股指期货论文:股指期货定价模型比较分析

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1、股指期货论文:股指期货定价模型比较分析【中文摘要】股指期货论文:股指期货定价模型比较分析【中文摘要】股指期货是以股票指数为标的物的金融期货合约,是一种发展非常迅速的金融衍生产品,在证券市场上发挥着价格发现、套期保值和对冲风险、优化资产配置、活跃市场等作用。股指期货是20世纪80年代金融创新活动中出现的最重要、最成功的金融工具之一。我国在2010年4月6日推出沪深300股指期货合约,虽然首日成交量仅有1万手左右,但在短短24天之后成交量就突破了196000手。由于股指期货定价与股指期货套期保值以及对冲风险都具有很大的关联性,所以对于股指期货的交易者来说,股指期货合约定价是他们最为关心的问题之一

2、。在定价问题中,选择合适的定价模型是关键,合适的定价模型能够提高定价的准备度,为交易者选择交易方向提供依据。股指期货经历30年的发展,股指期货定价模型浩若瀚海,本文通过对国内外研究成果的梳理,将股指期货定价模型分为以下五个主要的理论模型。分别为持有成本模型、连续时间模型、区间定价模型、一般均衡模型和不完全市场定价模型。持有成本模型是应用无套利定价原理推导而来,其是定价模型中最基本的方法。放宽利率假设,认为利率是随机波动的连续时间定价模型是持有成本模型的扩展。综合交易费用、融资成本、存贷利差等因素的区间定价模型为股指期货价格提供了一个无套利的价格区间。引入一般均衡的思想得出的一般均衡定价模型认

3、为股票指数波动和利率是影响期货价格的主要因素。不完全定价模型是将未定权益的定价方法运用到股指期货定价中。本文共分为四个部分,第一部分,介绍本文的选题意义和背景,并整理了国内外在股指期货定价方面的文献。第二部分,在介绍持有成本模型、连续时间模型、区间定价模型、一般均衡模型、无套利实务操作定价模型和不完全市场定价模型的基础上,分别从假设条件、理论基础和数学模型三个方面比较上述六个定价模型。分析得出持有成本定价模型的假设是最严格的假设条件。区间定价模型不要求完美市场的假设,连续时间假设利率服从均值回复的平方根过程,不完全市场定价模型假设无风险资产服从随机过程且风险资产服从几何布朗运动。持有成本模型

4、,连续时间模型、区间定价模型均的理论基础都是以无套利方法模拟现金流。无套利实务定价模型是通过B-S模型通解和有效边界推导得出。在数学模型比较方面,持有成本模型的数学形式最简洁。第三部分,把2010年4月16日到2011年6月17日的所有合约分为近期交割合约(当月交割和隔月交割合约)和远期交割合约(当季交割合约和隔季交割合约),应用上持有成本模型、连续时间模型、区间定价模型、一般均衡模型和不完全市场定价模型分别对上述合约进行实证检验,并对检验的结果比较分析。实证结果显示,应用一般均衡模型得出的理论价格与实际价格相差最小(价格相对误差均值最小),应用持有成本模型和连续时间模型实证的理论价格与实际

5、价格的差值比一般均衡模型的实证结果略大,应用不完全市场定价模型得出的价格相对误差比持有成本定价模型计算的价格相对误差大。区间定价模型实证结果显示,近期交割合约的实际价格有45%以上的交易日在无套利定价区间内,而远期交割合约存在的套利机会远多于近期交割合约,沪深300股指期货存在大量正向套利的机会。第四部分,总结全文。通过理论比较分析和实证分析,得出一般均衡模型是最优定价模型。一般均衡模型的假设条件比持有成本模型宽松,模型的设定考虑到现货市场波动等因素。模型的数学形式简单,易于操作。对沪深300股指期货实证的分析得出一般均衡模型的拟合程度为选取的5个定价模型中最高的。应用一般均衡模型计算的近期

6、合约价格相对误差均值为0.006388704,远期合约价格相对误差均值为0.010052916,都小于其他4个定价模型。本文应用的主要研究方法有学术思想综述、比较分析和实证分析。本文创新点:分别应用持有成本模型、连续时间模型、区间定价模型、一般均衡模型和不完全市场定价模型对2010年4月16日到2011年6月17日所有完成交割的合约定价,结合理论比较和实证比较得出最优模型,为一般均衡定价模型。本文不足:样本数据较少。【英文摘要】StockIndexFuturesisanagreementstobuyorsellastandardizedvalueofastockindex,onafuture

7、dateataspecifiedprice.Asaninvestmentinstrumentitcombinesfeaturesofsecuritiestradingbasedonstockindiceswiththefeaturesofcommodityfuturestrading.Itallowsinvestorstospeculateontheentirestockmarket’sperformance

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