基于非对称跳跃粗糙随机波动率模型的期权定价研究

基于资产价格存在的非对称跳跃与资产波动率存在的粗糙特性,本文提出了粗糙带非对称跳Heston模型(rHeston-AEDJ),在风险中性测度中推导出该模型的特征函数.由于模型的非马尔可夫且非半鞅性质,不能使用传统的欧拉方法进行逼近,本文使用混合模拟方法对该模型进行逼近,并解决粗糙波动率下奇异期权的定价问题.在风险中性测度下,基于Fourier-SINC推导了欧式期权的拟闭解.实证研究结果表明,上证50ETF价格存在跳跃、波动率Hurst指数远小于1/2,即波动率存在粗糙性,并基于拟闭解对上证50ETF期权进行定价实验发现本文所提出的rHeston-AEDJ模型在样本内外均有较好的定价精度.本文的研究对国内外期权产品定价与精确风险管理具有重要的现实意义和应用价值.     

非仿射随机波动率模型下的50ETF期权定价基于Fourier-Cosine方法

非仿射随机波动率模型因其简约、且能较好刻画资产收益率分布的尖峰、厚尾、有偏等特性,近年来日益受到金融学界和业界的关注;然而,由非仿射随机波动率模型推导的衍生品定价方程,难以得到解析定价公式,因而其在实际应用中存在较大困难.应用扰动法处理标的资产对数价格的特征函数所满足的柯尔莫哥洛夫后向方程,得到特征函数的解析逼近式;然后应用FourierCosine方法,推导出欧式期权的拟闭型定价公式.上证50ETF期权定价的数值结果表明由推导的拟闭型定价公式计算得到的期权价格以及Greeks值,与市场价格和Wind资讯给出结果十分接近;且定价精度和效率明显优于当前同类型研究.本研究可望为上证ETF新期权品种提供一种高性能、应用级的定价和风险量化管理工具.     

考虑时变波动率影响的最优期权投资组合

本文基于上证50ETF期权,构建单期模型求解最优期权组合问题.我们采用GARCH模型和GJR-ST模型来刻画标的50ETF日对数收益率的动态过程,采用蒙特卡罗模拟法生成标的资产在期权到期日的价格分布.样本外实证结果表明,GARCH模型和GJR-ST模型构建的最优期权组合都能获得显著为正的样本外平均收益.而相比于GARCH模型,GJR-ST模型能更好地管理波动率风险,因而可以获得更高的收益风险比.     

基于特征函数局部结构微扰法的行为期权定价研究

行为资产定价模型(behavioral asset pricing model,BAPM)因其能较好地解释金融市场异象,近二十年来一直是金融学界的热门研究主题之一.然而,BAPM模型较少应用于现实期权定价,原因之一是很难获取它的特征函数表达式,导致期权解析定价公式的缺失.本文针对Farkas等(2017)和孙有发(2020a)提出的考虑了投资者非理性情绪以及羊群行为的一类BAPM模型,为获取该模型的特征函数解析式,首先将它解构为精确部分和待定的局部结构,然后应用微扰法和费曼卡兹定理获取该局部结构的逼近表达式,进而合成得到原始特征函数的高精度解析逼近;最后应用Fourier-Cosine方法,推导出该类BAPM模型下的欧式期权近似解析定价公式.数值实验与实证研究表明:1)与孙有发等(2020b)提出的基于一阶扰动的Fourier-Cosine定价方法相比,本文提出的基于特征函数局部结构微扰法的行为期权定价方法,在不损失效率的前提下,无论是在定价精度、还是在稳定性方面均有更优越的表现;2)将BAPM模型下的欧式期权解析定价公式应用于上证50ETF和沪深300ETF期权市场,定价精度高于现有...     

基于局部波动率模型的上证50ETF期权定价研究

局部波动率模型被广泛运用于风险管理、期权定价等领域,该模型不仅可以描述波动率微笑、期限结构等实际现象,同时能保证市场的完备性.研究局部波动率模型的核心目标是对隐含波动率进行建模.本文分别通过参数法和非参数法对隐含波动率建模,不仅保证了波动率曲面的无套利性,同时给出了非参数法求解局部波动率的显式表达式,从而消除了近似误差,得到较为光滑的波动率曲面.此外,本文基于局部波动率模型对我国上证50ETF指数期权的定价进行了实证研究,分别从样本内定价误差、样本外定价误差、套期保值效果三个方面分析比较了该模型的定价效果.实证结果显示:对样本内数据,非参数法拟合的定价结果优于参数方法;对样本外数据以及套期保值效果来说,参数法取得的效果较好.特别地,隐含波动率建模方法无论是对期权定价还是套期保值,效果均优于直接根据市场数据建模的结果,样本内定价误差可减少一半以上,均方误差可降低1～2个数量级.     

