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      跳擴(kuò)散模型下具有情緒的期權(quán)定價(jià)

      2023-11-20 22:45:23呂建平
      中國(guó)證券期貨 2023年6期

      摘?要:在跳擴(kuò)散模型下考慮具有股票情緒和期權(quán)情緒的期權(quán)定價(jià)模型。假設(shè)標(biāo)的資產(chǎn)跳躍的到達(dá)服從泊松過(guò)程,跳躍的幅度服從正態(tài)過(guò)程,且股票情緒和期權(quán)情緒都服從O-U過(guò)程。對(duì)所構(gòu)建的模型,求得了歐式期權(quán)定價(jià)解析式。利用上證50ETF看漲期權(quán)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究,通過(guò)與幾何布朗運(yùn)動(dòng)模型,帶跳的幾何布朗運(yùn)動(dòng)模型和Heston模型進(jìn)行對(duì)比,發(fā)現(xiàn)在平穩(wěn)樣本時(shí)期、波動(dòng)樣本時(shí)期和全樣本時(shí)期,文章所提模型在上證50ETF看漲期權(quán)價(jià)格的擬合和預(yù)測(cè)誤差均是最小的,以及在隱含波動(dòng)率的擬合和預(yù)測(cè)誤差也是最小的,表明文章的模型在平穩(wěn)時(shí)期,非平穩(wěn)時(shí)期以及既有平穩(wěn)時(shí)期又非平穩(wěn)時(shí)期,期權(quán)價(jià)格的擬合和預(yù)測(cè)能力以及隱含波動(dòng)率的擬合和預(yù)測(cè)能力都是優(yōu)于對(duì)比模型的。

      關(guān)鍵詞:期權(quán)定價(jià);股票情緒;期權(quán)情緒;隱含波動(dòng)率

      作者簡(jiǎn)介:呂建平,博士,講師,研究方向?yàn)榻鹑诠こ膛c風(fēng)險(xiǎn)管理、資產(chǎn)定價(jià)。

      一、引言

      上證50ETF期權(quán)自發(fā)布以來(lái),其價(jià)格走勢(shì)一直受到許多投資者的關(guān)注。期權(quán)價(jià)格是期權(quán)理論的核心內(nèi)容,想要得到更準(zhǔn)確的期權(quán)價(jià)格,則期權(quán)標(biāo)的資產(chǎn)價(jià)格動(dòng)態(tài)的合理刻畫(huà)很關(guān)鍵。在傳統(tǒng)的期權(quán)定價(jià)研究中,假定投資者都是理性的和風(fēng)險(xiǎn)中性的,標(biāo)的股票的期望增長(zhǎng)率和貼現(xiàn)率都等于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率(Black和Scholes,1973;Rodriguez,?2002;Guo和Yuan,2014)。然而,Klemkosky和Resnick?(1979)和Rubinstein?(1985)的研究發(fā)現(xiàn),傳統(tǒng)期權(quán)定價(jià)模型得到的期權(quán)價(jià)格與實(shí)際市場(chǎng)的期權(quán)價(jià)格存在較大偏差。為了改進(jìn)傳統(tǒng)期權(quán)定價(jià)模型所存在的缺陷,研究者們?cè)噲D修改模型的假設(shè)前提,但修正后的模型對(duì)于存在的許多問(wèn)題仍然無(wú)法解決。究其原因是這些模型仍然保留著“所有參與者都是理性的”的假定,基于在完全理性的條件下建立的模型與市場(chǎng)的實(shí)際情況是非常不符的。Simon?(1955)認(rèn)為投資者不是完全理性的,當(dāng)然也不是完全不理性的,因此提出了有限理性的假定,他認(rèn)為投資者在做決策時(shí)除了獲得的信息之外,教育背景以及自身的學(xué)識(shí)和計(jì)算能力等都會(huì)影響其判斷與決策,因此投資者并不會(huì)像假設(shè)中所提到的那樣是完全理性的,而是容易受到影響或者產(chǎn)生某種認(rèn)知偏差。在期權(quán)市場(chǎng)中,投資者是非理性的和風(fēng)險(xiǎn)厭惡的。

