实物期权评估模型中波动率的计算及其敏感性分析

波动率是实物期权评估模型中较难确定的参数,其计算的合理性与可靠性对实物期权理论在资产评估中的应用推广有着重要影响。本文首先介绍实物期权模型在资产评估中的应用,并基于B—S模型阐述波动率在实物期权评估模型的内涵与特点,然后总结实物期权评估模型中波动率的计算方法,重点分析了其在模型中对实物期权价值影响的敏感性,勾勒出不同波动率下的实物期权价值变化。     

时间序列模型在金融产品价格预测的效果分析

金融市场的波动率对资产定价、组合投资以及风险管理无论是在理论上还是在实践上都是非常重要的。本文选取两种不同的时间序列模型——实际波动率和 GARCH模型,对不同的金融产品价格进行预测并分析比较各自的效果。     

低波动率溢价条件下的备兑权证定价

作为对传统期权定价模型的改良，本文将不同的波动率模型导入BlackSchole（1973）模型以及Hull＆White（1987）模型，研究了在低波动率溢价条件下各种波动率模型与定价模型结合而形成的新定价模型对中资股背景的备兑权证定价的能力。根据样本所计算的结果显示，Hull＆White模型与GARCH$波动率模型的结合能够较为精准地对备兑权证进行定价。此外，面对我国证券市场可能迎来的备兑权证即将发行的格局，本文还提出了加强发行商资格审批、发行后风险控制监管相对灵活等建议。     

黄金期权波动率曲面的建立与研究

文章首先分析了美元黄金期权市场的主要特点,比较了现货期权和期货期权的异同。然后深入研究了多种波动率模型,分析了不同波动率模型的优缺点及可行性,进而引出了美元黄金期权波动率曲面的构建体系,包括隐含波动率计算、波动率微笑拟合、多种插值方法比较和曲面光滑处理等等。文章尝试将美元黄金期权波动率曲面映射至境内人民币黄金期权波动率曲面元黄金期权波动率曲面映射至境内人民币黄金期权波动率曲面,并简要介绍了波动率曲面的一些应用场景。     

模型风险:银行合意存保费率区间定价

银行存款保险费率定价往往基于期权理论模型,定价结果对不同模型设定敏感性各有不同。本文分别基于不同期权定价模型、不同波动率估计方法、以及考虑监管宽容与否三种不同维度上对我国商业银行存款保险费率进行测度,分析了不同模型设定对定价结果的影响及模型风险;首次提出了银行合意存保费率区间定价与附属担保金的概念及其风险管理思路。实证结论表明:波动率估计方法存在一定敏感性,但不起决定性作用;基于标准差所测结果稳健性更优,可作为参照系。考虑监管宽容与否的影响在于量上的全局性调整,对不同银行存保费率排序影响不大。基于不同期权模型设定敏感性最强,且是模型风险主因。本文提出的银行合意存保费率区间定价及其附属担保金的思路对存保制度或更具理论及实务意义。     

带高频信息及交互效应的波动率模型

本文利用股票市场的高频数据波动率预测,采用隔夜波动率和交易时段波动率预测模型,其中,隔夜波动率模型考虑了周末效应对波动率的影响,在交易时段波动率模型中,"已实现波动率"采用基于周平均收益率的函数系数形式,以考察短期收益与高频信息的交互影响,建立了函数系数GARCH模型。基于上证综指的实证分析显示,隔夜波动率存在明显的周末效应,交易时段波动率"杠杆效应"显著,短期收益与高频信息存在显著的非线性交互作用。     

中国股市波动率的双重不对称性及其解释——基于MS-TGARCH模型的MCMC估计和分析

本文应用MCMC方法估计了上证综指的MS-TGARCH模型,并得出中国股市的波动率存在双重不对称性。其一,每个波动状态中,中国股市的波动率都存在不对称性,其中高波动状态的波动率对好消息的反应显著大于坏消息,而低波动状态则刚好相反;其二,不同状态之间,中国股市波动率的不对称性刚好相反,并且高波动状态伴随着显著大于0的平均收益率。最后,本文从投资者心理、行为以及中国经济大环境等角度进行了解释。     

