market, a dynamic hopping diffusion double factor cross feedback model is proposed, which can capture the interaction between infinite jump and diffusion. Based on local risk-neutral relation and Bayesian learning technique, this paper presents an option pricing method for dynamic hop-diffusion stochastic process, and makes an empirical study on the European option standardization contract with S & P 500 index. The pricing differences between finite hop-diffusion model and infinite hop-diffusion model are compared. The results show that the infinite hop-diffusion model based on VG is better than Merton's finite hop-diffusion double factor model. The jump-diffusion intersection model has the minimum option pricing error, and the jump behavior has higher persistence, stronger leverage and higher risk market price than the diffusion volatility.
【作者单位】： 深圳大学经济学院;暨南大学管理学院;金融安全协同创新中心;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71601125;71471119;71171168) 教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(16YJC790030)
【分类号】：F224;F831.53

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本文编号：1552148