標的資產的波動率是期權定價的核心參數。利用高頻數據計算已實現波動并進一步區分為連續波動和跳躍波動。對連續波動構建帶拋物型杠桿的異質自回歸伽馬模型,并進一步引入符號跳躍以改進波動預測。用復合泊松過程建模跳躍波動,其中隨機跳躍大小服從伽馬分布。對參數估計值進行從真實測度到風險中性測度的轉換,進而實現蒙特卡洛模擬法的期權定價。采用50ETF期權上市起至2017年6月30日合約數據的實證表明,在期權價格均方根誤差和隱含波動率均方根誤差指標下,基于高頻數據的模型較GARCH模型的定價誤差更小,考慮跳躍波動可以提升期權定價能力。進一步地,同時考慮跳躍波動和符號跳躍則可以獲得最佳的期權定價表現。

【參考文獻】

相關期刊論文 前1條

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【共引文獻】

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本文編號：2892840