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。