基于heston随机波动模型的上证50etf期权定价与对冲研究

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1、乂连謹＾义葦ＤＡＬＩＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ破±韋恆巧文ＭＡＳＴＥ民ＡＬＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ＇Ｔ１．，基于Ｈｅｓｔｏｎ随机波动模型的上证５０ＥＴＦ期权定价与对冲研究、＂／撇学学科专作者姓名二－ｆｃ指导教师＿＿＿秦尝墨｜．ｓ答辩曰期…皿煙—Ｉｋ：硕±学位论文基于Ｈｅｓｔｏｎ随机波动模型的上证５０ＥＴＦ期权定价与对冲研究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＰｒｉｃｉｎａｎｄＨｅｄｉｎｏｆｔｈｅＳＳＥ５

2、０ＥＴＦＯｔｉｏｎＢａｓｅｄｇｇｇｐｏｎＨｅｓｔ：ｏｎＳｔｏｃｈａｓｔｉｃＶｏｌａｔｉｌｉｔｙＭｏｄｅｌｉ作者姓名：陈紫薇、学科专业：投资学学号：２１３１１１４９指导教师：秦学志完成日期：２０１６年４月１１日乂连巧义乂＃ＤａｌｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外，

3、本论文不包含其他个人或集体己经发表的研究成果，也不包含其他巴申请一学位或其他用途使用过的成果。与我同工作的同志对本研究所做的贡献均臣在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实么处，本人愿意承担相关法律责任。杉卿陳帘唯於满愛如上ＩｔｏｂＴｆ请衣巧计知黎学位论文题目：漏巧Ｉ日期＞（＜）＞日作者签《：：年６月職嗦参１大连理工大学硕±学位论文摘要１９９３年，ＥＴＦ（交易型开放式指数基金）在美国首次推出，它结合了封闭式和开放式基金的运作特点，可Ｗ分散非系统性风险，交易费用较低，同

4、时仍具有普通股票的收益性，９９８、风险化能够卖空等优势可同时满足投资者长期投资和投机需求。１年美国一个ＥＴＦ期权，ＥＴＦ期权市场稳步增长２０１５２９，证券交易所推出第。年月日我国境—上证５０ＥＴＦ期权正式上市交易内首只股票期权，揭开我国证券市场权益期权时代的序幕，。ＥＴＦ期权具有风险管理、财富增值、信息传递、价格发现和现货流动五大功能促进套利市场的发展，使得资本市场更有广度、深度和弹性。一本论文共分四章。第章绪论，结合国内上证５０ＥＴＦ期权的发展背景浅析了本文的研究意义、选题依据，通过阅读文献

5、归纳总结现有研究的进展和存在的不足，对现有的期权定价理论和随机波动率模型进行了回顾总结，提出研究框架和主要研究内容。第二，主要介绍了Ｈｅｓｔｏｎ随机波动模型的基本假设章归纳了本文相关的概念和理论、傅里叶变换计算方法，Ｗ及校准模型参数所用到的模拟退火算法ｅｓｔｏｎ模型。第Ｈ章基于Ｈ５０Ｅ－对上证ＴＦ期权定价进行实证研究，并与ＢＳ模型价格对比分析。第四章使用最小Ｈｅ－方差法比较分析了基于ｓｔｏｎ模型和ＢＳ模型的套期保值效果。本文的主要研究内容与结果是：（１）对上证５０ＥＴＦ期权的标的资产华夏上证

6、５０ＥＴＦ基金（５１００５０）的收益率序列、波动率时间序列进行描述性统计检验。发现标的资产的收益率序列分布不服从正态分布，具有尖峰厚尾等特征，其波动率时间序列具有均值回复特征，用随机波动模型来模拟标的资产的价格走势更符合市场事实。（２）基于Ｈｅｓｔｏｎ模型对上证５０ＥＴＦ期权进行定价。运用自适应模拟退火算法能够ｅｓ－逐日校准Ｈｔｏｎ模型参数，进行样本内价格预测良好，并与ＢＳ模型价格进行样本内比较分析定价－Ｓ，其结果优于Ｂ模型价格，相比于。同时模拟退火算法及ＭＡＴＬＡＢ自二带的非线性最小乘方法，

7、该算法迭代时间较短精确度较高，为基于随机波动的期权定价的实际应用提供了理论基础和借鉴。（３）基于随机波动模型，用上证５０ＥＴＦ期权对５０ＥＴＦ进斤Ｄｅｌ化对冲策略分析，－－建立最小方差法套期保值投资组合，与ＢＳ模型进行比较分析Ｓ，基于。相比于Ｂ模型Ｈｅｓｔｏｎ随机波动模型建立的Ｄｅｈａ对冲的投资组合策略，能够更好的对冲风险。关键词：Ｈｅｓｔｏｎ模型；上证５０ＥＴＦ期权；自适应模拟退火；随机波动－Ｉ－基于Ｈｅｓｔｏｎ随机波动模型的上证５０ＥＴＦ期权定价和对冲研究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＰ

8、ｒｉｃｉｎａｎｄＨｅｄｉｎｏｆ化ｅＯｔｉｏｎｗｒｉｔｔｅｎｏｎＳＳＥ５０ＥＴＦｇｇｇｐＢａｓｅｄｏｎＨｅｓｔｏｎＳｉｘＤｃｈａｓｔｉｃＶｏｌａｔｉｌｉｔｙＭｏｄｅｌＡｂｓｔｒａｃｔＥＴＦ－ｔｄｅｄｉ打ｄｆＵｆｉｒｓｄｕｈＳＩｎ１９９３ｅｘｃｈａｎｅｒａｅｘｎｄｓｔ