关于条件异方差期权定价模型的实证研究

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股票价格的波动特征是股票衍生品价格的决定性因素。Black &Scholes假设股票价格服从几何布朗运动,在一个无套利的分析框架下给出了欧式期权价格的定价公式。其重要的假设条件是波动率为一个常数。但是越来越多的实证研究结果表明,股票收益率存在显著的尖峰厚尾现象,很难用一般的正态分布进行描述,而且其波动率存在明显的时变性特征。传统Black &Scholes期权定价模型在定价上产生的偏差也充分证明了这一点。所以,放宽波动率恒定条件,并且研究股票波动率的变动特征,对股票期权的正确定价具有重要意义。本文采用条件异方差系列模型来估计波动率(主要使用了GARCH(1,1),EGARCH,TGARCH三个模型),并将其引入到期权定价当中。在实证研究中,本文使用长江实业股票及其权证作为研究样本。通过对标的资产长江实业股票收益率的研究,我们发现其收益率存在明显的时变性和非正态性,不符合B-S模型的基本假设。因而直接使用B-S模型对长江实业权证进行定价存在着一定的偏差。本文运用条件异方差系列模型估计长江实业股票波动率,计算出权证的理论价格,同时与B-S公式定价下的权证价格以及权证的市场价格相比较,通过直观的数据和平均偏离度的分析,我们发现:首先,从整体上来看,GARCH(1,1)模型的定价效果仅仅稍好于传统B-S模型,二者的差异并不显著。而EGARCH模型和TGARCH模型的定价效果优于其他模型且在统计上显著,他们相对传统B-S模型有着显著的改进。使用EGARCH模型和TGARCH模型进行定价最为有效,得出的结果也最为接近市场价格。其次,把样本细分为虚值期权,平值期权与实值期权后,在虚值期权中,传统B-S模型的定价效果在所有模型中最优,而EGARCH模型和TGARCH模型的定价效果略差于传统B-S模型,但差距并不显著,可以认为三者的定价效果基本类似。而GARCH(1,1)模型的定价效果则不如其他模型。在平值期权与实值期权中,传统B-S模型的定价效果显著的低于其他模型,而GARCH(1,1)模型,EGARCH模型,TGARCH模型的定价效果相对传统B-S模型有着显著的改进。
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