      文獻(xiàn)表明在期權(quán)定價(jià)模型中考慮投資者情緒使得期權(quán)定價(jià)的預(yù)測(cè)結(jié)果更貼近實(shí)際金融市場(chǎng)。一些實(shí)證結(jié)果表明,來(lái)自期權(quán)市場(chǎng)和股票市場(chǎng)的情緒因子對(duì)期權(quán)定價(jià)都有著重要的系統(tǒng)性影響。股票情緒是投資者對(duì)未來(lái)股票價(jià)格分布信念的總誤差。期權(quán)情緒是投資者對(duì)未來(lái)期權(quán)價(jià)格分布信念的總誤差。Han?(2008)發(fā)現(xiàn)期權(quán)價(jià)格受到股票情緒的影響,股票情緒的各種指標(biāo)與指數(shù)期權(quán)收益顯著相關(guān)。Sheu和Wei?(2011)使用期貨波動(dòng)率、期權(quán)波動(dòng)率指數(shù)、看跌期權(quán)交易量和未平倉(cāng)利率等作為期權(quán)情緒來(lái)研究這種情緒是如何影響期權(quán)價(jià)格和收益的波動(dòng)。股票投資者不同于期權(quán)投資者,股票市場(chǎng)的重要參與者是個(gè)人投資者,而期權(quán)投資者的機(jī)構(gòu)投資者占比較高。因此,這兩組投資者可能會(huì)受到不同的情緒影響。期權(quán)的價(jià)格在受到期權(quán)市場(chǎng)影響的同時(shí)也受到標(biāo)的股票市場(chǎng)的影響,需要綜合考慮兩個(gè)市場(chǎng)的情況才能更加完善地分析期權(quán)價(jià)格。所以,文章將股票情緒和期權(quán)情緒納入期權(quán)定價(jià)模型。與以往文獻(xiàn)的不同之處在于文章考慮股票情緒和期權(quán)情緒的變化都由兩個(gè)O-U過(guò)程進(jìn)行刻畫(huà),并利用上證50ETF期權(quán)數(shù)據(jù)對(duì)文章模型與經(jīng)典模型進(jìn)行實(shí)證研究。

      二、理論模型的構(gòu)建

      (一)股票情緒

      Delong等(1990)在股票價(jià)格模型中首次考慮了投資情緒這一因素,發(fā)現(xiàn)積極的投資者情緒會(huì)推動(dòng)股票價(jià)格上漲。Swaminathan(1996)認(rèn)為投資者情緒可用來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)股票收益率,發(fā)現(xiàn)當(dāng)投資者樂(lè)觀(guān)時(shí)股票價(jià)格上漲,收益率增加。Brown和Cliff(2004)、王美今和孫建軍(2004)發(fā)現(xiàn)投資者情緒變化與股市收益率具有很強(qiáng)正相關(guān)性。

      假設(shè)標(biāo)的股票的理性?xún)r(jià)格為P(t),令X(t)=ln(P(t)),那么標(biāo)的股票價(jià)格的對(duì)數(shù)X(t)滿(mǎn)足如下

      dX(t)=μs-12σ2-λm1dt+σdB(t)+dJ(t)(1)

      其中dJ(t)=ε(t)dN(t),N(t)是具有固定跳強(qiáng)度λ的泊松過(guò)程。ε(t)服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布,?即,

      ln(1+ε(t))~N(μ,δ2),?那么m1=eu+12δ2-1。μs,σ分別表示標(biāo)的價(jià)格理性漂移率和波動(dòng)率,f(S1(t))=aS1(t)?,其中S1(t)為股票情緒,?α>0為情緒敏感系數(shù)。此外,?期權(quán)情緒為g(S2(t))=bS2(t),b<0為情緒敏感系數(shù)。情緒Si(t)滿(mǎn)足如下

      dSi(t)=-kiSi(t)dt+σidBi(t),i=1,2(2)

      其中,ki,σi分別表示情緒均值回復(fù)系數(shù)和波動(dòng)率。此外,dB(t)dB1(t)=ρdt,B2(t)獨(dú)立于任何布朗運(yùn)動(dòng)。如果投資者具有情緒的,?那么在進(jìn)行股票交易時(shí),?對(duì)未來(lái)股票價(jià)格的判斷是隨機(jī)變量

      lnF(t)=X(t)+f(S1(t))(3)

      (二)期權(quán)情緒

      傳統(tǒng)的期權(quán)定價(jià)模型都假設(shè)投資者是風(fēng)險(xiǎn)中性的,任何投資的期望回報(bào)是無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率。然而,根據(jù)Warner和Pleeter?(2001),Kable和Glimcher(2007),折現(xiàn)率是受主觀(guān)觀(guān)點(diǎn)影響的。Lawrence等(2007)發(fā)現(xiàn)情緒影響期望折現(xiàn)率,投資者情緒越高,折現(xiàn)率越低,?Yang等(2016)也發(fā)現(xiàn)類(lèi)似結(jié)果。因此,到期時(shí)間為T(mén),在時(shí)間t受情緒影響的歐式看漲期權(quán)價(jià)格為

