波动率风险溢价:基于香港权证市场的实证

波动率风险溢价包含了关于投资者风险厌恶的重要信息,它的估计是金融计量学文献关注的一个核心问题。本文基于香港权证市场数据和GARCH扩散随机波动率(SV)模型,对香港证券市场的波动率风险溢价进行了估计研究。采用香港恒生指数和指数权证数据,通过建立基于有效重要性抽样的极大似然(EIS-ML)方法联合估计了GARCH扩散模型的客观与风险中性测度,进而得到了香港证券市场的波动率风险溢价。研究结果发现,在香港证券市场上,市场投资者对波动率风险进行了定价,即存在波动率风险溢价,且波动率风险溢价在绝大多数情形下为正,说明市场投资者总体表现为风险爱好。     

跳扩散条件下波动率风险溢价及影响因素研究——基于上证50 ETF期权市场的实证

本文采用上证50 ETF及其期权交易数据,运用SVCJ模型、MCMC及傅里叶变换等方法,从P测度及Q测度中提取波动率风险溢价,并分析了其时变特征及影响因素。实证研究表明:SVCJ模型相较于SV模型及SVJ模型具有更好的市场拟合优度;傅里叶变换法能提高波动率风险溢价的估计效率;波动率风险溢价具有时变特征,在市场急剧动荡时期,波动率风险溢价基本为负,投资者厌恶波动风险,购买期权对冲波动风险的意愿较高;在市场非急剧动荡时期,波动率风险溢价基本为正,投资者偏好波动风险,购买期权对冲波动风险的意愿较低;市场收益率、波动率、换手率及投资者情绪对波动率风险溢价具有显著的影响。     

稀释效应、非参数修正和中国股本权证的定价

针对中国权证市场的特殊性,基于稀释效应、隐含波动率和非参数修正思想,提出适用于中国市场股本权证定价的非参数修正方法,并将其应用于时间外权证价格的预测。实证结果表明:在中国市场的权证定价和时间外权证价格预测准确性方面,基于稀释效应Ad hoc BS模型的非参数修正定价方法效果最好,相对优于不考虑稀释效应情况下的非参数修正定价方法,半参数定价模型以及参数定价模型效果较差.     

认股权证隐含波动率迭代算法的改进

为了有效估计认股权证的隐含波动率,以及有利于观测权证的市场风险,对常用的迭代算法进行改进可加快计算速度.利用认股权证的Delta、Vega和Theta值以及多元泰勒公式导出认股权证隐含波动率变化与权证价格变化关系的不等式.根据导出的这个不等式给出了具体算法.实证结果说明这一算法改进了原有的算法,从而这个算法解决了原来的随意给定一个价格后不断修正的算法.     

基于带隐含波动率的混频条件自回归极差模型的股市波动率预测研究

极值理论表明价格极差是波动率的一个有效的估计量。同时,众多研究表明,基于期权价格的隐含波动率包含了市场前瞻性的信息。本文在经典的基于极差的条件自回归极差(CARR)模型基础上,充分考虑价格极差的长期动态性以及期权隐含波动率包含的信息,构建了带隐含波动率的混频CARR (CARR-MIDAS-IV)模型对极差波动率进行建模和预测。CARR-MIDAS-IV模型通过引入MIDAS结构能够捕获条件极差的长期趋势过程(长期记忆特征)。而且,CARRMIDAS-IV模型同时考虑了极值信息以及隐含波动率包含的关于未来波动率的信息(前瞻信息)对波动率建模和预测。采用恒生指数和标普500指数及其隐含波动率数据进行的实证研究表明,充分考虑条件极差的长记忆性(MIDAS结构)以及隐含波动率包含的信息对于极差波动率建模和预测具有重要作用。总体而言,本文构建的CARR-MIDAS-IV模型相比其他许多竞争模型具有更为优越的数据拟合效果以及波动率预测能力。特别地,CARR-MIDAS-IV模型对于中、高波动期波动率的预测具有较强的稳健性。     

