期权标的资产波动率的重构方法

在B lack-Scho les公式中,波动率σ是一个非常重要的参数.并且在诸如股票、利率、股指期货等标的资产的交易市场中,人们往往希望知道标的资产未来价格的波动率,从而知道该资产的未来风险结构.但一般来说,由于事件还没有发生,人们对σ的未来走向很难预测.但可以运用B lack-Scho les的理论框架,从期权市场获取的信息去重构标的资产价格的波动率.论文使用的是基于T ikhonov正则化的数值微分方法,利用Dup ire公式去重构标的资产的未来预期波动率.相对于其他方法,该算法更加快速有效,并且能识别标的资产的预期风险突变.

波动率建模新视角: 无套利局部波动率曲面--以上证50ETF期权市场为例

基于SVI函数、平远期插值和Dupire公式,提出NALVS局部波动率建模算法,成功解决了中国期权市场上“有套利”和“少数据”两大难题,构建得到上证50ETF期权无套利局部波动率曲面。研究发现:(1)无套利局部波动率曲面可灵活刻画波动率偏态和期限结构,充分挖掘市场信息;(2)不同时期,上证50ETF期权波动率曲面性态不尽相同,具体表现为NALVS算法下波动率参数的时变性;(3)NALVS算法比BS模型和GARCH模型在场外期权复制对冲上能够得到更小的对冲误差,表明该算法更有利于金融机构对场外期权进行复制和静态对冲。