Lévy过程驱动的非高斯OU随机波动模型及其贝叶斯参数统计推断方法研究

本文采用CGMY和GIG过程对非高斯OU随机波动率模型进行扩展,建立连续叠加Lévy过程驱动的非高斯OU随机波动率模型,并给出模型的散粒噪声(Shot-Noise)表现方式与近似。在此基础上,为了反映的波动率相关性,本文把回顾抽样(Retrospective Sampling)方法扩展到连续叠加的Lévy过程驱动的非高斯OU随机波动模型中,设计了Lévy过程驱动的非高斯OU随机波动模型的贝叶斯参数统计推断方法。最后,采用金融市场实际数据对不同模型和参数估计方法进行验证和比较研究。本文理论和实证研究均表明采用CGMY和GIG过程对非高斯OU随机波动率模型进行扩展之后,模型的绩效得到明显提高,更能反映金融资产收益率波动率变化特征,本文设计的Lévy过程驱动的非高斯OU随机波动模型的贝叶斯参数统计推断方法效率也较高,克服了已有研究的不足。同时,实证研究发现上证指数收益率和波动率跳跃的特征以及波动率序列具有明显的长记忆特性。     

股票价格遵循分数Ornstein-Uhlenback过程的期权定价模型

本文从股价收益的时变性和波动的长记忆性两个方面考虑,建立了分数O-U过程;接着在分数风险中性测度下,利用分数情形下的Girsanov定理获得了分数O-U过程的唯一等价测度;进而采用拟鞅(quasi-martingale)定价方法,得到了分数市场环境中的期权定价模型,使得布朗运动和O-U过程驱动的期权定价模型均成为其特例;最后用算例,验证了长记忆参数H是期权定价中不可忽略的因素.     

单指标非参数期权定价——改进的非参数定价方法

本文建立一种改进的非参数期权定价模型,称为单指标非参数期权定价模型。相比现有非参数回归期权定价模型是期权价格关于各个因素的多元回归函数,本模型通过变量变换把期权价格多个因素指标转换为一个综合变量——单指标,得到期权价格关于单指标的一元非参数回归方程。改进的模型实现了多元非参数期权定价模型的降维和简化了模型计算;还通过多个期限期权的单指标组合解决了非参数估计的样本数量问题;以及通过期限平滑解决了现有非参数定价模型中的日历效应问题。选取上证50ETF期权数据实证分析表明,无论是样本内的估计结果还是样本外的预测结果都比传统的Black-Scholes模型、半参数Black-Scholes模型和多元非参数回归期权定价模型估计效果有提高。     

基于测度变换方法的随机型创新幂式期权定价

随机型创新幂式期权以其结构简明、风险可控而受到投资者青睐。针对传统方法求解随机型期权存在的困难,提出用测度变换方法解决随机幂式期权的定价模型。受鞅定价方法的启发,推广计价单位的选取以获取相应的等价测度变换,得到随机利率情形下具有一般支付函数的测度变换公式;以此为基础选取远期债券为计价单位,并考虑债券价格波动和股价波动的相关性,可以方便地推导出随机型幂式期权定价模型。通过对模型风险特征的数值模拟分析,说明了幂型期权的优势所在。此项研究结论对金融衍生产品的发行者和投资者具有一定的理论借鉴意义。     

时变风险厌恶下的期权定价——基于上证50ETF期权的实证研究

传统的随机波动率（SV）期权定价是在投资者具有常数风险偏好假设下进行的.但近年来越来越多的研究表明,市场参与者具有时变风险厌恶特征.基于此,本文对时变风险厌恶条件下的期权定价问题进行深入研究.首先,对传统的（非仿射）常数风险厌恶SV（CRA-SV）期权定价模型进行扩展,构建时变风险厌恶SV（TVRA-SV）期权定价模型对期权进行定价,并分析时变风险厌恶对期权价格的影响;其次,采用标的资产与期权数据信息,建立基于连续粒子滤波的极大似然估计方法,对定价模型的客观与风险中性参数进行联合估计;最后,采用我国期权市场上的上证50ETF期权数据,对构建的定价模型进行实证检验.结果表明：TVRA-SV期权定价模型相比传统的CRA-SV期权定价模型具有更好的数据拟合效果,能够更充分地刻画标的上证50ETF收益率在客观与风险中性测度下的波动性;TVRA-SV期权定价模型相比传统的Black-Scholes（B-S）期权定价模型和CRA-SV期权定价模型都具有明显更高的定价精确性。     

