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在股票价格中引入漂移率、波动率和随机跳跃三种状态, 建立动态状态空间模型, 并通过局部风险中性定价关系(RNVR)推导无套利定价模型. 以非高斯条件ARMA-NGARCH为基准模型, 构建S&P500指数的离散动态Lévy过程, 并基于序贯贝叶斯的参数学习方法, 进行模型估计和期权定价研究. 结果表明: 动态Lévy过程能够联合刻画时变漂移率、条件波动率和无穷活动率等特征, 且贝叶斯方法的引入提高了期权隐含波动率的定价精度. 同时, 无穷活动率模型在期权定价方面具有显著优势. 在五类滤波中, 无损粒子滤波估计精度最高, 速降调和稳态过程(RDTS)的期权定价误差最小, 而非高斯模型在收益率预测方面没有表现出显著的差异. 相似文献
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在股票价格中引入漂移率、波动率和随机跳跃三种状态,建立动态状态空间模型,并通过局部风险中性定价关系(RNVR)推导无套利定价模型.以非高斯条件ARMA-NGARCH为基准模型,构建SP500指数的离散动态Levy过程,并基于序贯贝叶斯的参数学习方法,进行模型估计和期权定价研究.结果表明:动态Levy过程能够联合刻画时变漂移率、条件波动率和无穷活动率等特征,且贝叶斯方法的引入提高了期权隐含波动率的定价精度.同时,无穷活动率模型在期权定价方面具有显著优势.在五类滤波中,无损粒子滤波估计精度最高,速降调和稳态过程(RDTS)的期权定价误差最小,而非高斯模型在收益率预测方面没有表现出显著的差异. 相似文献
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