投资者情绪对上证50ETF隐含分布偏度影响的实证研究

从期权价格中提取信息的传统做法是借助于隐含波动率,然而,通过与标的资产的历史数据对比发现,隐含波动率并不能比历史波动率提供更多的市场预期信息。考虑隐含波动率是利用Black-Scholes模型所导出,意味着模型设定风险也可能会影响到结论的客观性与准确性。为了克服传统方法的不足,本文尝试从一种无模型的视角,利用矩方法展开相关研究。该方法不依赖于任何模型和假设,避免了对定价核以及中性概率分布的讨论,直接由期权价格得到股票收益的隐含分布,利用状态价格来确定市场预期收益与风险厌恶。在分布曲线足够光滑(可导)的条件下,通过对行权价格求导得到标的资产未来收益的隐含风险中性概率密度,并测算出隐含分布的高阶矩特征。     

基于ARMA-GARCH模型的恒指隐含波动率指数预测及其在期权交易中的应用

基于ARMA-GARCH模型,并结合均值回归效应,溢出效应和周内效应,本文研究了恒指隐含波动率指数(VHSI)能否被预测及预测是否有助于期权投资实践的问题.研究结果验证了香港股市具有均值回归的特性,标准普尔500指数对恒指隐含波动率指数有明显的溢出效应.此外,恒指隐含波动率指数呈现出周一上涨,周五下跌的特征,具有明显的周内效应.最后,本文运用ARMA-GARCH模型对恒指隐含波动率指数进行预测,并结合实际的市场数据做了期权交易模拟.结果显示,ARMA-GARCH模型比ARMA模型更适合对恒指隐含波动率进行建模;考虑了均值回归效应,溢出效应和周内效应之后,ARMAGARCH模型对恒指隐含波动率指数的预测能力显著提高,并且预测结果有助于期权交易获得较好的收益.     

中国股市期权波动率微笑特征的实证分析

波动率微笑现象显示了期权隐含波动率和执行价格之间的关系.在理想的完全符合Black-Scholes期权定价模型假设的情况下,期权隐含波动率关于执行价格应该是一条水平线.然而,在实证分析中,对隐含波动率和执行价格进行拟合并绘制曲线,会产生一个倾斜或微笑形状的曲线,证明Black-Scholes期权定价模型存在一定的缺陷.本文从Black-Scholes期权定价模型和回归分析出发,尝试用不同的函数形式(对数函数、二次函数和三角函数)拟合波动率的解析表达式并绘制图形,最终以调整的可决系数最大为最优.首先拟合截面数据,对一固定的时间期限拟合出波动率关于执行价格的解析表达式以及波动率微笑曲线,然后将不同时间期限的波动率微笑曲线排列成时间序列,拟合面板数据,即波动率微笑曲面.然而由于面板数据的复杂性,该模型的拟合优度相对于截面数据有所降低,但是在考虑了期限与执行价格对隐含波动率的交互影响后,面板数据模型调整的可决系数显著增大,拟合优度得到提高.     

带跳GARCH-SV模型的参数估计及实证分析

在GARCH随机波动率模型基础上,建立了带有"杠杆效应",双重跳与"风险溢价",因子的G-SVCJ和G-SVIJ模型。考虑"杠杆效应"以及标的资产价格和波动率两方面的跳跃和"风险溢价",利用基于有效重要性抽样方法的极大似然估计(EIS-ML),估计了G-SV,G-SVJ,GSVCJ,G-SVIJ模型的参数,并利用沪深300指数与恒生指数进行实证分析。结果说明了中国股市存在"跳跃"现象、"杠杆效应"以及"风险溢价",同时表明G-SVCJ和G-SVIJ模型更有效。     

多个期限长度下金融市场对汇率波动的影响分析

自汇率改革后,人民币对美元的汇率不再恒定不变,为汇率的波动性分析提供了研究的可能,利用2005年7月到2008年5月的数据,以我国与美国的货币市场、资本市场的市场利率为基础,先后在不同的期限长度下探讨了其对人民币汇率波动影响.继承国外较为认可的时变风险溢价是非抛补利率平价不成立的主要因素这一结论,拓宽了考虑范围,在现有数据的基础上利用向量自回归对时变风险溢价进行了定量研究.认为汇率波动在短期内主要受资本市场影响,中期主要受控于利率波动即货币政策的变更以及长期下只受宏观经济状况影响的结论,与国外的研究成果较为一致.