      U(t)=[e-(r(T-t)+g(S2(T-t)))C(T)](4)

      其中,r是看漲期權(quán)的期望回報(bào)率,?ɡ(S2(t))是看漲期權(quán)情緒,C(T)=(F(T)-K)+。

      三、期權(quán)定價(jià)

      這一節(jié)來(lái)求具有執(zhí)行價(jià)格為K,到期時(shí)間為T(mén)在時(shí)間0的歐式期權(quán)價(jià)格的解析式。

      命題1?假設(shè)標(biāo)的價(jià)格滿(mǎn)足(1),那么具有執(zhí)行價(jià)格為K,到期時(shí)間為T(mén)在時(shí)間0的歐式期權(quán)價(jià)格為?

      U=[e-(rT+ɡ(S2(T)))C(T)]

      =C1C2

      (5)

      其中,?C1,C2滿(mǎn)足

      C1=em+12N(d1)-KN(d2)(6)

      C2=e-(r*(T-t)+bS2(0)e-x2(T-t))+b2σ224x2(1-e-222(T-t))(7)

      d1=-lnK+mv+v,

      d2=-lnK+mv+v

      證明:?因?yàn)锽2(t)獨(dú)立于任何布朗運(yùn)動(dòng),?并與跳過(guò)程相互獨(dú)立,?因此

      U=[e-(rT+ɡ(S2(T)))][C(T)](8)

      其中

      [C(T)]=[(F(T)-K)+]

      =∫∞K(u-K)dH(u)(9)

      式(8)中H(u)是受情緒影響的標(biāo)的股票價(jià)格F(T)的分布函數(shù),u∈[0,∞)。首先,計(jì)算[C(T)],

      [lnF(T)]=X(0)+(μs-12σ2)T+αS1(0)e-k1T,

      Var[lnF(T)]=σ2T+α2σ212k1(1-e-2k1T)+2αρσσ1k1(1-e-k1T)

      +λ(e2(μ+δ2)-2eμ+12δ2+1)T,

      令m=[lnF(T)],v=Var[lnF(T)],并定義新的變量:

      φ=lnF(T)-mυ,(10)

      新的變量φ服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,?即,?均值為0,?方差為1?,?其概率密度函數(shù)p(φ)為

      p(φ)=12πe-φ22

      (11)

      通過(guò)式(8)、式(9)和式(10)?得到

      [C(T)]=∫∞K(u-K)dH(u)

      =∫∞lnK-m∞(evφ+m-K)p(φ)dφ

      =∫∞lnK-mvevφ+mp(φ)dφ-K

      ∫∞lnK-mv

      P(φ)dφ(12)

      因?yàn)?/p>

      evφ+mp(φ)=12πe-φ2+2vφ+2m2

      =em+v222πe-(φ-v)22

      =em+v22p(φ-v)(13)

      把式(12)代入式(11)得到?

      [C(T)]=em+v22∫∞lnK-mv?ρ(φ-v)dφ

      -K∫∞lnK-mv?ρ(φ)dφ(14)

      令N(x)表示累積標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)概率分布函數(shù),?那么

      1-NlnK-mv-v=N-lnK+mv+v,

      1-NlnK-mv=N-lnK+mv(15)

      通過(guò)式(14),式(13)變?yōu)?/p>

      [C(T)]=em+v22N(d1)-KN(d2).(16)

      其中

      d1=-lnK+mv+v,

      d2=-lnK+mv

      接下來(lái)計(jì)算

      [e-(rT+ɡ(S2(T)))]

      ,?因?yàn)?/p>

      [e-(rT+ɡ(S2(T)))]=e-(r*T+bS2(0)e-k2T)+b2σ224k2(1-e-2k2T)

      (17)

      然后通過(guò)(15)和(16),?最終求得歐式期權(quán)解析定價(jià)公式。

      四、實(shí)證分析

      這一節(jié)將基于文章所提模型,Heston模型,幾何布朗運(yùn)動(dòng)模型(BS模型)和帶泊松跳過(guò)程的幾何布朗運(yùn)動(dòng)模型(BSJ模型)進(jìn)行期權(quán)價(jià)格擬合和預(yù)測(cè)以及隱含波動(dòng)率的擬合和預(yù)測(cè)來(lái)評(píng)估文章模型與基準(zhǔn)模型在相應(yīng)擬合和預(yù)測(cè)方面的性能。其中Heston(1993)的模型滿(mǎn)足如下過(guò)程

      dS(t)=μS(t)dt+v(t)S(t)dBs(t)

      dv(t)=k(θ-v(t))dt+σvv(t)dBv(t)(18)

