可变风险溢价结构下跳扩散模型的期权定价

风险溢价结构是真实测度与风险中性测度间的纽带,能够帮助提取投资者的风险偏好特征。本文针对跳扩散模型构建了灵活的风险溢价形式,允许期权市场隐含信息参与校准跳跃风险的市场价格,进而研究存在跳跃情形下的期权定价,并探索市场风险溢价结构。数值分析和实证研究表明,可变风险溢价结构有助于准确刻画市场定价核曲线,且市场风险溢价结构具有明显的时变特征,跳跃风险溢价能够较好解释隐含波动率曲面。此外,跳扩散模型的可变风险溢价结构在样本内外都具有明显的期权定价优势。考虑了不同样本长度、定价方法、定价区间以及期权产品后,以上结论均是稳健的。本研究有助于系统了解不同市场风险溢价结构与定价规律,有利于深入探索跳跃风险溢价补偿机制。

基于“分解-重组-预测-集成”模式的Heston期权定价模型

精准合理地期权定价对于改善市场流动性、优化投资者结构、稳定金融市场拥有重要意义。本文提出了一种结合“分解-重组-预测-集成”思想的Heston期权定价模型,该模型利用Heston模型进行初始定价,通过自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)对定价误差进行分解与重构,获得高频项、低频项及趋势项,然后使用门控循环单元(GRU)估计高频项及低频项,使用差分整合移动平均自回归(ARIMA)估计趋势项,所有估计值集成汇总得到定价误差估计值,最后使用定价误差估计值对Heston模型的初始定价结果进行修正后获得最终定价结果。使用华夏上证50ETF、华泰柏瑞沪深300ETF和嘉实沪深300ETF期权数据验证模型,实证结果显示,在模型结构更加简单的基础上,本文提出模型的精度普遍优于基准模型。

基于前景理论框架和Heston模型的行为期权定价

行为期权定价是当前国际金融领域的热门研究主题之一。虽然随机波动率模型已成为国际衍生品定价领域的标准模型,但该模型对短到期期权(尤其是虚值期权)的定价仍不准确,其原因之一是传统的期权定价方法忽略了现实市场中的非理性心理和行为因素。针对上述问题,本文运用前景理论期权定价框架,引入价值函数来刻画投资者面对收益与损失的前景价值判断,引入决策权重函数来修正Heston随机波动率模型刻画的资产价格路径的概率密度函数,将期权合约签订与交割的现金流视为分散的心理账户情形,在市场均衡条件下推导出Heston模型下欧氏行为期权的定价公式。上证50ETF期权的实证结果表明:考虑了前景理论的Heston随机波动率模型,能显著地提升短到期虚值期权的定价准确度;参数校正结果发现,定价性能的提升要归因于Heston模型中纳入的表征非理性心理与情绪的行为参数;相对而言,投资者对实值期权的风险态度偏中性,因此行为参数对其定价精度的提升有限。

基于4/2-CIR模型的欧式期权定价及实证研究

在假设波动率服从均值回复过程的条件下,探讨了具有随机利率的4/2随机波动率模型下的期权定价问题。首先,基于4/2随机波动率模型提出4/2-CIR随机混合模型,并利用快速傅里叶变换方法推出4/2-CIR随机混合模型下的欧式期权定价公式。其次,通过数值分析的方法,对比4/2随机波动率模型与4/2-CIR随机混合模型的定价结果,分析新模型的定价性能,并运用交叉验证法,对模型中参数进行敏感性分析。最后,选取上证50ETF期权数据进行实证分析。研究发现:随机利率对模型定价结果具有显著影响;期权价格对利率的波动率参数不敏感,而对其它参数都较敏感;与经典B-S模型及4/2随机波动率模型相比,4/2-CIR随机混合模型的定价误差更小,定价结果更接近真实值。

基于新陈代谢GM(1,1)误差校正的GARCH混合期权定价模型

针对非对称性GARCH期权定价模型的随机误差项不仅受过去价格波动影响,还受金融数据中包含的大量灰色成分、随机性和非线性等因素干扰的问题,文章提出了基于新陈代谢GM(1,1)误差校正的GARCH混合期权定价模型。即利用具有灰信息处理优势的新陈代谢GM(1,1)预测当期随机误差并纳入GARCH期权定价模型的方差方程中,以增强当期价格波动信息对条件方程的影响。通过对上证50ETF期权价格的实证分析,证明了该混合期权定价模型相对于传统单一定价模型的有效性及鲁棒性。

基于Markov-switching GARCH模型的上证50ETF期权定价分析

上证50ETF由于其组合资产的对冲,其资产面临的主要是系统风险,通过马尔可夫结构转换GARCH模型(MS-GARCH模型)准确预判上证50ETF波动状态后对其实施风险管理。首先,根据MS-GARCH模型稳态分类方法对上证50ETF波动率划分3个波动区间;其次,将波动率以滚动窗口形式带入Black-Scholes期权定价模型;最后,运用均方误差、对称平均绝对百分比误差等确定最优模型。实证结果表明:拟合和预测期权价格得到MS-GARCH模型优于GARCH模型。通过准确预判上证50ETF波动状态,在高波动状态情行下可以对上证50ETF提前做好风险管理措施,为金融组合资产系统风险管理提供一个很好的参考依据。

厚尾随机波动率模型下的沪深300股指期权定价分析

首先,对沪深300股指期权交易数据,采用马尔科夫链蒙特卡洛方法、吉布斯采样方法,利用Eviews软件、WinBUGS软件,进行该期权的定价模型选择和参数估计,并通过BUGS程序语言中的贝叶斯估计法,进行模型参数求解.其次,对该期权进行随机波动率模型及B-S模型的实证分析研究,进而通过分析套利空间、误差因素,得出厚尾随机波动率模型对该期权的定价更为准确合理.

