上证50ETF波动率的实证研究

发布时间：2017-12-30 12:18

  本文关键词：上证50ETF波动率的实证研究　出处：《北方工业大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：快速发展的金融市场吸引了大量的投资者入市交易。投资者选择交易时可能会有收益,同样也存在着风险。波动率作为风险度量的重要指标,一直是金融领域研究的核心内容之一。2015年2月9日,我国金融市场首只期权产品——上证50ETF期权在上交所正式挂牌上市,这标志着我国金融市场正式进入期权时代。研究首只期权的标的资产上证50ETF波动率的变化规律,不仅对管理和规避市场风险有着重要的理论与现实意义,同时也对中国期权市场的发展有着深远的影响。本文针对三种不同的数据,采用适当的波动率计算方法进行实证研究,分析上证50ETF波动率的市场特征。首先选取上证50ETF的日收益率序列,使用GARCH模型和EGARCH模型分别估计上证50ETF的历史波动率,通过对模型结果和历史波动率的时序图,发现上证50ETF的波动率具有尖峰厚尾、波动聚集性以及杠杆效应;其次选取上证50ETF的5分钟高频价格数据,计算上证50ETF的已实现波动率,建立了HAR-RV模型,根据对模型结果的分析,发现上证50ETF的波动率也具有长记忆性;最后选取上证50ETF期权合约数据,通过B-S期权定价公式计算其隐含波动率,并使用Vega值进行加权处理得到上证50ETF期权的隐含波动率。期权的隐含波动率分析结果表明,与看涨期权相比,看跌期权的隐含波动率与执行价格之间的关系表现出更明显的"波动率微笑"现象。在分析隐含波动率与到期期限的关系时,发现到期期限越近,其隐含波动率的波动程度越大,表现得越分散。通过对比基于三种不同数据的波动率实证结果,发现他们在"尖峰厚尾"、波动聚集性、杠杆效应、长记忆性或"波动率微笑"等特征方面具有一致性,而且三种波动率的波动趋势相似,并且十分符合金融市场所处的环境。
[Abstract]:......
【学位授予单位】：北方工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：F224;F832.51

【参考文献】

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1 董安琪;陈元;;基于B-S模型的上证50ETF期权定价研究[J];商;2015年20期

2 魏洁;韩立岩;;GARCH模型下基于偏最小二乘的欧式股指期权定价——来自香港恒生指数期权市场的证据[J];数理统计与管理;2015年03期

3 顾锋娟;岑仲迪;;基于GARCH类模型和SV类模型的沪深两市波动性研究[J];数学的实践与认识;2011年01期

4 韩韬;陆超;;隐含波动率、GARCH模型对汇率的预测效果比较[J];中国经贸导刊;2010年16期

5 陈蓉;吕恺;;隐含波动率曲面:建模与实证[J];金融研究;2010年08期

6 郑振龙;黄薏舟;;波动率预测:GARCH模型与隐含波动率[J];数量经济技术经济研究;2010年01期

7 钱吉夫;;基于历史和隐含波动率的权证定价效率研究[J];中国证券期货;2009年12期

8 于亦文;;实际波动率与GARCH模型的特征比较分析[J];管理工程学报;2006年02期

9 宋琴;;期权波动率预测及评价[J];当代经理人;2006年01期

10 施红俊,陈伟忠;股票月收益实际波动率的实证研究[J];同济大学学报(自然科学版);2005年02期

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1 陈运娟;基于上证50ETF的已实现波动率研究[D];山东大学;2015年

2 安婷婷;基于不同频率数据的波动率模型的研究[D];湘潭大学;2014年

3 成城;基于GARCH模型的上证指数波动率特征分析[D];山东大学;2014年

4 陈雨童;基于波动率预测的期权定价研究[D];复旦大学;2013年

5 金丹;基于沪深300指数的波动率预测模型的实证研究[D];华中科技大学;2013年

6 莫旭华;基于香港股票期权的隐含波动率建模[D];华南理工大学;2012年

7 李静;中国股票市场波动率预测模型比较及应用研究[D];山东大学;2012年

8 骆挺挺;基于S&P500指数期权隐含波动率预测的实证分析[D];华中师范大学;2012年

9 李慧;隐含波动率在预测波动率中的应用[D];西南财经大学;2011年

10 于晓蕾;基于HAR模型对中国股票市场已实现波动率的研究[D];吉林大学;2009年

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本文编号：1354908