【摘 要】
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考虑权证标的资产的非正态特征,引入Lévy过程改进GARCH模型下权证的蒙特卡洛模拟定价方法。首先,针对不同Lévy随机分布和有偏GARCH模型建立真实测度下的Lévy-GARCH模型,然
【机 构】
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西南财经大学经济信息工程学院,西南财经大学金融智能与金融工程重点实验室,Center for Advanced Analytics and Business Intelligence,Texas Te
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考虑权证标的资产的非正态特征,引入Lévy过程改进GARCH模型下权证的蒙特卡洛模拟定价方法。首先,针对不同Lévy随机分布和有偏GARCH模型建立真实测度下的Lévy-GARCH模型,然后进行风险中性测度转换并对38支大陆权证进行定价,最后对定价结果进行分类比较。结果表明,虽然大陆权证的市场价格与无套利假设下的理论价值有显著偏离,但Lévy-GARCH模型的定价精度仍然优于经典的B-S模型和Lévy随机模型,并且在市场剧烈波动的环境下定价效果提升更明显。
Considering the non-normal characteristics of warrants, we introduce Monte-Carlo simulation pricing method to improve warrants under GARCH model by Lévy process. First, the Lévy-GARCH model under real measure is established for different Lévy stochastic distribution and biased GARCH models, and then the risk-neutral measure is converted and 38 continental warrants are priced. Finally, the pricing results are classified and compared. The results show that although the market price of the mainland warrants deviates significantly from the theoretical value under the arbitrage-free assumption, the pricing accuracy of the Lévy-GARCH model is still superior to the classical BS model and the Lévy stochastic model and is priced in the volatile market environment The effect is more obvious.
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