基于价格均值回复与随机波动率的信用差价衍生产品定价

为了研究均值回复特征与随机波动率对金融衍生品定价的影响,考虑状态变量的均值回复特征与两种随机波动率过程:平方根过程与O rnste in-U h lenbeck过程,应用解偏微分与特征函数方法,分析衍生品的定价方程,推导出基于均值回复特征与随机波动率的信用差价期权、信用差价上限与下限的定价公式.结果表明,均值回复和随机波动率在衍生品定价中起重要影响.     

信用利差期权定价模型选择研究

遵循衍生品定价的思路,分别采用均值回复过程、平方根扩散过程、带跳的均值回复过程来刻画信用利差的动态变化,进而构建了三类信用利差期权定价模型.分别选取解析解方法、傅里叶变换法和蒙特卡洛模拟法等方法来进行信用利差期权定价仿真,并对不同模型的定价效果进行实证比较分析.结果表明:不同信用利差期权定价模型之间存在着较大差异,其到...     

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.     

基于4/2-CIR模型的欧式期权定价及实证研究

在假设波动率服从均值回复过程的条件下,探讨了具有随机利率的4/2随机波动率模型下的期权定价问题。首先,基于4/2随机波动率模型提出4/2-CIR随机混合模型,并利用快速傅里叶变换方法推出4/2-CIR随机混合模型下的欧式期权定价公式。其次,通过数值分析的方法,对比4/2随机波动率模型与4/2-CIR随机混合模型的定价结果,分析新模型的定价性能,并运用交叉验证法,对模型中参数进行敏感性分析。最后,选取上证50ETF期权数据进行实证分析。研究发现：随机利率对模型定价结果具有显著影响;期权价格对利率的波动率参数不敏感,而对其它参数都较敏感;与经典B-S模型及4/2随机波动率模型相比,4/2-CIR随机混合模型的定价误差更小,定价结果更接近真实值。     

快速均值回归随机波动率模型参数估计及应用

基于快速均值回归随机波动率模型, 研究双限期权的定价问题, 同时推导了考虑均值回归随机波动率的双限期权的定价公式。 根据金融市场中SPDR S&P 500 ETF期权的隐含波动率数据和标的资产的历史收益数据, 对快速均值回归随机波动率模型中的两个重要参数进行估计。 利用估计得到的参数以及定价公式, 对双限期权价格做了数值模拟。 数值模拟结果发现, 考虑了随机波动率之后双限期权的价格在标的资产价格偏高的时候会小于基于常数波动率模型的期权价格。     

均值回复跳扩散随机波动率模型下的欧式期权定价研究

考虑到金融市场数据波动的不确定性,本文提出了一个新的对数均值回复跳扩散4/2随机波动率(LMRJ-4/2-SV)模型.首先,构建了LMRJ-4/2-SV模型,并利用FFT等方法获得了基于LMRJ-4/2-SV模型的欧式期权定价公式.其次,对实际市场数据进行描述性统计分析,探讨标的资产价格变化特征及LMRJ-4/2-SV模型的适用性,并通过粒子群优化算法估计模型参数.最后,基于LMRJ-4/2-SV模型下的期权定价公式及模型参数估计值对欧式期权进行定价,并将其定价结果与4/2、3/2、Heston模型估计值及市场价格进行对比.结果表明:基于LMRJ-4/2-SV模型的欧式期权定价误差最小,定价结果较其它随机波动率模型而言具有明显优势.     

Heston模型下的方差互换定价研究

通过实证分析论证了波动率具有均值回复性质的合理性.在Heston模型下,利用Ito积分推导出了方差互换在其存续期内任意时刻的价格与公平执行价格的定价公式.得到公平执行价格是波动率的平方的初始水平与长期均值水平的线性组合的性质,并利用该性质对Heston模型参数的敏感性进行了分析.     

ARMA波动率模型下到期区间理财产品定价

在随机利率情形下研究了一类挂钩于沪深300指数的到期区间理财产品定价问题.首先,针对源自新浪财经网的沪深300指数的历史数据,进行统计分析获取历史波动率数据.其次,采用ARMA模型方法对波动率进行预测.然后利用预测的波动率数据对理财产品价格进行Monte-Carlo模拟,获取相应的理财产品价格,最后通过数值算例分析了Monte-Carlo模拟的收敛性,同时对几种同类型的理财产品所蕴含的价值进行了比对分析.     

经验定价核、风险厌恶与时间偏好——来自上证50ETF期权数据的经验证据

经验定价核包含关于投资者偏好的重要信息。本文采用上证50ETF和上证50ETF期权数据,基于已实现GARCH (RGARCH)模型,结合滤波历史模拟(filtered historical simulation,FHS)方法估计经验定价核,推导代表性投资者的风险厌恶与时间偏好。RGARCH-FHS模型通过引入已实现测度(日内信息)扩展了传统的GARCH-FHS模型,具有易于实现、能够捕获杠杆效应与新息分布非正态性的优点,能够改进上证50ETF期权定价效果。实证结果表明:经验定价核并非单调递减的,而是具有局部增加的特性,表明我国市场存在“定价核之谜”;经验定价核具有明显的时变性特征,从经验定价核中提取的代表性投资者的风险厌恶与时间偏好也具有时变性,且展现较大的波动;相对风险厌恶系数估计值基本处在0到2之间,均值为0.66,时间偏好率(贴现率)估计值基本处在0到1之间,均值为0.63;相对风险厌恶系数与时间偏好率都具有正自相关性和均值回复特征。     

基于随机波动率模型的上证50ETF期权定价研究

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。