      其中,?μ為期望回報(bào)率,v(t)為隨機(jī)波動(dòng)率,?且Bs(t)和Bv(t)都是標(biāo)準(zhǔn)布朗運(yùn)動(dòng),dBs(t)dBv(t)=ρ1dt。

      (一)數(shù)據(jù)的選取與處理

      為了驗(yàn)證文章的模型在歐式期權(quán)定價(jià)的有效性,本節(jié)通過(guò)真實(shí)的市場(chǎng)數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行檢驗(yàn),即考慮上證50ETF看漲期權(quán)數(shù)據(jù)作為實(shí)證研究對(duì)象,該期權(quán)數(shù)據(jù)來(lái)源于同花順數(shù)據(jù)庫(kù)。選取一年期中債國(guó)債即期收益率作為理性期望回報(bào)率,數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)債券信息網(wǎng)。圖1顯示的是上證50ETF在2017年3月1日至2018年6月29日的對(duì)數(shù)收益率,從圖1可看出對(duì)數(shù)收益率在2017?年3月至2017?年10月相對(duì)平穩(wěn),而在2017?年11月至2018年6月波動(dòng)的幅度較大,波動(dòng)幅度大與中美貿(mào)易戰(zhàn)持續(xù)升級(jí)以及人民幣持續(xù)貶值有關(guān)。文章選取上證50ETF看漲期權(quán)2017年3月至2017年10月每周三的期權(quán)數(shù)據(jù)作為平穩(wěn)樣本數(shù)據(jù),上證50ETF看漲期權(quán)2017年11月至2018年6月每周三的期權(quán)數(shù)據(jù)作為波動(dòng)樣本數(shù)據(jù)。文章選取上證50ETF看漲期權(quán)數(shù)據(jù)2017年3月至2018年6月每周三期權(quán)數(shù)據(jù)作為全樣本數(shù)據(jù)。在以上樣本都用相應(yīng)每周四上證50ETF看漲期權(quán)數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估模型的預(yù)測(cè)能力。在對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行較準(zhǔn)前,首先需要對(duì)期權(quán)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選,剔除期權(quán)價(jià)格數(shù)據(jù)缺失以及到期日小于7天。其次剔除不滿(mǎn)足期權(quán)價(jià)格隨執(zhí)行價(jià)格增大而遞減的期權(quán)價(jià)格數(shù)據(jù)。最后還要剔除深度虛值中期權(quán)價(jià)格接近0的期權(quán)數(shù)據(jù)。篩選后,文章得到期權(quán)全樣本數(shù)據(jù)2533個(gè)。表1至表6展示了樣本時(shí)期內(nèi),不同到期時(shí)間和價(jià)值狀態(tài)所對(duì)應(yīng)的上證50ETF看漲期權(quán)數(shù)量和平均價(jià)格,其中m?=?ln(K/F(0))表示期權(quán)的價(jià)值狀態(tài),ET表示剩余到期時(shí)間。對(duì)于看漲期權(quán)來(lái)說(shuō),m?<?0,m?=?0和m?>?0分別表示實(shí)值期權(quán),平值期權(quán)和虛值期權(quán)。從表5可知,上證50ETF看漲期權(quán)數(shù)量主要集中于到期時(shí)間120天以?xún)?nèi),其中到期時(shí)間在60天以?xún)?nèi)的期權(quán)數(shù)量接近一半。從表6可知,到期時(shí)間在120天至150天,以及150至180?天之間期權(quán)的平均價(jià)格較高。

      (二)模型校準(zhǔn)目標(biāo)和擬合、預(yù)測(cè)指標(biāo)

      模型校準(zhǔn)目標(biāo)函數(shù)采用如下誤差平方和(Sum?of?Squared?Error,?SSE),

      SSE=∑Nj=1(CModelKj,T-CMarketKj,T)2(19)

      其中,CModelKj,Tj和

      CMarketKj,Tj

      分別表示行權(quán)價(jià)為Kj?到期日為T(mén)j同一期權(quán)的模型報(bào)價(jià)和市場(chǎng)報(bào)價(jià)。模型校準(zhǔn)以式(18)中誤差平方和最小化為目標(biāo)。

