基于跳聚集现象随机波动率短期利率模型的影响研究

构建了具有自我激励机制跳的随机波动率短期利率模型,应用Hawkes过程描述自我激励机制的跳,从而刻画了跳的聚集现象。基于微分算子展开给出精确的矩函数,进一步应用广义矩方法给出模型的参数估计值和统计推断。实证结果揭示了在随机波动模型条件下,引入自我激励机制跳的模型将不会明显地改变了拟合效果,但是在统计意义上接受强度满足Hawkes过程,而且所构建的模型也能很好地刻画跳的聚集现象。最后,使用过滤方法给出随机波动率、跳的幅度、跳的概率和随机跳强度的估计,特别是跳的概率估计值可作为市场压力测试的一个重要指标。

带有时变杠杆效应的随机波动率模型参数估计及其应用

为了更好地捕捉金融时间序列中杠杆效应的时变非对称性,本文基于线性样条思想,提出一种带有时变杠杆效应的半参数随机波动率模型,并利用贝叶斯MCMC方法对所提模型中的参数进行了估计.模拟研究表明贝叶斯MCMC方法在所提模型的参数估计方面有着良好的有限样本表现.最后利用本文所提出的带有时变杠杆效应的半参数随机波动率模型对2000年1月4日至2020年8月18日的上证综合指数和深证成份指数日收益数据进行了实证分析,结果表明利用本文所提出的模型拟合这两组实例数据是合理的.

具有随机波动率方差的信用等级迁移模型

考虑到信用等级迁移带来的风险,通过债券定价方式,基于Heston模型建立了具有随机波动率方差的信用等级迁移模型,以此来评估信用风险。根据预先设定的资产阈值将公司债券分为高、低两个信用等级,公司资产的波动率方差在不同的信用等级下有不同的波动性,即波动率方差满足不同的CIR(cox-ingersoll-ross)过程。根据无套利原理等,推导出了高、低等级下债券价值满足的偏微分方程以及耦合边界处满足的条件。利用隐格式差分方法对债券价值求取数值解,并进行参数分析。

中国波指隐含的波动率风险溢价研究:基于带跳随机波动率模型的实证分析

基于中国波动率指数(iVIX)和隐波动率的显式转换关系,利用上证50ETF价格和iVIX指数的联合数据,对带跳随机波动率模型(SVJ)进行了极大似然估计.此外,还研究了波动风险溢价(VRP)的经验特征以及VRP对市场收益的可预测性,研究表明,相比于经典的平方根设定,弹性值无约束的SVJ模型能够更好地描述市场收益率和波动率;VRP均值为负表示投资者总体表现为风险厌恶,尤其是在2015年股灾和2020年新冠疫情爆发期间;VRP具有稳定的市场收益率预测能力,在6个月时预测能力最显著.

基于4/2随机波动率模型考虑错误定价和保费退还条款的DC型养老金计划的均衡投资策略

该文在均值-方差准则下,引入保费退还条款,研究了存在错误定价的DC型养老金的时间一致性投资组合问题.假设养老金计划管理者可以将养老金账户中的财富投资到由无风险资产,遵循4/2随机波动率模型的市场指数和一对错误定价的股票组成的金融市场中.在博弈论的框架下,利用随机控制方法,通过求解广义HJB方程系统分别得到了时间一致的均衡投资策略和均衡有效前沿的显性表达式.最后,通过一些数值模拟分析了风险厌恶系数,错误定价和保费退还条款对均衡策略和有效前沿的影响.

Hull-White随机波动率模型的欧式障碍期权

假定标的股票服从Hull-White随机波动率模型,应用鞅方法、条件分布的性质以及Black-Scholes模型的下降敲出欧式看涨障碍期权价格的Taylor展开式获得了期权价格的近似显示解。最后,通过对偶MonteCarlo模拟法比较了近似显示解的准确性,分析了波动率参数对期权价格的影响。

基于日内价格幅度与回报的随机波动率模型

金融资产波动率测量与建模是金融理论与实践中的一个重要课题,已经有了许多测量与建模方法。本文引入了基于日内价格幅度与回报两个测度指标的随机波动率模型。利用中国股市数据进行的实证结果表明,与单测度指标的随机波动率模型相比,基于两个测度指标的随机波动率模型能更好地描述股票市场波动率和市场波动风险。

基于贝叶斯原理的随机波动率模型分析及其应用

基于贝叶斯原理,对随机波动性模型进行研究,并将随机波动率模型应用股市风险价值V aR的估计与预测。针对中国股市数据进行的实证结果表明,与GARCH模型相比,随机波动率模型能更好地描述股票市场回报的异方差和波动率的序列相关性;基于随机波动率的V aR较GARCH模型的V aR具有更高的精度。

随机波动率模型的最小熵鞅测度和效用无差别定价

本文研究了随机波动率模型的最小熵鞅测度和效用无差别定价。利用动态规划方法,得到了效用无差别定价满足的偏微分方程以及效用无差别套期保值策略。利用指数效用函数的最优投资策略与最小熵鞅测度之间的关系,证明了最小熵鞅测度的存在性,并利用偏微分方程给出了最小熵鞅测度。

随机波动率模型下的单位根检验及对我国股市的实证研究

判断股市收益率波动的持续性问题通常归结为检验波动过程中是否存在着单位根。针对传统的单位根检验方法功效偏低,且检验的真实显著性水平容易失真的问题,本文采用随机波动率模型并利用改进的PP检验、KPSS检验,以及SIMEX检验方法对中国上证综合指数进行了实证研究.三种检验方法的结果都表明,股权分置改革后的上证综指收益率波动过程有单位根,波动呈现出很强的持续性.

