在异质自回归模型(HAR-RV)中引入中国上证50ETF期权隐含信息和投资者情绪,本文分别对中国股票市场未来日、周和月波动率进行预测。研究发现,期权隐含信息和投资者情绪能够提高HAR-RV模型对股票市场未来波动率的预测效果。投资者情绪对未来波动率的影响存在两种机制:在情绪高涨期间,月已实现波动率与未来波动率正相关,说明以个人投资者占主体所引起的价格信息机制,在中国股票市场交易中占主导作用;风险中性偏度与未来波动率负相关,说明以个人投资者占主体所引起的噪声交易机制占主导作用。

本文从上证50ETF期权价格中提取无模型隐含波动率并检验其信息含量，基于随机折现因子理论推导波动率风险的系统性与正负性判定公式，从波动率风险溢酬和相关性两方面验证波动率是否为系统性风险，进而基于A股市场的个股数据检验波动率风险在股票截面收益上的定价能力。研究结果表明：无模型隐含波动率包含BS隐含波动率中的所有信息和历史波动率中的大部分信息，是未来已实现波动率的有效估计；市场波动率为系统性风险因子且存在显著为负的风险溢酬；组合分析表明，对市场波动率暴露较大的股票组合在未来的收益较低，且暴露最大与最小股票组合的收益率之差显著为负，该结论在控制经典风险因子和改变交易策略之后依然稳健；Fama-MacBeth两步法结果表明波动率风险被定价且风险价格显著为负。

本文从上证50ETF期权价格中提取无模型隐含波动率并检验其信息含量，基于随机折现因子理论推导波动率风险的系统性与正负性判定公式，从波动率风险溢酬和相关性两方面验证波动率是否为系统性风险，进而基于A股市场的个股数据检验波动率风险在股票截面收益上的定价能力。研究结果表明：无模型隐含波动率包含BS隐含波动率中的所有信息和历史波动率中的大部分信息，是未来已实现波动率的有效估计；市场波动率为系统性风险因子且存在显著为负的风险溢酬；组合分析表明，对市场波动率暴露较大的股票组合在未来的收益较低，且暴露最大与最小股票组合的收益率之差显著为负，该结论在控制经典风险因子和改变交易策略之后依然稳健；Fama-MacBeth两步法结果表明波动率风险被定价且风险价格显著为负。

本文提出了一种基于非参数平滑技术的隐含波动率曲面构建方法,提高了模型对上证50ETF期权市场特征的适应性,获得了更稳健和准确的期权估计价格。基于对隐含波动率曲面的分析,本文进一步发现曲面在短期限合约上呈现了显著的隐含波动率微笑特征,且这种隐含波动率微笑特征也是隐含波动率曲面整体变动规律的一种重要模式。

本文提出了一种基于非参数平滑技术的隐含波动率曲面构建方法,提高了模型对上证50ETF期权市场特征的适应性,获得了更稳健和准确的期权估计价格。基于对隐含波动率曲面的分析,本文进一步发现曲面在短期限合约上呈现了显著的隐含波动率微笑特征,且这种隐含波动率微笑特征也是隐含波动率曲面整体变动规律的一种重要模式。

文章研究了上证50ETF期权隐含波动率微笑形态中包含的风险信息。实证分析发现,隐含波动率微笑倾斜对股票市场收益有显著的预测能力。隐含波动率微笑倾斜程度越高,未来的股票收益越低。隐含波动率微笑倾斜形态的预测能力在未来12周之内非常稳定,在未来12周到24周之间开始减弱。在更换隐含波动率微笑倾斜程度的测度方法以及加入控制变量后,上述结论仍成立。此外,上证50ETF期权隐含波动率微笑倾斜程度不仅对上证50指数的未来走势有显著的预测能力,而且对其成分股也有显著的定价能力。文章进一步分析了期权隐含波动率水平,发现这一指标能够显著预测上证50指数收益,但对成分股却没有定价能力。这表明与波动率本身相比,期权隐含波动率的微笑倾斜程度是更好的股票风险溢价因子。

