股票指数ETF期权推出对中国股票市场波动性的影响——基于上证50ETF期权高频数据的实证分析

ETF期权是以交易型开放式指数基金(ETF)为标的的金融衍生产品,有活跃证券市场、价格发现、增强市场流动性和稳定性、促进资本市场良性发展等功能。本文运用GARCH模型、TARCH模型对上证50ETF期权推出后标的指数波动性变化进行了研究。研究结果显示:上证50ETF期权的推出降低了标的资产上证50指数的波动性,同时指数波动的不对称性出现反向逆转。结论表明上证50ETF期权的推出提高了市场的稳定性和理性程度,对中国资本市场的发展有着有益影响。     

基于B-S模型的上证50ETF期权定价研究

ETF(交易型的开放式指数基金),可以在交易所内上市进行交易并且基金的份额是可变的,在开放式的基金中是一种极其特殊的基金。ETF的优点是它结合了俩大类基金——封闭式和开放式的运作特点:第一、交易成本低;第二、当天可以套利;第三、具有高透明性。本文以上证50ETF为研究的对象,通过对模型中的参数进行分析来分析期权的基本信息。以Excel、MATLAB为工具,利用历史波动率来估计标的资产收益率的波动率,代入B-S模型中对期权进行定价计算,并将计算出的结果与期权的市场价格进行对比,分析定价误差(真实市场价格与B-S模型价格差)产生的可能原因。     

基于BS模型的上证50ETF期权实证研究

本文基于Black-Scholes定价模型对上证50ETF期权的价格进行实证研究,用控制变量法分析影响期权价格的五个因素(标的资产现价、期权执行价格、无风险利率、波动率、期限),通过R软件实现对上海证券交易所挂牌交易的上证ETF期权的实证检验,将利用Black-Scholes模型计算出来的期权理论价格与实际收盘价进行对比,分析实际期权价格与测算价格差异产生的原因。     

基于HAR模型的50ETF期权推出对市场波动性的影响

上证50ETF期权推出已近4年,本文选取50ETF期权推出前后的标的资产5分钟高频收益率序列数据计算已实现波动率,构建带跳跃成分的HAR-RV-J模型,研究期权推出前后,对标的资产市场的波动性结构的影响。研究发现,50ETF期权的推出,使市场未来波动率受历史中、长期波动率的影响增加,这反映了市场波动率结构在一定程度上得以改善。但是,因期权推出初期的交易规模有限,整体检验结果表明标的资产市场的波动性难以避免地受到系统性波动的影响,此外,本文发现,期权的推出使得市场波动率结构变得更为复杂。     

期权平价关系在中国市场的实证研究

2015年1月9日证监会批准了上交所以上证50ETF为标的,开展期权交易试点工作。2015年2月9日,境内首只期权——上证ETF期权正式上市交易,从此A股迈入期权时代。期权平价关系是在完备的无套利的金融市场条件下,有效金融市场中存在的确定性关系。本文将期权平价关系应用到我国刚成立的期权市场上,运用eviews对我国市场的期权历史数据进行检验,来验证期权平价关系在我国是否成立。     

上证50股指期货价格发现能力的探究

这篇论文用高频数据研究了中国新建立的上证50指数期货的价格发现功能。我们实证研究的结果表明,上证50指数期货在价格发现的过程中起到一定程度上的作用。我们的结果同时也表明了中国的股指期货市场已经有所发展,股指期货可以作为一个价格发现的工具。     

基于深度学习的期权价格预测研究

期权作为一种高杠杆的金融衍生品,拥有出色的套利和对冲性能。传统的无套利期权定价方法,包括Black-Scholes期权定价模型、Merton模型和Heston模型,他们的诞生均具有严格的假设条件,同时使用随机过程拟合期权价格走势。然而,由于实际期权市场与上述严格的假设条件具有较大差异,因此传统的无套利期权定价方法无法还原实际市场中的期权定价过程。由此,本文着眼于数据驱动方法,采取深度学习算法来模拟期权定价过程。本文选取上证50ETF期权的数据,在传统无套利的Black-Scholes期权定价理论基础上,利用深度学习中的BP神经网络及LSTM神经网络模型对欧式期权定价进行可行性研究。本文建立两个期权价格预测模型,并利用这两个模型分别对期权价格进行预测,用MSE、MAE和R-squared这三个模型评价指标来描述不同模型的预测精度。实证结果表明,LSTM模型的预测精度在预测上证50ETF期权价格时具有显著优势。     

中美股指期货与股票市场价格发现功能研究

针对目前在股指期货市场价格发现研究中,大多局限于单个市场研究,而缺乏对多个市场间研究的现状,借助向量误差修正模型对中国和美国的股指期货市场和现货市场之间的价格发现功能进行实证研究。实证结果表明长期内现货价格引导股指期货价格。而短期两市场价格存在双向格兰杰因果关系,两国得出短期价格领先滞后关系略有不同,我国短期股指期货的价格发现功能更有优势。     

ETF期权与成分股动态溢出效应研究

ETF期权市场与股票现货市场存在波动性联动，了解这种联动有助于投资者做出投资决策和风险控制措施。通过构建DCC-GARCH模型探讨ETF期权与成分股的波动率动态相关性。研究发现：ETF期权与标的ETF的动态相关性记忆性偏弱但较稳定，与各成分股的动态相关性记忆性较强且不同时期差异较大；行业在ETF中的份额对行业成分股与期权的相关性产生了正向作用，上证50ETF期权与金融类成分股的动态相关性更大，沪深300ETF期权与金融和非金融类成分股的动态相关性无明显差异；在熊市状态下，ETF期权与各成分股的波动率联动效应更强。基于此，投资上证50ETF期权需重点关注金融板块权重股；投资沪深300ETF期权可重点关注持仓前列成分股；可利用ETF期权对于ETF、成分股及投资组合的对冲效果，构建相应比例的风险对冲头寸。     

我国股指期货价格发现功能的再探讨——来自三个上市品种的经验证据

本文首次采用沪深300、上证50和中证500三个品种股指期货与现货的5分钟高频数据,在静态和动态递归协整分析框架下,通过长期弱外生检验、广义方差分解、永久短暂模型以及信息份额模型,从统计和经济显著性两个方面,对我国股指期货与现货的价格发现功能进行全面考察,把握了其时变特征.实证结果表明,三个品种的股指期货与现货具有比较稳定的长期均衡关系.对于沪深300和中证500股指期货与现货,期货价格为弱外生变量的频率都在90％以上,期货引导现货;在剩余不到10％的递归子样本下,期现价格相互引导;而且在所有的递归样本中,期货的价格发现贡献度都高于现货.对于上证50股指期货与现货,期货引导现货的频率达到70％以上,两者相互引导的频率在10％左右,此时,期货的价格发现贡献度高于现货;但在本次股灾期间,同时也出现了现货引导期货、现货价格发现贡献度反超期货的特殊情形.总体而言,我国的股指期货市场正在逐步走向成熟,具备了良好的价格发现功能.