      模型校準(zhǔn)效果的評(píng)價(jià)指標(biāo)主要有平均絕對(duì)誤差(Mean?Absolute?Error,?MAE)、?平均相對(duì)誤差(Mean?Relative?Error,?MRE)和均方根誤差(Root?Mean?Squared?Error,?RMSE),?其分別定義為

      MAE=1N∑Nj=1CModelKj,Tj-

      CMarkerKj,Tj

      (20)

      MRE=1N∑Nj=1CModelKj,Tj-

      CMarketKj,Tj

      CMarktTj,Kj

      (21)

      RMSE=

      1N∑Nj=1(CModelTj,Kj-CMarketKj,Tj)2

      (22)

      平均絕對(duì)誤差越小,模型價(jià)格與期權(quán)價(jià)格越接近,期權(quán)定價(jià)模型的校準(zhǔn)效果就越好。而平均相對(duì)誤差能夠消除不同大小期權(quán)價(jià)格的誤差相加所存在的量綱差異問(wèn)題,從而對(duì)期權(quán)校準(zhǔn)評(píng)判更為合理。本文采用平均絕對(duì)誤差、平均相對(duì)誤差和均方根誤差來(lái)衡量期權(quán)定價(jià)模型對(duì)期權(quán)市場(chǎng)價(jià)格的預(yù)測(cè)能力。

      (三)參數(shù)校準(zhǔn)及模型擬合和預(yù)測(cè)期權(quán)價(jià)格的比較

      利用每周三的期權(quán)數(shù)據(jù)對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn),表7、表9和表11分別展示了在平穩(wěn)樣本時(shí)期、波動(dòng)樣本時(shí)期和全樣本時(shí)期內(nèi)OPSJ模型、Heston模型、BSJ模型和BS模型參數(shù)平均校準(zhǔn)結(jié)果。表8、表10和表12分別展示了三個(gè)模型在平穩(wěn)樣本時(shí)期、波動(dòng)樣本時(shí)期和全樣本時(shí)期內(nèi)期權(quán)價(jià)格擬合和預(yù)測(cè)的平均絕對(duì)誤差、平均相對(duì)誤差和均方根誤差。從表8可知,OPSJ模型在平穩(wěn)樣本時(shí)期內(nèi)期權(quán)價(jià)格的擬合和預(yù)測(cè)的平均絕對(duì)誤差、平均相對(duì)誤差和均方根誤差在三個(gè)模型中是最小的,這說(shuō)明OPSJ模型在平穩(wěn)樣本時(shí)期內(nèi)期權(quán)價(jià)格的擬合和預(yù)測(cè)上表現(xiàn)的最好。從表10可知,OPSJ模型在波動(dòng)樣本時(shí)期內(nèi)期權(quán)價(jià)格的擬合和預(yù)測(cè)的平均絕對(duì)誤差、平均相對(duì)誤差和均方根誤差在三個(gè)模型中的誤差值是最小的,這說(shuō)明OPSJ模型在波動(dòng)樣本時(shí)期內(nèi)期權(quán)價(jià)格的擬合和預(yù)測(cè)上表現(xiàn)的最優(yōu)。從表12可知,OPSJ模型在全樣本時(shí)期內(nèi)期權(quán)價(jià)格的擬合和預(yù)測(cè)的平均絕對(duì)誤差、平均相對(duì)誤差和均方根誤差在三個(gè)模型中也是最小的,這說(shuō)明OPSJ模型在全樣本時(shí)期內(nèi)期權(quán)價(jià)格的擬合和預(yù)測(cè)上表現(xiàn)最佳。

