股票期权投资的var风险测度模型

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1、山西财经大学硕士学位论文股票期权投资的VaR风险测度模型姓名:林鑫申请学位级别:硕士专业:统计学指导教师:王建华2011-03-12股票期权投资的VaR风险测度模型摘要在金融市场中,大多数机构最为关注的是,当市场发生不可预期的波动时,他们可能遭受损失的大小,而风险价值(VaR)就可以给出对该潜在损失的预测。本文拟运用VaR方法对当前持有的由三种欧式港股期权构成的投资组合在下一个交易日内的风险进行评估。本文采用Delta-Gamma-Theta法对股票期权的风险VaR进行估计,它运用微分思想,将期权投资组合的价值变化用Delta、Gamma和Theta

2、三个敏感性指标近似表示出来。因此,该方法的第一步是计算出Delta、Gamma和Theta三个敏感性指标,而计算这三个参数需要预测下一个交易日内的收益率波动情况。这里运用GARCH(1,1)-M模型对各支股票的收益率序列进行波动性建模,并预测下一个交易日内的条件标准差。相对于历史数据的标准差,条件标准差预测值能够更好地反映下一个交易日内收益率的波动性,从而可以更精确地计算期权的三个敏感性指标。本文另一个研究内容是在Delta-Gamma-Theta模型运用重要抽样法,通过计算机进行MonteCarlo模拟,从而得出股票期权组合的VaR估计值,然后用方

3、差减少量来反映改进前后的VaR估计统计量的方差对比关系。模拟结果表明:方差减少量的结果均在80%以上,即改进后的VaR估计统计量的方差至少减少到原来的1/5,这意味着基于重要抽样法的Delta-Gamma-Theta模型比改进前更加有效。【关键词】:VaRGARCH(1,1)-M模型重要抽样法方差减少量1股票期权投资的VaR风险测度模型AbstractInthefinancialmarkets,whatthemostorganizationsconcernaboutishowmuchlosstheymaysufferwhenthemarkettake

4、splaceunexpectedfluctuations,theValueatRisk(VaR)justbeusedtoforecastthispotentialloss.ThispaperistouseVaRmethodstoassesstheriskofstockoptionsportfoliowhichcomprisethreekindofHongKongstockoptionsinthenexttradingday.Inthispaper,Delta-Gamma-Thetamethodisappliedtoestimatetheriskofs

5、tockoptionsportfoliowithdifferentialthought,thismethodmakesthechangeofvalueoftheportfoliooptionsbeapproximatedbythreesensitivityindiceswhichareDelta,GammaandTheta.Therefore,thefirststepistocalculatethesesensitivityindexes.Intheprocessofcalculation,thispaperuseGARCH(1,1)-Mmodelt

6、ofitdynamiccharacteristicsofyieldsandpredicttheconditionstandarddeviationinthenexttradingdayaswell.thispredictionreplacedstandarddeviationofHistoricalsampledatacanbetterreflectthevolatilityofyieldwithinthenexttradingday,Ultimatelybebeneficialtoaccuratelycalculatethesensitivityi

7、ndicesofthethreeoptions.AnotherresearchinthispaperishowtoapplytheimportancesamplingmethodintotheDelta-Gamma-ThetamodelsoastoobtainbetterVaRestimationofstockoptionsportfoliobyMonteCarlosimulationincomputer.Theresultsshowthat:reductionoftheamountofvarianceisabove80%,whichmeanstha

8、ttheDelta-Gamma-Thetamodelbasedontheimportancesampling

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