基于等价鞅测度的动态套期保值模型研究

分别考虑期货机会成本和期权预算约束,建立最优期货和期权套期保值模型.通过构造等价鞅测度,在风险厌恶型一般效用函数下证明了模型最优解是唯一存在的,给出了求解模型的算法步骤;并在负指数效用函数下得到期货和期权最优头寸的显式表达式.实证研究表明:为规避上证50ETF价格风险,期货和期权套期保值都获得了正收益.期货(权)套期保值收益随着投资者风险厌恶系数的增加而增加(减少).通过分析预算的影响建议风险厌恶系数较小的投资者在预算较大时选择期货套期保值,而风险厌恶系数小预算较少或风险厌恶系数较大的投资者选择期权套期保值;通过模拟金融危机情景发现随着标的价格波动的增大,期货套期保值收益增大、期权套保收益减少,建议投资者在现货价格波动较大时优先采取期货套期保值.     

期权交易量能预测波动率吗——来自上证50ETF期权的证据

本文基于上证50ETF期权日交易量,按在值程度构建虚值,平值和实值期权的交易量占比,测试各类期权交易对上证50ETF已实现波动率的预测能力.结果发现虚值期权能显著提升HAR, HAR-CJ模型的波动率预测效果.进一步研究发现,虚值期权中的信息含量主要来自于深度虚值期权,非深度虚值期权对波动率预测效果较弱.相比隐含波动率,深度虚值期权对波动率的样本内拟合和样本外预测效果都更佳.深度虚值期权中,看涨期权的信息含量大于看跌期权,且看涨期权交易量与未来波动率负相关,看跌期权交易量与未来波动率正相关.这些结果表明,信息交易者倾向于使用深度虚值期权交易,而深度虚值看跌和看涨期权与未来波动率的不同关联性恰好与杠杆效应一致.本文的发现可用于改进现有的波动率预测模型,还将有助于完善监管者的风控指标体系.     

两资产亚式彩虹期权的定价研究

研究一种奇异路径依赖型期权——两资产亚式彩虹期权的定价问题.基于Black-Scholes期权定价模型的假设条件,利用无套利原理,构建了反映两资产亚式彩虹期权路径依赖特征的多因素定价模型.并结合边界条件,推导了基于两个标的资产的几何亚式彩虹期权的解析定价公式,借助它运用蒙特卡罗模拟法中减少变量技术对两资产算术亚式彩虹期权定价,得到了该期权更精确的估计值.     

多元非线性期权定价模型及实证分析

在GARCH模型基础上发展了多元期权定价的方法,采用逆高斯分布(NIG)描述标的资产的分布,以便更准确地捕获金融资产常见的厚尾、尖峰和偏态分布的特征。而考虑到资产间的相关关系可能是非线性的,对资产的相关结构的描述则运用了Copula函数技术。最后,依据风险中性定价原理给出了CopulaGARCH-NIG期权定价模型。为了检验本文模型的效果,对人民币指数期权进行了实证分析,结果显示:Copula-GARCH-NIG模型得到的期权价值与传统的Black-Scholes模型(B-S)和Copula-GARCH模型得到的期权价值有实质的差别,实证过程展示了Copula-GARCH-NIG模型的优势。     

随机利率条件下的欧式期权定价

分别选择标的资产价格和零息债券价格为计价单位,给出了利率和标的资产价格的漂移系数和扩散系数为适应随机过程的条件下、在期权生命期内任意时刻的欧式期权价格的一般形式.当 利率和标的资产价格的波动率过程为时间 $t$的非随机函数时,欧式期权价格具有解析形式. 给出了一个标的资产价格服从几何布朗运动、利率服从HJM模型的欧式期权定价的例子,并导出期权价格的解析式.     

基于GARCH扩散模型的权证定价

考虑了标的资产服从GARCH扩散模型下的权证定价问题. 首先,基于有效重要性抽样(EIS)技巧,给出了GARCH扩散模型的极大似然(ML)估计方法; 然后,以上证和深证综合指数数据为例, 利用EIS-ML方法估计了GARCH扩散模型,表明了EIS-ML估计方法的有效性; 最后,给出了基于恒生指数权证的实证研究. 结果表明:GARCH扩散权证定价模型比经典的Black-Scholes(B-S)模型具有更高的定价精确性.     

基于长记忆性特征的欧式期权模糊定价研究

为了将金融市场的长记忆性特征纳入到不确定环境下欧式期权定价研究中,用分数布朗运动去刻画标的资产价格的变化过程.在分数Black-Scholes模型的基础上,考虑到金融市场的不确定性包括随机性和模糊性,运用随机分析、分形理论和模糊集理论构建了不确定环境下金融市场长记忆性特征的欧式期权定价模型.其次,分析了金融市场长记忆性的度量指标Hurst指数H对欧式期权定价的影响.最后,通过数值实验论证了该定价模型的合理性和可行性.研究结果表明:在不确定环境下充分考虑长记忆性特征得到的欧式期权定价模型更符合金融市场.     

