基于GARCH族模型上证50ETF期权定价,本论文主要论述了期权论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
期权论文参考文献：
【摘 要】考虑到金融资产日收益率分布普遍地存在显著的尖峰厚尾现象,且其波动率存在时变性特征,本文运用自回归条件异方差系列模型（GARCH模型、TGARCH模型和EGARCH模型）来建模上证50ETF收益的波动率,并应用于上证50ETF期权定价.数值结果表明：上证50ETF收益率波动存在明显的时变性特征；由GARCH族模型计算得到的期权价格,和真实价格之间不存在显著差异；此外,考虑了非对称性波动影响的TGARCH和EGARCH模型,要比GARCH模型能更好刻画现实市场波动率动态特性,从而取得了更高的期权定价准确度.
【关键词】GARCH模型 TGARCH模型 EGARCH模型 期权定价 蒙特卡洛模拟
一、引言
金融衍生品挂牌交易,是基于通货膨胀、供需情况、汇率、利率及标的物价格未来走势的预期等信息基础上竞价成交的,因而交易价格的变化反映了市场的供需关系,是现货价格未来走势的重要信息来源,可为现货市场的成交价格提供重要的参考作用.此外,金融衍生工具不仅能够进行市场预期并发现价格,而且可以通过套期保值来降低价格风险.因此,自产生以来,金融衍生工具交易量呈逐年上升趋势,已经成为整个市场体系不可缺少的一个重要组成部分.经过多年的发展,我国的资本市场也不断地走向成熟,在经过长时间的筹备和模拟测试,我国首个期权合约品种“上证50ETF期权”终于应运而生,于2015年2月9日正式在上海证券交易所挂牌交易,个股期权等其他更多的交易品种也有望在年后推出,由此,2015年也被称为是中国期权的元年.但是,由于我国期权市场刚刚成立,对于符合我国国情的金融衍生工具的定价研究仍较为缺乏.
国内外学术界对期权的定价理论研究有着很长的历史.1973 年由Blake和Scholes提出的传统的B-S模型是一个假设股票价格服从几何布朗运动,在无套利的分析框架下给出的期权定价公式[1].Merton（1976）认为市场证券的价格分布往往并非是光滑移动的,而是呈现间断的“跳空”过程,提出了一种股票价格遵循跳跃过程的模型,在股票价格服从几何布朗运动之上加入了各种跳跃[2].这两个模型中都包含了常数波动率假设,但是越来越多的实证研究结果表明,金融产品的收益率分布存在着显著的尖峰、厚尾和非对称等特征.同时,其波动率也并非常数,而具有时变性、波动聚集性.所以,放松波动率为常数的假设,研究波动率的动态变化特性,这对于提升期权定价的准确性具有重要意义.
针对这一内容,当前国内外很多学者都做出了不懈地努力,研究工作大体上可归为两大类：一是,为资产收益波动率构建适当的连续动态方程,如假设波动率为随机过程,Hull和White（1987）[3]、Scott（1987）[4]、Heston（1993）[5]等建立了随机波动率模型；Bates（1996）[6]和Scott（1997）[7]建立了随机波动跳-扩散模型,该模型的优点是能较好刻画出隐含波动率的“微笑”和“偏斜”效应.然而,由于非交易的波动是不能任意用现存资产来复制,因此,波动率方程自身的模型误定风险（misspecificationerror）会使期权定价更加复杂化.尽管从数学角度可以通过一些不现实的假设来简化波动风险模型,但金融实践中要用此模型计算出期权定价,仍然需要使用复杂的数量方法.第二个分支是,利用时间序列方法来构建波动率的离散动力系统,如广义条件自回归（GARCH）系列模型{1}.GARCH族模型在某種意义上可视为随机波动率模型的离散时间版本,其优点在于：能直接从股票的历史价格中得出收益波动率,而不必从同期其他期权推出内含波动率；此外,它具有一定的波动率预测功能.
自GARCH模型提出以后,人们自然联想到利用GARCH模型来定价期权.Duan（1995）通过局部风险中性定价关系（localrisk- neuralvaluationrelationship）,建立了基于GARCH模型的离散时间序列的期权定价模型.Hardle和Hanfner（2000）在Duan的工作的基础上,应用TGARCH模型对德国市场期权进行定价,发现基于TGARCH模型的定价结果和BS模型和GARCH模型相比,更接近真实价格.Jong和Lehnert（2001）则认为EGARCH模型能较好地刻画不同期限的“波动率微笑”曲线,构建了一个估计指数期权局部波动率的EGARCH模型,并成功地解释和预测了实际的波动率[10].王健,李超杰,何建敏（2006）建立了有交易成本的GARCH 扩散期权定价模型[11].LouisH.Ederington,WeiGuan（2007）对GARCH系列所有模型做了实证研究,发现GARCH（1,1）和TGARCH模型在高波动的时间段内预测偏差特别大[12].Christoffersen,Elkamhi,Feunou（2007）基于Duan（1995）的GARCH模型,分析了条件非正态分布和条件正态分布下的定价差异,发现前者的定价效果要好于后者[13].
然而,到目前为止,用GARCH族模型对上证50ETF期权进行定价研究的,并不多见,部分原因在于上证50ETF期权诞生时间非常短暂.因此,本文尝试在这方面做点工作,利用GARCH族模型对上证50ETF期权进行定价研究,试图通过比较三个模型的定价效果,探寻适用于我国现阶段50ETF期权市场的定价模型.
二、GARCH族模型
(一)GARCH模型
传统时间序列模型都假定波动率并不随时间变化的,但在现实市场中波动率具有时变性.Engle提出的ARCH模型能够很好刻画波动率的这种时变特性.
对于某一时间序列yt,其变化规律可由下述回归模型描述：
■ （1）
在t时刻可获得的信息集为Ωt-1的条件下,误差项εt遵循以0为期望、ht为条件方差的正态分布,即■等于0,■亦可写作■,其中■.
结论：适合期权论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关国内期权交易平台开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
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