基于遗传算法的SABR模型对上证50ETF期权隐含波动率拟合优化的实证研究

作为风险管理和财富管理的重要衍生工具,上证50ETF期权合约自2015年上市以来,已经成为全球流动性最好的期权品种之一,学术界对于其定价理论及其波动率的研究也在日益深入。本文主要研究上证50ETF期权隐含波动率的拟合问题,从SABR随机波动率模型出发,在剔除Borrow Rate对于期权隐含波动率的影响后,对上证50ETF期权波动率进行实证分析。同时,为提升SABR模型在参数优化方面的效率与稳定性,本文引入了遗传算法对参数进行优化。实证结果表明,SABR模型可以对当前上证50ETF期权隐含波动率进行有效的拟合与估计,但对于深度实值期权与深度虚值期权而言,SABR模型的误差仍有待进一步优化。

基于SABR模型对沪深300ETF期权波动率高频实证研究

继2015年国内上市了第一支上证50ETF期权,2019年年底A股市场迎来了第二支ETF期权——沪深300ETF期权,对国内期权市场的扩容发展有着重大意义。同时,对SABR模型利用差分进化寻优算法进行参数校准,实证表明其可以得到稳定的参数,进而可对沪深300ETF期权隐含波动率微笑曲线精确拟合,证明了SABR模型的精准性和实用性。对近期上市的中证500ETF期权、创业板ETF期权和其他待上市期权等定价具有很强的借鉴意义,从而推动我国期权市场的稳健发展。

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。