基于随机波动率模型的上证50ETF期权定价研究

发布时间：2022-10-18 15:34

　　传统上,期权定价主要基于Black-Scholes （B-S）模型。但B-S模型不能描述时变波动率以及解释"波动率微笑"现象,导致期权定价存在较大的误差。随机波动率模型克服了B-S模型的这些缺陷,能够合理地刻画波动率动态性和波动率微笑。基于此,本文考虑随机波动率模型下的期权定价问题,并针对我国上证50ETF期权进行实证分析。为了解决定价模型的参数估计问题,采用上证50ETF及其期权价格数据,建立两步法对定价模型的参数进行估计。该估计方法保证了定价模型在客观与风险中性测度下的一致性。采用2016年1月到2017年10月的上证50ETF期权价格数据为研究样本,对随机波动率模型进行了实证检验。结果表明,无论是在样本内还是样本外,随机波动率模型相比传统的常数波动率B-S模型都能够获得明显更为精确和稳定的定价结果,B-S模型的定价误差总体偏大且呈现较高波动,凸显了随机波动率对于期权定价的重要性。另外,随机波动率模型对于短期实值期权的定价相比对于其它期权的定价要更精确。 

【文章页数】：17 页

【文章目录】：
0 引言
1 随机波动率模型
2 估计方法
3 实证研究
    3.1 数据
    3.2 参数估计与样本内定价结果
    3.3 样本外定价结果
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]上证50ETF期权定价有效性的研究:基于B-S-M模型和蒙特卡罗模拟[J]. 方艳,张元玺,乔明哲.  运筹与管理. 2017(08)
[2]基于时变波动率的50ETF参数欧式期权定价[J]. 杨兴林,王鹏.  数理统计与管理. 2018(01)
[3]基于GARCH-GH模型的上证50ETF期权定价研究[J]. 郝梦,杜子平.  数学的实践与认识. 2017(05)
[4]高阶矩风险溢酬:信息含量及影响因素[J]. 郑振龙,郑国忠.  数理统计与管理. 2017(03)
[5]基于时变波动率与混合对数正态分布的50ETF期权定价[J]. 王鹏,杨兴林.  管理科学. 2016(04)
[6]带杠杆效应的无穷纯跳跃Levy过程期权定价[J]. 吴恒煜,朱福敏,温金明.  管理科学学报. 2014(08)
[7]基于非仿射随机波动率模型的期权定价研究[J]. 吴鑫育,杨文昱,马超群,汪寿阳.  中国管理科学. 2013(01)
[8]基于EIS的杠杆随机波动率模型的极大似然估计[J]. 吴鑫育,周海林,汪寿阳,马超群.  管理科学学报. 2013(01)
[9]随机波动和跳跃下的短期利率动态[J]. 郑挺国,刘金全.  系统工程理论与实践. 2012(11)
[10]中国短期利率的随机波动与区制转移性[J]. 郑挺国,宋涛.  管理科学学报. 2011(01)



本文编号：3692587