模糊B-S期权定价模型在生物医药企业价值评估中的应用--以恒瑞医药为例

近年来,生物医药企业的研发费用屡创新高,这类企业往往具有无形资产丰富、高投入、高收益和高风险的特征,仅依靠传统的评估方法容易低估企业价值。以恒瑞医药为例,使用现金流量折现法计算企业的现时价值,使用B-S期权定价模型计算依附在企业实体资产上的期权价值,在相关参数的估计上引入梯形模糊数,减少企业高风险带来的业绩波动误差和人为估计的参数误差,最后将企业现时价值和期权价值加总,得到恒瑞医药企业价值。相对于仅使用现金流量法的评估结果,在B-S期权定价模型的基础上引入模糊数,使评估结果更接近企业的实际股价,说明本次计算方法可行,在企业实际估值操作中具有一定的意义。

基于GARCH-分形布朗运动模型的碳期权定价研究

文章将广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroskedasticity,GARCH)模型和分形布朗运动结合引入碳金融期权定价研究中。通过对欧洲碳排放配额(European Union Allowance,EUA)期货收盘价的样本数据检验,发现其存在尖峰厚尾、条件异方差性和分形特征;采用GARCH模型拟合并预测碳价收益率波动率;将预测的波动率作为输入值代入分形布朗运动期权定价方法,运用蒙特卡罗模拟对EUA期货期权进行定价,并与B-S期权定价法(Black-Scholes Option Pricing Model)比较。结果表明,基于GARCH分形布朗运动模型的碳期权定价法预测精度有显著提高。

我国商业银行存款保险期权定价的实证研究——基于Merton、Rv和Garch模型的比较与分析

文章以发展近四十年的期权定价方法为基础,引入GARCH(1,1)期权定价模型对银行股本收益率的波动率进行了建模分析,并与早期的Merton和RV模型实证分析结果进行比较。研究发现:采取传统求方差算法的费率要低于采取GARCH模型算法的保险费率;同时,Merten方法计算的费率高于RV方法的计算结果。研究结论为我国存款保险的定价提供参考性建议。

基于GARCH模型的股票期权定价方法研究

本文应用GARCH模型估计股票期权标的股票的收益波动率,并将估计出的收益波动率代入Black-Schole期权定价公式,以期提高Black-Scholes期权定价公式的精确度。为验证该方法的有效性,本文以首创JBT1为例进行了实证研究,结果表明在期权交易价格上升的期间内,基于GARCH模型的期权定价方法可以提高Black-Scholes期权定价公式的精确度。

考虑投资者情绪的GARCH-改进神经网络期权定价模型

提出了一种考虑投资者情绪的基于改进粒子群算法优化的BP神经网络,并结合GARCH模型用于预测欧式期权价格。引入单点变异算子来提升传统粒子群算法的寻优能力,并通过改进后的算法来优化BP神经网络的结构与相应参数。利用GARCH模型估计权证股票价格的历史波动率,并将其作为改进神经网络模型的输入变量之一。最后,进一步考虑投资者情绪对期权价格的影响,通过构造剔除了基本因素的投资者情绪复合指标,并融入改进后的神经网络中。选取包括鞍钢JTC1在内的10支国内认购权证的收盘价格进行实证研究。结果表明,该模型的收敛速度与预测精度优于传统的BP神经网络以及B-S模型,考虑投资者情绪的影响后,预测结果更贴近实际情况。

股票期权定价模型的修正及实证检验——基于Black-Scholes和GARCH模型

上证50ETF期权的问世开启了中国股票期权的时代,中国股票期权市场发展潜力巨大,未来的几年将会迅速发展壮大,投资者可以通过购买股票期权进行风险规避或投机获利。为提高股票期权定价的精确性,可以从无风险利率的计算方法、运用GARCH模型进行股票收益率的预测以及引入股票分红三个方面对Black-Scholes股票期权定价模型进行修正,并将GARCH模型预测的股票价格波动率代入Black-Scholes股票期权定价模型。利用修正的模型对中国平安的股票看涨期权、看跌期权的计算,证明该模型具有实用价值。

基于GARCH模型的沪深300股指期权定价研究

对于处于仿真模拟交易阶段的沪深300股指期权,采用具有红利支付的扩展Black-Scholes期权定价模型对其进行定价,使用MATLAB、EVIEWS软件,应用历史波动率法和GARCH模型计算高频数据序列的波动率,据此计算出欧式看涨期权和看跌期权的价格并与仿真模拟交易数据比较,发现GARCH模型法在期权定价方面更为准确有效.

