无模型隐含波动率及其所包含的信息: 基于恒生指数期权的经验分析

对香港恒生指数期权所含信息进行研究,并通过使用无模型隐含波动率对期权市场的效率进行直接检验, 结果发现:无模型隐含波动率所含信息最多, 它完全包含了所有历史波动率 所含信息,香港恒指期权市场是有效的; 在对未来一个月的预测中,无模型隐含波动率还完全包含了~BS~隐含波动率的信息, 在对未来两个月的预测中, 无模型隐含波动率虽不能完全包含~BS~隐含波动率,但仍然包含了最多的信息; 期权市场交易量的大小, 同时交易的不同行权价的期权的多少, 是影响无模型隐含波动率预测能力的重要因素;为追求积分密度进行过多人为的插值以及过大区间的积分,会导致无模型隐含波动率预测能力的降低,由此得到了无模型隐含波动率的相对合适的计算方式.美国已于~2003~年开始采用 无模型隐含波动率编制波动率指数.随着金融衍生品市场的不断发展,无模型隐含波动率在资产定价、风险管理方面将发挥越来越重要的作用.     

波动率预测：多元GARCH模型能战胜一元GARCH模型吗?——二元DCC-GARCH模型与一元GARCH模型的PK

波动率在不同资产(市场)之间的传导应当为预测波动率提供有用信息,使波动率预测更准确。本文考察了二元DCC-GARCH模型在预测波动率时是否优于传统的一元GARCH模型。研究发现：波动率在不同资产间的传导,可以为预测波动率提供有用信息,有助于提高预测的准确性;波动率溢出越明显,对提高预测帮助越大;日数据传递信息更及时,在预测波动率时能比周数据提供更有用的信息;实际波动率的不同度量方式会影响波动率预测准确性的评判结果,但一个占优的多元GARCH模型预测的波动率,可以在所有度量方式、评判标准下都占优。本文为进一步研究多元GARCH模型在预测波动率方面的应用提供了有益的启示。     

椭圆分布中均值-方差分析与期望效用理论的一致性研究北大核心CSSCI

均值-方差分析与期望效用理论的一致性自该方法被提出后一直就是一个值得研究的问题。传统观点认为,当分布为多元正态分布或效用函数为二次函数时,两者才是一致的。研究表明,当椭圆分布的边际分布的支撑可抵达负无穷时,两者也是一致的。椭圆分布作为包含多元正态分布等在内的分布族,已被广泛用于投资组合和风险管理的研究中。两者之间所存在的一致性不仅说明在这种条件下均值-方差分析的有效性,而且还可以拓展均值-方差分析的应用范围。这表明,该研究具有一定的理论和应用价值。