国际溢出、国内基本面与期权定价

构建了一个具有主导市场和追随市场的两市场综合模型(SpillMacro-GARCH),它允许主导市场对追随市场存在溢出效应和两个市场的波动均受本国基本面因素的影响.此外，在Radon-Nikodym导数为非单调假设条件下推导出新模型的欧式期权的封闭解价格，该研究框架适用于新兴市场的期权定价.实证结果显示：基于上证50ETF期权数据和隐含波动率均方根误差(IVRMSE)的评价标准，且在其它条件保持相同的情况下，考虑国际溢出效应可以降低期权定价误差约14.5%;增加宏观基本面因素的定价模型比传统HN-GARCH模型和滚动窗(RollWin)方法的期权定价误差分别下降7.9%和24.0%;同时还发现非单调的定价核能够显著地提高期权定价精度.以上结论对不同的定价效率评价标准、不同的宏观基本面代理变量、不同的研究样本区间和样本外定价分析等均是稳健的.     

基于已实现波动率的50ETF期权定价研究

  2015年2月9日上证50ETF期权正式上市交易,标志着中国开始进入期权时代,也对期权的准确定价提出了迫切要求。波动率是期权定价模型的核心参数,准确估计和有效预测波动率对期权定价性能至关重要。         利用50ETF的日内高频价格计算已实现波动率,使不可观测的波动率可以直接估计和建模。对已实现波动率构建带杠杆的异质自回归伽马(HARGL)模型,以及带异质杠杆的异质自回归伽马(HARGHL)模型。提出进一步区分日内价格上行、下行风险对已实现波动率预测的贡献,引入利用日内正、负高频收益率计算的已实现正、负半差,将上述模型分别改进为HARGL-S模型和HARGHL-S模型,以更好地刻画波动的日内杠杆效应。通过对参数估计从真实测量到风险中性测量的转换,实现蒙特卡洛模拟法的期权定价。采用50ETF期权上市起至2017年4月18日的42 406条期权合约收盘价数据,通过模拟在期权价格和隐含波动率上的均方根误差,比较4种模型的定价性能。         研究结果表明,①50ETF看涨期权和看跌期权均表现出明显的波动率“微笑”特征;②中国股市波动的风险溢酬显著为正,有必要对波动率模型参数估计进行从真实测量到风险中性测度的转换;③已实现正、负半差和异质杠杆的引入都能够显著提高模型的期权定价能力,同时引入则模型定价能力总体最优;④引入已实现正、负半差对非深度实值超短期、短期看涨期权的定价性能改善最为明显,引入异质杠杆对非深度实值超短期、短期看跌期权的定价性能改善最为明显。         研究结论拓展了对50ETF期权定价的方法,肯定了在已实现波动率异质自回归伽马模型中引入已实现正、负半差和异质杠杆的重要价值,对于投资者进行有效的期权定价和交易以及监管机构进行有效的决策具有实际指导意义。     

支持向量回归方法的跳跃扩散汇率期权定价

本文构建一种新的汇率期权定价模型.采用基于统计学习理论通用学习方法支持向量回归技术,引入跳跃扩散模型捕获汇率市场动态过程的跳跃,以提高汇率期权价格预测效果.新模型采用模型参考结构,结合了参数方法与非参数方法各自的优势.SVR技术中用SV模型估计汇率市场的波动率,作为支持向量回归的输入值.实证表明新的汇率期权定价模型的预测效果明显好于传统汇率期权定价方法.     

基于已实现EGARCH-FHS模型的上证50ETF期权定价研究

本文基于已实现EGARCH(REGARCH)模型,结合滤波历史模拟（FHS）方法,构建了REGARCH-FHS模型对期权定价。采用上证50ETF期权数据进行的实证研究结果表明,不论是在样本内还是样本外,REGARCH-FHS模型均相比Black-Scholes模型和GJR-GARCH-FHS模型具有更好的期权定价表现。具体地,在样本内,REGARCH-FHS模型相比Black-Scholes模型和GJR-GARCH-FHS模型在均方根定价误差（RMSE）方面分别改进了77.70%和15.64%;在样本外,分别改进了64.16%和5.40%。REGARCH-FHS模型对于GJR-GARCH-FHS模型的样本内改进主要体现在对短期（剩余期限少于60天）期权的定价,样本外改进主要体现在对短期（剩余期限为30～60天）期权的定价。上述结论对不同的定价表现评价指标是稳健的。研究结果凸显了引入已实现测度（价格极差）与灵活的FHS方法对于期权定价的重要性。     