标的资产服从混合过程的期权定价模型

通过对期权的标的资产（以股票为例）的价格行为过程进行分析,引入一种价格服从混合过程的新模式,改变了Ｂｌａｃｋ－Ｓｃｈｏｌｅｓ期权定价模型的基本假设之一,推导出一种新的期权定价模型,获得了较理想的结果.     

上证综指马尔可夫转换模型的MCMC估计和分析

引入结构突变,对上证综指马尔可夫转换-ARCH模型通过马尔可夫蒙特卡罗方法(MCMC方法)进行估计。在30000次参数模拟之后,本文得到稳健、可靠的结果,似然比检验显示本文模型好于几乎所有GARCH族模型。本文结论:(1)相对于世界主要股市,中国股市各波动状态的持续时间短、波动幅度大;(2)不像其他股市,中国股市的波动不能反应国内外的政治经济状况的变化;(3)中国股市中等波动状态的收益率显著大于0。这些结论提供了一个认识中国股市波动性的全新视角,还揭示了一种基于模型的实用数量投资方法,最后本文提出了完善中国股市的相关建议。     

不完全市场中的期权定价：一种基于动态经验投影定价核的期权定价方法

经典的资产定价理论认为，不完全市场中存在多个 定价核，导致期权存在多个可能的理论价格，与现实中期权只有一个价格不符. 考虑到期权定价时投影定价核具有与原始定价核 完全相同的意义，并且投影定价核的信息隐含于相关历史信息中，动态的经验定价核隐含了投资者风险偏好的时变性，本文建立了一种基于动态经验投影定价核的期权定价方法. 通过对Rosenberg-Engle的经验定价核的动态性和标的资产未来收益率估计方法进行扩展，本文还给出了动态投影经验定价核的估计方法. 这种方法能适用于单只期权单只标的资产、多只期权单只标的资产和若干只期权单只标的资产等情形. 本文基于此方法为沪深交易所的部分具有欧式性质的权证进行了实证研究，结果表明：考虑了投资者时变偏好的动态经验投影定价核期权定价方法的定价效果远好于 Black-Scholes-Merton 和常弹性方差（CEV）期权定价模型.     

American option pricing under GARCH diffusion model: An empirical study

The GARCH diffusion model has received much attention in recent years, as it describes financial time series better when compared to many other models. In this paper, the authors study the empirical performance of American option pricing model when the underlying asset follows the GARCH diffusion. The parameters of the GARCH diffusion model are estimated by the efficient importance sampling-based maximum likelihood （EIS-ML） method. Then the least-squares Monte Carlo （LSMC） method is introduced to price American options. Empirical pricing results on American put options in Hong Kong stock market shows that the GARCH diffusion model outperforms the classical constant volatility （CV） model significantly.     

基于波动率分解的期权定价

文章通过将标的资产波动率分解为不相关的两个组成部分,构建了期权定价模型,并求解了相应的期权定价公式.分析新模型在标的资产收益率的偏度与峰度、隐含波动率等方面的重要特征,并利用市场数据对模型进行了拟合.研究表明:将波动率进行分解,以适应于其组件不同的运动过程,从而扩展了模型的适用场景;利用波动率组件的相互作用,即使在波动率参数较低时,也可以令短期期权获得明显的尖峰、波动率微笑等形态特征,从而有效地规避了单因素随机波动率模型的缺陷;同时,通过波动率分解引入新的风险源,模型具有更好的定价效率.     

基于深度学习算法的行为期权定价

针对一类考虑了投资者微观结构随机变迁、投资者行为存在羊群效应以及非理性情绪的高维行为资产价格模型,推导出行为期权定价偏微分方程,构建了基于深度学习算法的行为期权定价方法:首先,基于费曼卡兹公式推导出行为期权价格的迭代方程;然后,用神经网络来逼近迭代方程中的期权价格关于标的模型空间变量的梯度函数;最后,通过深度神经网络参...     

时变分数布朗运动下的GARCH族欧式期权定价研究

本文拓展了分数布朗运动理论下欧式期权定价问题,尤其突破了Hurst指数和波动率为常数的假设.我们在时变Hurst指数的分数布朗运动环境下,采用GARCH族模型描述收益率序列的波动率,推导出了一个欧式看涨期权定价的闭型解.利用该模型和韩国Kospi200股指期权日交易数据的实证检验表明,韩国Kospi200股指波动率符合GJR过程,时变波动率下的分数布朗运动刻画金融市场的动态特征比采用标准布朗运动更适合,该模型计算的期权理论价格与市场价格更接近,优于传统的定价模型.