碳排放期权定价及实证研究——以湖北碳排放交易中心为例

碳期权作为碳金融市场上重要的交易产品,合理定价有利于投资者做出理性的碳期权套期保值决策,降低碳交易市场风险。因此,本文基于湖北碳排放交易中心碳配额数据构建定价模型,以此对我国八大碳交易市场价格提供一定的借鉴。本文将GARCH模型和期权定价模型B-S引入碳排放交易期权的定价研究中。通过碳排放交易中心配额期货收盘价的数据检验,发现价格波动情况具有非正态性和尖峰厚尾的特征,并采用GARCH模型拟合预测碳价收益率波动率,将预测的数据求取标准差后得到最终日波动率,从而带入B-S定价模型中进行价值估值。结果表明,GARCH模型具有良好的拟合性,有利于提高定价的精准度。

分级基金母基金理论价格与折(溢)价率关系——基于Black-Scholes期权定价模型和GARCH(1,1)模型

分级基金理论价格、市场价格和经济净值在市场不同阶段表现出较大的差异性:市场上行阶段,在分级基金子份额突破相应的阈值之后"三价"走势出现较大分化;分级基金母基金折/溢价率与其理论价格的负相关性不利于投资者对市场机会的把握,通过对格兰杰因果关系的检验发现,理论估值和母基金折/溢价率之间分别在10%和1%的显著性水平上相互影响,且折/溢价率的变化对分级基金理论价格的冲击更大,推测投资者情绪对分级基金折溢价率起到了重要的作用,进而对基金理论估值产生负面冲击。用GARCH(1,1)模型和Black-Scholes期权定价模型对分级基金A/B份额理论价格进行测度,进而得到母基金整体理论价格。

基于二次逼近方法和EGARCH模型的美式股票期权定价研究

运用EGARCH模型估计股票波动率,用二次逼近法计算期权价格,进而解决美式期权的定价问题。本文通过对一系列美式股票期权进行实证分析,对比理论定价与实际收盘价之间的差异,进行初步的应用试探,实证结果表明:二次逼近方法计算的理论价格与实际收盘价格十分接近。

最优存款保险定价模型与中国抉择

防微杜渐,禁于未然,风险防控是金融工作的永恒主题。存款保险制度是金融风险防控的基础性制度,为其找到提供“公允交易价格”的定价工具非常重要。在此背景下,本文全面探讨了最优存款保险定价模型的中国抉择问题。本文的研究成果体现在以下方面:一是在国内存款保险研究中首次引入实物期权模型,区分了利率风险、信用风险和道德风险三种情景,为未来期权定价工作提供了一种新的思路。二是更新了基于概率分布的预期损失定价模型实证框架,结合真实银行数据,提供了更加及时和全面的预期损失定价结果。三是结合我国特殊国情提出一个基于分级模型的存款保险定价模型实证框架,拓宽了国内存款保险分级模型的实证思路。四是基于累积正确率验证、违约概率验证与风险承担验证三种方法对上述模型进行了全面检验,并据此验证了分级模型在我国样本中的相对优势。本文的研究将为我国最优存款保险定价模型的选择提供参考。

福建省林业碳汇项目价值评估及金融产品定价——基于实物期权理论

文章结合林业碳汇投资规模大、回收周期长、碳汇产品定价难等特征,基于实物期权定价理论,利用Black-Scholes模型,对福建省碳汇造林项目价值和碳汇交易价格进行实证研究。结果表明,采用常规的净现值法计算出的项目价值与引入实物期权评价模型计算出的项目价值运用灰色预测模型与2022年福建省林业碳汇成交均价相比较,林业碳汇造林项目价值及碳汇产品交易价格均被严重低估,基于实物期权理论的评估方法对林业碳汇产品进行定价更加科学合理。为进一步丰富林业碳汇金属产品交易体系,提高碳汇市场活跃度,文章提出对策建议:①深化林权制度改革,激励林农营林造林;②科学核算投资回报,提高经营者积极性;③创新碳金融产品,规避价格波动风险;④引入多元交易主体,促进碳汇流通交易。

基于GARCH模型的上证50ETF期权风险对冲策略研究

随着我国衍生品金融市场的发展,利用期权进行风险管理,特别是对系统性风险进行对冲,管理市场波动性,已经成为当前资产管理和风险管理行业的重要内容。基于Wind金融数据库中获取的上证50ETF数据和期权合约的历史数据,建立GARCH模型,进行波动率预测。为验证建模的有效性,通过对数收益率的时间序列进行ADF检验、J-B检验等统计性检验来说明时间序列的合理性,在此基础上使用Python进行GARCH(1,1)建模,得出时间序列的条件方差。结合参数方程进行策略回测,在充分考虑现实情况下,加入了交易成本,仍能实现较好的收益和风险对冲效果,为利用波动率实现期权对冲和风险管理提供了可行的思路和具体策略。