运用期权偏度分析对Black-Litterman模型的改进

Black-Litterman模型是在发达国家广为应用的投资组合模型,但该模型面临如何确定投资人主观收益的难题,当下的机构和个人投资者通常是运用经验性的数据随意确定其主观收益。实证分析表明,运用仿真方法测算期权的隐含波动率,通过期权波动率偏度分析建立Black-Litterman模型中的投资者主观收益,是对该模型的有效改进。

期权偏度分析在投资决策中的应用

时值中国逐渐开放期权市场的契机,期权在投资领域的分析作用即将得到体现。国外学界一直试图通过量化分析,将期权对股市的预知作用引入广为应用的Black-Litterman投资模型。本文尝试以期权的隐含波动率偏度分析为基础,进而建立投资者的主观收益模型,然后对比加入了偏度分析的Black-Litterman模型和一般均衡模型的投资收益来说明其有效性。同时,本文亦对模型在未来中国的应用做出了相应的思考。

期权隐含偏度风险溢酬:来自中国台湾市场的证据

偏度风险溢酬是投资者对偏度风险所要求的回报,可由已实现偏度期望与风险中性偏度期望(隐含偏度)相减得到,其中包含了丰富的信息含量.本文运用Neuberger提出的无模型方法,通过构建方差互换和偏度互换合约,从台指期权价格数据中得到了已实现三阶矩和隐含三阶矩,然后根据Kozhan等的定义进一步得到已实现偏度和隐含偏度,将二者之差作为隐含偏度风险溢酬.本文对偏度风险溢酬的基本特征、信息含量、预测力和影响因素进行了研究,研究发现:中国台湾市场上的期权隐含偏度风险溢酬显著异于零,偏度风险是系统性风险,这一风险因子与市场风险因子有关,但仍然是异于市场风险的定价因子;中国台湾市场上的期权隐含偏度风险溢酬的确含有未来市场尾部风险的信息,但却并不能对未来真实的尾部风险进行准确的预测,其更多地是受到投资者情绪的影响:投资者情绪越高涨,所要求的偏度风险溢酬越低,反之亦然.

期权隐含偏度期限结构的股票定价信息含量:基于中国、美国和日本的证据

本文研究了期权隐含偏度期限结构水平、斜率与曲率风险因子的股票定价信息含量。结果发现:水平因子和曲率因子能解释预期市场超额收益率;斜率因子既可以解释市场层面,又可以解释个股横截面层面股票定价信息含量。隐含偏度期限结构斜率因子反映了投资者对未来市场走势预期,斜率增大意味着未来股票市场收益率的下跌风险减弱,随着投资者进场,预期超额收益率降低。进一步地,斜率因子在下行市场的解释能力优于上行市场,对小公司的解释能力优于大公司。通过正交化排除隐含风险态度信息的影响后,斜率因子对预期股票超额收益率的解释能力依然显著。本文研究结果在美国、日本股票市场均得到了验证。本文结果有助于管理机构更准确地识别风险并采取预警措施,也有利于宏观审慎监管和稳定市场操作。