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《高频数据下基于已实现波动率的上证50ETF期权定价研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、专业硕士学位论文高频数据下基于已实现波动率的上证50ETF期权定价研究培养单位：金融学院专业名称：金融作者姓名：李超指导教师：余颖丰副教授ResearchonoptionpricingofShanghai50ETFbasedonrealizedvolatilityinhigh-frequencydata.Candidate:LiChaoSupervisor:Prof.YuYingfengCapitalUniversityofEconomicsandBusiness,Beijing,China首都经济贸易大学硕士学位论文摘要越来越多的研究结果表明，对于各种的
2、期权定价模型来说，高频数据中蕴含了大量的标的物价格走势信息，在量化交易中比低频数据涵盖了更多的信息，因此在期权研究中越来越多的学者开始使用高频数据，高频数据在期权定价研究中越来越受到重视。使用日内高频数据来计算波动率，相比低频数据来说可以取得更好的效果。已实现波动率计算简单，无需参数估计，但是在波动率预测方面效果显著。可见，高频数据的应用有着重要的价值。本文研究中采用高频数据。以上证50ETF期权为样本，对GARV和ARV模型进行复现，对中国期权市场的已实现波动率进行研究。首先，对上证50ETF的已实现波动率序列进行描述性统计分析，然后对上证50ETF期权
3、进行定价研究，并与传统模型进行进行对比。以期为量化投资科学决策，提供备选方案，同时，本文所选用模型算法实现具有一定的难度，本文的研究是对该领域现有研究的补充。本文发现，已实现波动率序列分布呈现尖峰后尾性，且极度右偏。已实现波动率序列不符合正态分布，而对已实现波动率取对数后发现，对数已实现波动率序列呈现出明显的波动集聚性特征，且服从正态分布。通过对2016—2017年两年的，到期月分别为六月和九月的上证50ETF期权定价实证，通过对比三个模型的定价走势和价差走势，可以发现：由于GARV和ARV模型的波动率是不断变化的，可以随着时间的推移而自动作出改变，利用已
4、实现波动率进行期权定价，使用高频数据本身就可以获得更多关于资产价格变动的信息，可以随时修正模型定价误差，这也使得在使用GARV和ARV模型进行期权定价时，可以取得比BSM模型更好的效果的原因。关键词已实现波动率；上证50ETF；上证50ETF期权；期权定价IAbstractAbstractAgrowingnumberofresearchshowsthat,foroptionpricingmodels,highfrequencydatacontainsalargenumberofinformationabouttheunderlyingassets’pric
5、emovement,pricemovementsinthequantitativebusinesscoversmorethanthatwhenusinglowfrequencydata,sointhestudyofoptions,moreandmorescholarsbegantousethehighfrequencydata,highfrequencydatainthestudyofoptionpricinggotmoreandmoreattentions.Usingintradayhighfrequencydatatocalculatevolatili
6、tycanachievebetterresultsthanlowfrequencydata.Thecalculationofvolatilityissimple,noparameterestimationisrequired,buttheeffectofvolatilitypredictionissignificant.Therefore,theapplicationofhighfrequencydatahasprovedimportantvalue.Highfrequencydataisusedinthispaper.TakingShanghai50ET
7、Foptionsassamples,themodelofGARVandARVwasreconstructed,andtherealizedvolatilityofChina'soptionsmarketwasstudied.Firstly,descriptivestatisticalanalysiswasconductedonthevolatilitysequenceofShanghai50ETF,andthenpricingresearchwasconductedonShanghai50ETFoptions,andcomparisonwasmadewit
8、hthetraditionalmodel.Itisexpected
