上证50ETF期权定价实证研究——基于B-S期权定价公式

2015年2月9日,我国境内首只股票期权——上证50ETF期权正式上市交易,打开了我国证券市场权益期权时代的大门,将对我国整个金融市场的发展产生深远且持久的影响,因此对研究该期权的定价问题有着深刻的意义。本文主要用基于历史波动率和基于GARCH模型预测的波动率的B-S模型为期权定价,并用平均偏离度量化结果进行分析,得出基于GARCH模型的B-S期权定价方法预测的效果好于其历史波动率的B-S期权定价效果的结论。     

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。     

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。     

ARCH模型族在中小板低碳股市场的实证分析与比较研究

低碳经济作为新兴的行业,其迅速发展必然会为我国能源市场与证券市场带来长远影响,本文选取国内十只中小板低碳股票为研究目标,通过其日收益率序列的统计与分析,利用ARCH模型、GARCH模型对中小板低碳证券市场波动性进行研究与分析,目前在国内用GARCH模型研究股票波动多集中在上证和深证指数,本文创新性地将其运用到中小板低碳股票,研究其波动的特殊性,对于展望能源市场的发展趋势和对于投资者减小投资风险具有一定的意义。     

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。     

初探我国沪市股价波动性——基于ARCH模型和GARCH模型

金融市场的波动一直是经济研究人员和投资者关注的焦点。在计量经济学领域,自回归条件异方差模型(ARCH模型)和广义自回归条件异方差模型(GARCH模型)经常用在金融时间序列分析中。特别是GARCH(1,1)模型在金融资产的波动性研究中得到广泛的应用。以沪市综合指数为研究对象,分别运用ARCH模型、GARCH模型进行初步研究,分析我国沪市股价波动的动态特征。     

基于GARCH模型的股票收益率波动的实证分析

以上证指数为例,利用GARCH模型对我国股票收益率波动进行研究。在建模中,主要进行了平稳性检验;参数估计和检验;ARCH效应检验并拟合GARCH模型。结果证实了股票收益率的波动存在ARCH效应,且GARCH模型能较好的拟合股票收益率序列数据。     

基于GARCH和E-GARCH模型的投资组合波动预测分析:以上证50指数为例

通过借助GARCH模型和考虑数据不对称性的E-GARCH模型,分析上证50指数投资组合波动的预测性,实证结果发现:上证50指数日收益率波动均存在条件异方差,市场收益率的波动随时间的变化而变化,而且经常在某一时刻中连续出现偏高或偏低的情况;另一方面,从GARCH模型和E-GARCH模型对上证50指数的预测比较可看出,选取的上证50指数样本数据具有一定的不对称性,短期来看,GARCH模型和E-GARCH模型都能够很好的拟合上证50指数的日收益率波动轨迹,预测误差较小。但随着样本期的延伸,相对于GARCH模型,E-GARCH模型预测效果的相对误差更小。     

基于GARCH族模型的上证指数波动性实证研究

本文利用2008年1月2日至2014年2月28日的上证综合指数每日收盘价数据对其进行了ARCH效应的检验,结果表明上海证券市场存在着显著的GARCH效应,并且存在非对称的情况。在非对称模型的研究中发现,GARCH-M模型并不适合模拟我国上海证券市场股价的波动情况。在模型的选择上,从信息准则角度看TGARCH（1,1）最佳,从模型的预测结果看GARCH（1,1）最佳。     

基于Heston模型的期权定价与波动率建模——以上证50ETF期权为例

文章首先回顾期权定价方法的经典模型及发展过程;其次,介绍了Heston模型的欧式期权半显式解的形式;再次,实证部分对象为上证50ETF期权,使用了LM算法对Heston模型进行参数估计,并评估了该模型的隐含波动率拟合情况;最后,对Heston模型研究的进一步发展进行了展望。     

基于高频数据的ARCH类模型波动预测比较分析

Realized Volatility是在高频数据的研究基础上发展起来的度量波动率的新方法。本文以上证综合指数的高频数据为研究对象,采用滚动式样本外一步预测的方法对5种ARCH类模型进行了模型预测能力的比较研究。主要结论有:(1)Realized Volatility作为解释变量加入GARCH模型后能够提高波动预测精度。(2)GARCH-RV的波动预测值为Realized Volatility的无偏估计量。(3)沪市存在波动非对称性与很长的持续性。     

上证指数收益率序列研究

条件异方差模型ARCH旨在对因变量的方差进行描述并预测。其中,被解释变量的方差设定依赖于因变量的过去值或者依赖于一些独立的外生变量。本文基于GARCH模型计算的金融资产波动率为衡量投资者持有资产的风险提供了有力的帮助。     

碳排放期权定价及实证研究——以湖北碳排放交易中心为例

碳期权作为碳金融市场上重要的交易产品,合理定价有利于投资者做出理性的碳期权套期保值决策,降低碳交易市场风险。因此,本文基于湖北碳排放交易中心碳配额数据构建定价模型,以此对我国八大碳交易市场价格提供一定的借鉴。本文将GARCH模型和期权定价模型B-S引入碳排放交易期权的定价研究中。通过碳排放交易中心配额期货收盘价的数据检验,发现价格波动情况具有非正态性和尖峰厚尾的特征,并采用GARCH模型拟合预测碳价收益率波动率,将预测的数据求取标准差后得到最终日波动率,从而带入B-S定价模型中进行价值估值。结果表明,GARCH模型具有良好的拟合性,有利于提高定价的精准度。     

我国黄金期货市场价格波动率实证研究

中国于2008年1月9日在上海期货交易所推出了黄金期货,这标志着我国黄金流通的市场化由现货市场与期贷市场并驾齐驱的新纪元.GARCH族模型较好的你喝了实证研究中发现的资产收益的肥尾、波动率集聚等特征,广泛应用于资产收益与波动率的分析.本文应用GARCH、EGAECH、GARCH-M等GARCH族模型扩展形式,对我国黄金期货进行分析,论证了其时间序列具有肥尾,波动率集聚特征,很强的波动持续性存在ARCH效应.通过对模型的拟合,认为我国黄金期货市场不存在杠杆效应和高风险高回报特征.     

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。     

基于层次分析法的期货公司开展期权业务SWOT分析——以DX期货公司为例

随着上证50ETF期权的正式推出,中国金融市场进入"期权时代"。期货公司作为期权市场的重要参与者,将面临怎样的机遇和挑战?本文以DX期货公司为研究对象,运用SWOT方法分析其开展期权业务存在的优势和劣势,通过AHP层次分析法研究公司拓展期权业务的具体战略.认为公司应该抓住现有发展机遇,依靠强大的股东背景和高素质的研发团队实现公司期权业务的飞跃。     

期货和期权市场与中国股票市场波动关联研究

股指期货和期权作为衍生产品的一种,对股票市场的波动性有着很大的影响。股指期货和期权对现货市场的波动性既有放大的"杠杆"效果,又有"对冲"的效果。那么股指期货和期权对现货市场的影响实际上是怎么样的仍需要进一步验证。本文从理论和实证分析对上面议题进行了研究。使用了GARCH模型和加入了一个虚拟的哑变量来研究股指期货和期权推出前后股票市场指数的波动率是否有改变。本文得出的结论是,无论是沪深300指数,上证50指数还是中证500指数,在它们相对应的股指期货或期权推出之后的很长时间之内,股票指数的波动性确实是降低的。另外,这个证据也有力地表明,股指期权期货的推出在中国是成功的,对市场是起到"稳定"的作用的。     

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。