资产价格波动率的预测是金融风险管理以及资产定价的重要内容和关键环节。为有效预测资产收益波动率,本文构建一个考虑投资者情绪的长期波动率预测模型,并在此基础上基于2000-2015年香港股票市场数据对模型有效性进行检验。研究结果表明:第一,投资者情绪是影响波动率预测的关键因素,含有投资者情绪的模型表现更优;第二,在考虑投资者情绪后,基于期权隐含信息的波动率预测模型的优化效果要明显超过基于已实现波动率的模型;第三,风险中性偏度的参数估计结果仅在市场情绪高涨时显著且为正,隐含波动率的参数估计结果会随着投资者情绪的变化而变化。上述研究结论的启示是:第一,投资者在进行投资决策时要充分认识到资产价格被高估的可能性和资产价格波动的不确定性,避免盲从,合理做出投资决策,将投资风险控制在合理范围内。第二,证券监管机构要通过政策引导,对资本市场进行适度的逆向调节,尤其在经济上行期时应加强管制,防止资产价格出现大涨大跌,以稳定投资者预期,避免羊群效应发生。

从期权价格中提取信息的传统做法是借助于隐含波动率,然而,通过与标的资产的历史数据对比发现,隐含波动率并不能比历史波动率提供更多的市场预期信息。考虑隐含波动率是利用Black-Scholes模型所导出,意味着模型设定风险也可能会影响到结论的客观性与准确性。为了克服传统方法的不足,本文尝试从一种无模型的视角,利用矩方法展开相关研究。该方法不依赖于任何模型和假设,避免了对定价核以及中性概率分布的讨论,直接由期权价格得到股票收益的隐含分布,利用状态价格来确定市场预期收益与风险厌恶。在分布曲线足够光滑(可导)的条件下,通过对行权价格求导得到标的资产未来收益的隐含风险中性概率密度,并测算出隐含分布的高阶矩特征。

波动率表征未来一定期限内标的资产收益率波动的标准差,是研究衍生品交易的重要指标,受到市场交易主体的高度关注。2015年上证50ETF股指期权公开挂牌交易,填补了我国金融市场上期权交易空白,同时研究其隐含波动率变动率具有重要理论价值和实践意义。以上证50ETF指数基金为标的,利用GARCH模型对其进行历史波动率研究,然后用Black-Scholes模型反推50ETF股指看涨期权的隐含波动率。研究表明,上证50ETF波动率"尖峰厚尾"、波动率聚集、长记忆性特性得到验证;同时实证结果表明隐含波动率数值相较于历史波动率研判结果相对准确。

传统上,期权定价主要基于Black-Scholes (B-S)模型。但B-S模型不能描述时变波动率以及解释"波动率微笑"现象,导致期权定价存在较大的误差。随机波动率模型克服了B-S模型的这些缺陷,能够合理地刻画波动率动态性和波动率微笑。基于此,本文考虑随机波动率模型下的期权定价问题,并针对我国上证50ETF期权进行实证分析。为了解决定价模型的参数估计问题,采用上证50ETF及其期权价格数据,建立两步法对定价模型的参数进行估计。该估计方法保证了定价模型在客观与风险中性测度下的一致性。采用2016年1月到2017年10月的上证50ETF期权价格数据为研究样本,对随机波动率模型进行了实证检验。结果表明,无论是在样本内还是样本外,随机波动率模型相比传统的常数波动率B-S模型都能够获得明显更为精确和稳定的定价结果,B-S模型的定价误差总体偏大且呈现较高波动,凸显了随机波动率对于期权定价的重要性。另外,随机波动率模型对于短期实值期权的定价相比对于其它期权的定价要更精确。