我国黄金现货波动率预测能力分析——基于GARCH模型与CARR模型的比较

GARCH模型是金融资产波动率研究最常用的方式,近期Chou提出的CARR模型在估计波动率方面也显示一定的先进性。本文以我国黄金现货市场的主要交易品种Au99.95为研究对象,利用GARCH模型、GARCH-SKST模型、CARR模型和CARRX模型对我国黄金现货市场的波动率进行拟和,并根据Mincer-Zarnowitz回归方程和Diebold-Mariano检验对各类模型进行了预测能力比较分析,得到的结论是CARR模型在波动率研究方面优于其他模型。     

期权定价模型中的波动率分析

布莱克-斯科尔斯的期权定价模型是一个对经济理论、金融实践产生巨大影响的模型。该模型需要输入的参数中唯一无法在市场中直接观察到的重要变量是基础资产的波动率。基于历史数据来计量的历史波动率有严重缺陷,于是人们根据期权的市场价格,利用Black-Scholes定价模型倒推出隐含波动率。隐含波动率反映投资者对未来市场的共同预期;对于避险者的套期保值业务来说,这是进行风险管理的一项重要指标。然而,隐含波动率在使用过程中也存在着＂波动率微笑＂、＂波动率偏斜＂及＂波动率期限结构＂等现象。究其根源,皆源自于Black-Scholes模型所依据的某些假设条件与实际情况不相符合。     

基于SEMIFAR模型的我国股市波动率的长记忆性研究

以深圳股票市场1997年1月1日至2011年10月10日深证成分指数行情数据为样本,采用SEMIFAR模型,研究中国股票市场波动率的长记忆特性。首先,对长记忆的统计检验进行计量分析,研究发现对数日波动率序列衰减缓慢并在滞后200阶的情况下依然显著,这表明我国股票市场波动率序列具有长记忆性。紧接着,尝试使用SEMIFAR模型对日波动率序列进行建模和预测,结果发现SEMIFAR模型在对数日波动率序列长记忆建模中效果很好。     

算术平均亚式期权定价模型与方法研究

文章对亚式期权的估值方法和模型进行了实证分析。首先简介亚式期权的常见类型,并回顾其经典的估值方法。然后基于常数波动率假定,对比了解析公式和Black模型蒙特卡洛模拟的结果;并在考虑波动率时间方向期限结构的情况下,对比了解析公式和波动率时变的Black模型蒙特卡洛模拟的结果。最后考虑波动率曲面时间和执行价格两个维度,分析波动率曲面结构和各种汇率模型对亚式期权估值的影响。     

允许卖空情况下基于Black-Litterman模型和GARCH族模型的投资组合研究

本文考虑在允许卖空的情况下,结合投资者对未来收益的绝对估计和考虑投资者偏好的马科维茨投资组合模型,对两种模型的结果进行比较,简要描述投资者的主观估计对投资组合结果的影响,发现模型参数估计的偏差会引起结果的较大偏差,进而分别引入TGARCH模型和DCC-GARCH模型对收益率和波动率进行预测比较,运用该模型给出投资者对未来市场收益情况的绝对估计,得到结果发现,对实证采用数据拟合两种GARCH模型,投资组合的相对损失小于原先的马科维茨模型,但两种模型对波动率描述的侧重不同,仍有不同程度的不足。     

波动率建模新视角: 无套利局部波动率曲面 ——以上证50ETF期权市场为例

基于SVI函数、平远期插值和Dupire公式,提出NALVS局部波动率建模算法,成功解决了中国期权市场上"有套利"和"少数据"两大难题,构建得到上证50ETF期权无套利局部波动率曲面.研究发现:(1)无套利局部波动率曲面可灵活刻画波动率偏态和期限结构,充分挖掘市场信息;(2)不同时期,上证50ETF期权波动率曲面性态不尽相同,具体表现为NALVS算法下波动率参数的时变性;(3)NALVS算法比BS模型和GARCH模型在场外期权复制对冲上能够得到更小的对冲误差,表明该算法更有利于金融机构对场外期权进行复制和静态对冲.     