      (四)模型擬合和預(yù)測(cè)隱含波動(dòng)率的比較

      這一節(jié)將通過(guò)上節(jié)在平穩(wěn)樣本時(shí)期,波動(dòng)樣本時(shí)期和全樣本時(shí)期內(nèi)OPSJ模型、Heston模型、BSJ模型和BS模型所得的校準(zhǔn)參數(shù)來(lái)擬合和預(yù)測(cè)各自模型的隱含波動(dòng)率,并與真實(shí)市場(chǎng)的隱含波動(dòng)率進(jìn)行比較,同樣通過(guò)平均絕對(duì)誤差、平均相對(duì)誤差和均方根誤差來(lái)評(píng)估期權(quán)定價(jià)模型對(duì)期權(quán)市場(chǎng)隱含波動(dòng)率的擬合和預(yù)測(cè)能力。表13、表14和表15分別表示在平穩(wěn)樣本時(shí)期、波動(dòng)樣本時(shí)期和全樣本時(shí)期內(nèi)OPSJ模型、Heston模型、BSJ模型和BS模型的隱含波動(dòng)率擬合和預(yù)測(cè)的平均誤差。表13可看出,在平穩(wěn)樣本時(shí)期內(nèi),OPSJ模型擬合和預(yù)測(cè)隱含波動(dòng)率的平均誤差在四個(gè)模型中是最小的,表明OPSJ模型在平穩(wěn)樣本時(shí)期內(nèi)擬合隱含波動(dòng)率的能力是優(yōu)于對(duì)比模型的。表14可看出,在波動(dòng)樣本時(shí)期內(nèi),OPSJ模型擬合和預(yù)測(cè)隱含波動(dòng)率的平均誤差在四個(gè)模型中的誤差值是最小的,表明OPSJ模型在波動(dòng)樣本時(shí)期內(nèi)擬合和預(yù)測(cè)隱含波動(dòng)率的能力是好于其他三個(gè)模型的。表15可看出,在全樣本時(shí)期內(nèi),OPSJ模型擬合和預(yù)測(cè)隱含波動(dòng)率的平均誤差在四個(gè)模型中也是最小的,表明OPSJ模型在全樣本時(shí)期內(nèi)擬合和預(yù)測(cè)隱含波動(dòng)率的能力也是優(yōu)于對(duì)比模型的。

      五、結(jié)論

      在傳統(tǒng)的期權(quán)定價(jià)模型中考慮股票情緒與期權(quán)情緒,且情緒都服從O-U過(guò)程,標(biāo)的資產(chǎn)跳躍的到達(dá)服從泊松過(guò)程,跳躍的大小服從正態(tài)分布,針對(duì)該模型求得了歐式期權(quán)定價(jià)解析式。利用2017年3月至2018?年6月上證50ETF期權(quán)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究,通過(guò)與幾何布朗運(yùn)動(dòng)模型,帶跳的幾何布朗運(yùn)動(dòng)模型和Heston模型進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn),在平穩(wěn)樣本時(shí)期、波動(dòng)樣本時(shí)期和全樣本時(shí)期,OPSJ模型在上證50ETF看漲期權(quán)價(jià)格的擬合和預(yù)測(cè)誤差均是最小的,以及在隱含波動(dòng)率的擬合和預(yù)測(cè)誤差也是最小的,表明OPSJ模型在平穩(wěn)時(shí)期、非平穩(wěn)時(shí)期以及既有平穩(wěn)時(shí)期又有非平穩(wěn)時(shí)期,期權(quán)價(jià)格的擬合和預(yù)測(cè)能力都優(yōu)于對(duì)比模型,并且在隱含波動(dòng)率的擬合和預(yù)測(cè)能力也是優(yōu)于對(duì)比模型。?

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      Option?pricing?with?sentiment?under?the?jump-diffusion?model

      LYU?Jianping

      (Economic?College,?Hunan?Agricultural?University,?Changsha??410128,?China)

      Abstract:

      The?option?pricing?with?stock?sentiment?and?option?sentiment?under?jump?diffusion?model?is?considered

      Assume?that?the?arrival?of?the?underlying?asset?jump?follows?a?Poisson?process,?the?jump?amplitude?follows?a?normal?process,?and?the?stock?sentiment?and?option?sentiment?follow?an?OU?process?The?analytical?formula?of?European?option?pricing?is?obtained?Using?the?50ETF?call?option?data?of?Shanghai?Stock?Exchange?for?empirical?research,?by?comparing?with?geometric?Brownian?motion?model,?geometric?Brownian?motion?model?with?jump?and?Heston?model,?it?is?found?that?in?the?period?of?stable?sample,?the?period?of?fluctuation?sample?and?the?period?of?full?sample,?the?fitting?and?prediction?errors?of?the?model?are?the?smallest?in?the?50ETF?call?option?price?of?Shanghai?Stock?Exchange,?and?the?fitting?and?prediction?errors?in?the?implied?volatility?are?also?the?smallest?It?shows?that?the?proposed?model?is?superior?to?the?comparison?model?in?terms?of?fitting?and?forecasting?ability?of?option?price?and?implied?volatility?in?stable?period,?non-stationary?period?and?both?stable?and?non-stationary?periods

      Keywords:Option?Pricing;?Stock?Sentiment;?Option?Sentiment;?Implied?Volatility

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