奈特不确定性下的欧式期权定价区间

在Black-Scholes期权定价模型中引入等级参数测度金融市场上的奈特不确定性程度，提出奈特不确定性下欧式期权定价的新模型.设置可行控制集合定义等级参数为奈特不确定性测度，借助可行域上的容度获得奈特不确定性对偶测度，基于Black-Scholes期权定价模型构建欧式看涨看跌期权的定价区间;运用倒向随机微分方程获得定价区间的表达式;最后，基于2015年2月9日上市的上证50ETF期权的日收益数据为样本予以实证，并与Black-Scholes期权定价特征对比.结果表明，奈特不确定性环境下的欧式期权均衡价格不再是某一确定值，而是某一定价区间;期权标的资产当前价格越大，定价区间越大;期权到期时间越长，定价区间越大;定价区间随着奈特不确定性程度的增强而不断变大.研究指出奈特不确定性的客观存在降低了市场流动性，内生解释了“非市场参与”之谜，外生说明了“有限市场参与”特征，为投资者决策提出建议和金融市场监管提供经验证据.     

股指期权定价的非参数数值方法研究

扩散过程估计的参数化方法存在先入为主的不足,并且扩散项函数形式的设定十分困难,而非参数方法不需要数据产生过程的先验信息,直接从数据出发估计扩散函数,克服了以上不足。本文提出了一种基于连续时间过程的非参数股指期权定价模型。对于刻画基础资产动态行为特性的扩散函数不加任何函数形式限制,利用离散数据匹配密度函数构造它的非参数估计,进而计算股指期权的均衡价格。论文从理论上论证了扩散项估计的一致性和渐进正态性。实证研究表明,该方法对于实际市场价格具有较高的拟合效果,特别是在市场波动剧烈时期,非参数方法更优于经典B-S方法。     

HJM框架下基于CPI的期限结构模型及其应用

通过假设实际远期利率、名义远期利率及通货膨胀指数所服从的扩散过程的波动项分别为二维、二维和三维布朗运动,建立了基于CPI的无套利期限结构模型,探讨了无套利期限结构与等价鞅测度之间的关系,并得到三因子利率期限结构变化的微分方程.最后推导出了基于CPI指数的欧式期权价格的解析解.     

基于小波的金融危机时点探测与多重分形分析

金融市场中存在着由私有信息推动的知情交易,其具有行为复杂、甄别困难等特性。本文以股票价格序列的Lévy跳为工具揭示交易价格的异常波动,从而测度这一较为特殊的交易情况。基于Lévy跳跃程度的度量方法和知情交易概率PIN模型,文章研究了股票价格的跳跃异常程度与股票交易的PIN值之间的相关性情况,发现两者之间具有显著的相关关系,并通过事件研究进一步支持了跳跃程度可以在一定程度上度量知情交易的假设。于此同时,给出了跳跃程度异常系数的计算方法,用以在实践中度量跳跃的异常程度,为知情交易的监管等提供了另一种工具上的选择。     

随机跳跃强度与期权隐含风险溢酬北大核心CSCDCSSCI

基于随机波动率随机跳跃强度(SVSJ)的期权定价模型,从时间序列性质与横截面期权定价两个角度对长达12年的S&P 500指数期权数据进行了研究.实证结果发现:只有短期虚值期权与短期平值期权中存在显著的跳跃风险溢酬,并且跳跃风险溢酬远超过波动率风险溢酬.不同模型不同跳跃强度的设定都可以估计出显著的跳跃风险溢酬,虽然跳跃风险的方差在总风险的方差中所占比例较低,但跳跃风险溢酬在总风险溢酬中所占的比例却大得多.各模型在高波动时期的表现都要优于低波动时期,其中SVSJ模型在所有模型中表现最好.     

随机跳跃强度与期权隐含风险溢酬

基于随机波动率随机跳跃强度(SVSJ)的期权定价模型,从时间序列性质与横截面期权定价两个角度对长达12年的S&P 500指数期权数据进行了研究.实证结果发现:只有短期虚值期权与短期平值期权中存在显著的跳跃风险溢酬,并且跳跃风险溢酬远超过波动率风险溢酬.不同模型不同跳跃强度的设定都可以估计出显著的跳跃风险溢酬,虽然跳跃风险的方差在总风险的方差中所占比例较低,但跳跃风险溢酬在总风险溢酬中所占的比例却大得多.各模型在高波动时期的表现都要优于低波动时期,其中SVSJ模型在所有模型中表现最好.     