中国经济政策不确定性对公司债波动的影响研究

为探究中国经济政策不确定性对公司债市场波动的影响,本文使用中国经济政策不确定性指数衡量中国经济政策的不确定性、上证公司债指数衡量公司债市场,通过构建单因子GARCH-MIDAS模型,研究公司债市场的实际波动率、经济政策不确定性的水平值和波动率对公司债市场的波动影响。实证结果表明:混频波动模型可以有效识别公司债市场波动的长期成分;公司债市场的实际波动率、经济政策不确定性的水平值和波动率是公司债波动的重要驱动因子。     

隐含波动率对公司债信用利差的预测能力研究——来自上证50ETF期权的证据

本文以2015年2月至2018年3月在证券交易所发行与交易的一般公司债券为样本,建立面板固定效应模型分信用等级来研究上证50ETF期权隐含波动率对公司债信用利差的影响。研究结果显示隐含波动率对不同评级公司债信用利差影响显著且为正,隐含波动率可以用来预测公司债信用利差。借助本文的研究,不仅可以检验隐含波动率是否能够包含经济运行态势的信息,评估上证50ETF期权的定价效率,也可以为投资者对冲信用风险提供一种新策略。     

风险与收益率的跨期特性研究

从Merton(1973)的ICAPM模型出发,对波动率与收益率关系的进行分析得出,在选择不同的窗口长度、模型和选择变量得出的波动率与收益率两者关系都是不稳定、不一致乃至相反的结论.从套期保值和结构转移的角度来看,理论上和现实中的收益率和波动率之间的相关关系也不统一.究其原因,研究分散于对其关系的单独确认和分别解释中存在内在的缺陷.     

创业板指数波动率预测效果比较研究——基于GARCH族模型

创业板的推出虽然为投资者提供了更为多样的投资渠道，但其投资风险明显高于主板市场。本文运用GARCH族模型对创业板指波动率进行了实证分析，并对各模型的波动率预测效果进行比较。结果表明，AR（1）-GARCH（1，1）模型对创业板指波动率的预测更为有效。     

基于VaR的我国上证股市风险的实证研究

VaR方法的引入使金融资产的风险分析得以量化,其实质是波动率的计算。本文正是基于VaR方法,通过计算不同模型在不同分布下的VaR值,对上海股票市场风险进行比较分析。分析结果表明,GED分布下各模型对风险高估或低估的现象均有所缓解。TARCH模型和EGARCH模型比GARCH模型更能反映我国股市波动情况且前两种模型间并没有绝对的优劣之分,都能较好地反映收益率的风险特性。     

印花税税率调整、股市波动性风险与行业差异

本文采用GARCH模型对证券交易印花税税率调整给股市波动带来的风险进行估计,得出结论为印花税税率与各行业股票收益波动率正相关,印花税税率调整给深圳股票市场带来比上海股票市场更大的波动性风险,不同行业股票收益波动率对印花税税率调整的敏感度各不相同。最后提出取消证券交易印花税,改征资本利得税,并实行股票投资所得行业差别税率的政策建议。     

美元指数波动对我国资本流动的非对称效应研究 ——基于MS-VAR模型的分析

随着资本市场开放,我国资本流动加快。为防范短期资本的大幅波动,本文选取2006年10月～2018年4月的月度数据,使用GARCH模型测度美元指数波动的幅度,并运用MS-VAR模型分析美元指数波动率以及其他变量对我国资本流动的影响。实证结果显示:包含美元指数波动率在内的各因素变量会对我国资本流动产生一定影响,但这种影响在不同区制下各不相同,即存在非对称效应;在资本流动结构方面,在国际资本流出和流入状态下,美元指数等变量对资本流动的影响也不相同。