4/2随机波动率模型下的期权定价

现有的随机波动率模型存在这样一个问题:给定一组参数,在一定的标的资产波动率水平下,单因子模型只能产生陡峭或平滑的期权隐含波动率曲线,而不能同时存在两种形态,这与实际观察的数据不符。为了更准确地刻画市场隐含波动率曲面,研究一种双因子4/2随机波动率模型,该模型结合了Heston模型和3/2模型。采用Lewis的基础变换法将期权定价问题转化为求解偏微分方程(PDE)的问题;利用标普500指数期权数据估计模型的参数,并且比较了不同模型在期权定价上的差异。结果表明,4/2模型的期权价格拟合误差小于另外两种模型,弥补了原模型的不足。

随机波动率下跳扩散模型的远期生效期权

在股价满足一类随机波动率与双指数跳扩散组合的风险模型下,考虑了标准远期生效期权以及基于股价回报率的远期生效的定价。应用条件期望的性质及远期生效期权的收益结构,得到了该类产品价格的表达式和Δ对冲策略。

多变量随机波动率模型及在中国股市的应用

文章在一维随机波动率(SV)模型基础上,通过扩展,建立了多个多变量随机波动率(MSV)模型。首次将MSV模型大规模应用于中国沪深两市指数周收益率数据,利用MCMC方法进行模型估计,选用DIC准则进行模型比较,得出拟合程度最好的MSV模型。结果显示,加入波动率单边Granger因果关系的MSVGt-AR(1)模型对沪深两市的拟合能力最好。

随机波动率Hull-White模型参数估计方法

构建随机波动率的两因子模型,应用两阶段半参数方法估计模型中的常系数参数,使用核估计方法估计长期均值函数,给出了两阶段估计方法的相容性和参数的渐近性性质.实证结果表明了对比常系数模型,引入长期均值函数模型将会改善似然函数估计值,而且也能够很好地解释中央银行和政府已实施政策的有效性.此外,可以在不增加维数的条件下,使用该模型对利率衍生品进行更有效地定价.

基于随机波动率模型的路径依赖期权定价

在随机波动率框架下,对两种典型路径依赖期权进行定价.在期权标的资产价格的波动率是一个快速均值回归随机过程的假设下,研究了几何亚式看涨期权和浮动行权价回望看跌期权这两类路径依赖期权的定价问题.通过奇异摄动分析方法,对均值回归随机波动模型的偏微分方程进行分析得到关于期权近似价格的两个近似表示项,并推导出上述两种路径依赖期权的近似解析解.

基于HJM框架的随机波动率短期利率模型

在Heath-Jarrow-Morton(HJM)框架下,建立随机波动率短期利率模型(ECIR-SV),其中长期均值为时间函数.基于重度取样技巧,利用Laplace方法和P-样条方法给出了ECIR-SV模型的极大似然估计方法.实证结果表明对比一些嵌入模型,ECIR-SV模型描述时间序列数据效果是最优的;对于单因子模型,引入长期均值函数的模型稍微地改善了拟合效果;在随机波动率模型中,考虑长期均值函数模型更好地描述短期利率动态变化.此外,通过长期均值函数能够更好地说明资本流动的情况,为宏观政策的制定提供了一些可靠的依据.

在约化模型下具有随机波动率的可违约债券定价

在约化模型下,假设债券的违约强度服从扩散过程且其波动率变量服从CIR模型,文章在利率分别为常数和随机情形下得到了可违约债券价格的显示表达式。然后通过数值分析,讨论模型中的参数对信用利差的影响。

随机波动率模型下技术分析指标的一些性质(英文)

一些流行的技术指标(例如布林带,RSI,ROC等)被股市交易者广为使用.交易者将每日(小时,周,……)的实际股价作为计算某个技术指标的样本,通过观察相关频率来指导投资.技术指标的有效性已在广泛的应用中得到了验证.我们已经证明在Black-Scholes模型下,某些技术指标有许多有用的统计性质.作为更一般的情况,随机波动率模型在金融数学中得到了广泛的讨论.本文基于随机波动率模型对技术指标的统计性质进行了研究.研究结果表明,如果股票价格服从随机波动率模型,则技术指标的合理性可以得到有力的证明,从这个角度我们为技术分析奠定理论基础.

随机波动率模型分析与应用

本文首先分析了金融时间序列中常用的随机波动率模型结构,介绍了马尔可夫链蒙特卡洛MCMC方法并采用基于MCMC模拟的贝叶斯分析对随机波动率模型的参数进行估计了,其次应用该模型对世界黄金价格指数时间序列的走势与波动进行分析,实证结果表明SV模型能较好的拟合金价走势并作出预测。

金融随机波动率模型及其参数估计方法评述

构建合适的理论模型来估计和预测金融资产波动率是衍生品定价、投资组合配置以及风险管理中的十分重要环节，因此相关学术研究已经引起国内外学者广泛关注。本文主要基于已有研究文献，从两个方面对其研究成果进行适当梳理，首先分析了随机波动率的理论模型和所适用的金融环境，其次讨论了常用参数估计方法的优缺点,最后总结了模型进一步发展的趋势。研究认为：Heston模型在普通期权定价和利率市场方面应用较为广泛,SABR模型是目前金融市场最有效的风险管理工具之一；自适应马尔科夫链蒙特卡罗估计（MCMC）方法将是未来最佳的随机波动率模型参数估计方法之一。