一类高新技术企业专利权价值的实物期权评估方法——基于跳扩散过程和随机波动率的美式期权的建模与模拟

由于经典的Black-Scholes期权定价模型的假设忽略了突发事件对资产价格的影响和"波动率微笑"对期权价值的影响而与实际情形往往存在偏差,因此学者们对Black-Scholes模型的改进则主要分别集中在带跳扩散过程的期权定价模型与具随机波动率的期权定价模型等两个方面,然而却少见将这两种模型结合起来的研究。本文首先在带跳扩散过程的期权定价模型与具随机波动率的期权定价模型的研究工作的基础上,建立了一种同时带跳扩散过程和具随机波动率的美式期权定价模型,并通过伊藤引理推导出了资产价格、随机波动率和期权满足的偏微分方程;然后,利用特征函数法和傅里叶变换导出了资产价格的随机分布,进而通过马尔科夫链方法给出了基于跳扩散过程和随机波动率的美式期权的数值解;最后,运用已建立的带跳扩散过程和随机波动率的美式期权定价模型对高新技术企业项目投资的专利权价值进行实物期权定价评估的案例研究,并对跳扩散强度参数和随机波动率参数进行敏感性分析,研究结果表明:将项目收益跳扩散过程和市场环境随机波动率加入到专利权实物期权定价模型中,可以有效避免专利权的期权价值被高估。     

基于非均匀离散Fourier变换的隐含Levy模型估计研究

市场上交易的期权价格蕴含了市场参与者对期权标的资产价格未来运动的预期信息,基于期权价格得到的标的资产价格运动模型被称为隐含模型,应用于衍生品定价与风险管理显著优于基于资产价格历史数据得到的模型,Levy模型近年来被广泛应用于描述金融资产的价格运动。Levy模型一般不存在解析形式的概率密度函数,但总是存在解析形式的特征函数。利用Levy模型下期权定价的Fourier变换理论,基于非均匀离散Fourier变换研究了隐含Levy模型的参数估计问题。首先,基于Fourier变换的欧式期权定价,给出了欧式看涨期权价格与特征函数之间的关系。接着,介绍了Levy过程基本性质及其特征函数。再接着,给出了非均匀Fourier变换;然后,给出了Fourier域的模型拟合与参数估计。最后,演示了本文方法的在估计隐含Levy模型中的应用,从模型参数估计与模型识别两个方面验证了方法的有效性。研究结果表明,本文方法能够解决Levy过程不存在着解析形式密度函数导致的难以估计隐含模型参数问题,能够处理市场上交易的期权执行价格分布不均匀,数据量少的问题,是一种有价值的参数法隐含概率密度估计方法。     

基于非仿射随机波动率模型的期权定价研究

本文应用快速傅里叶变换(FFT)方法, 考虑了标的资产服从非仿射随机波动率模型下的期权定价问题。首先, 应用偏微分方程扰动分析法, 得到了标的资产对数价格分布的近似特征函数; 然后, 应用傅里叶变换及其逆变换, 推导了欧式期权的拟闭型定价公式, 对此公式应用FFT方法可以快速得到高精度数值解。数值实验表明, FFT期权定价方法是非常精确的和有效的; 最后, 给出了基于恒生指数认购权证的实证研究。实证结果表明, 非仿射随机波动率期权定价模型比经典的Black-Scholes模型具有更高的定价精确性。     

金融市场的标度理论

传统的金融理论假定证券资产的价格变化服从正态分布或者对数正态分布 ,并且经常是在一个固定的时间标度内讨论价格变化的概率密度函数 .近来的研究表明 ,证券资产的价格变化的尾巴比正态分布“胖”,为了刻划这种胖尾分布 ,研究不同时间标度概率密度函数之间的相似性 ,科学家们用 Lévy稳定分布来描述价格的变化 ,但发现尾巴又太胖 ,因此又引入了截尾Lévy稳定分布 ,它克服了 Lévy稳定分布的弱点 .价格变化多标度行为的发现是金融市场标度理论的一个最新的具有重要意义的进展 .本文对这些最新进展进行了评述 .     

跳自刺激效应下的VIX期权定价研究

针对VIX指数的均值回复、波动率聚集特征以及实证研究最近发现的跳跃自刺激性,本文采用具有自刺激性的Hawkes过程对VIX指数的跳跃进行建模,进而构建仿射跳跃扩散模型用于VIX期权定价,得到Hawkes跳跃扩散过程的条件特征函数,然后在风险中性定价框架内采用傅里叶变换方法推导出VIX期权的价值表达式。实证结果表明,本文模型不仅能克服一般均值回复模型拟合误差大的缺点,且能产生正的隐含波动率倾斜和隐含波动率微笑;另一方面,由于考虑了跳跃的自刺激,本文模型在泊松跳跃均值回复模型基础上进一步改善了VIX期权价格的预测效果。