期权定价模型的构建过程中，单因子随机波动率模型生成的波动率曲线形状与波动率水平相关性微弱，且无法确切反映波动过程的状态转移特征。为此，本文使用连续马尔可夫链刻画波动状态，在Heston模型的基础上，针对其方差动态过程中所有参数均为波动状态任意函数的情景，得到了一类具有状态转移特征的随机波动率模型；进一步，根据条件仿射模型的特征函数，结合波动路径的蒙特卡罗模拟，实现了欧式期权半解析定价，其中，采用基于粒子滤波的极大似然估计方法估计模型参数；特别地，对上证50ETF期权进行了实证研究。结果表明：具有状态转移特征且方差的基准长期均值及波动率均依赖于波动状态的随机波动率模型，能够显著提升上证50ETF期权定价的准确性和稳健性。

2015年2月9日上证50ETF期权正式上市交易,标志着中国开始进入期权时代,也对期权的准确定价提出了迫切要求。波动率是期权定价模型的核心参数,准确估计和有效预测波动率对期权定价性能至关重要。利用50ETF的日内高频价格计算已实现波动率,使不可观测的波动率可以直接估计和建模。对已实现波动率构建带杠杆的异质自回归伽马(HARGL)模型,以及带异质杠杆的异质自回归伽马(HARGHL)模型。提出进一步区分日内价格上行、下行风险对已实现波动率预测的贡献,引入利用日内正、负高频收益率计算的已实现正、负半差,将上述模型分别改进为HARGL-S模型和HARGHL-S模型,以更好地刻画波动的日内杠杆效应。通过对参数估计从真实测量到风险中性测量的转换,实现蒙特卡洛模拟法的期权定价。采用50ETF期权上市起至2017年4月18日的42 406条期权合约收盘价数据,通过模拟在期权价格和隐含波动率上的均方根误差,比较4种模型的定价性能。研究结果表明,①50ETF看涨期权和看跌期权均表现出明显的波动率"微笑"特征;②中国股市波动的风险溢酬显著为正,有必要对波动率模型参数估计进行从真实测量到风险中性测度的转换;③已实现正、负半差和异质杠杆的引入都能够显著提高模型的期权定价能力,同时引入则模型定价能力总体最优;④引入已实现正、负半差对非深度实值超短期、短期看涨期权的定价性能改善最为明显,引入异质杠杆对非深度实值超短期、短期看跌期权的定价性能改善最为明显。研究结论拓展了对50ETF期权定价的方法,肯定了在已实现波动率异质自回归伽马模型中引入已实现正、负半差和异质杠杆的重要价值,对于投资者进行有效的期权定价和交易以及监管机构进行有效的决策具有实际指导意义。

以上海证券交易所的首个股票期权品种50ETF为例,首先以时变波动率对经典BlackScholes期权定价公式常数波动率假设修正,然后基于正态分布、广义学生t分布和融入高阶矩的Edgeworth expansion渐近分布构建三种参数期权定价模型,最后采用参数显著性检验(Significance testing)、定价误差(Mispricing)、预测偏差(Forecastability)、对冲误差(Hedging errors)和波动率偏离修正(Volatility skew correction)5种严

本文以沪深两市相关证券的高频交易数据为样本,运用双重差分模型,首次深入考察和分析了指数ETF期权上市对其标的指数成份股市场质量的影响。通过构造反事实路径,本文研究发现:指数ETF期权上市交易有助于平抑其标的指数成份股的波动性,有助于提升其标的指数成份股的流动性,但对其标的指数成份股的价格效应并不显著。本文还进一步将处理期拆分为股市的上涨时段和下跌时段来进行实证检验,进而发现指数ETF期权上市对其标的指数成份股产生了逆市场趋势的价格效应,即在股市的上涨时段产生了负向的价格效应、在其下跌时段产生了正向的价格效应。

本文以沪深两市相关证券的高频交易数据为样本,运用双重差分模型,首次深入考察和分析了指数ETF期权上市对其标的指数成份股市场质量的影响。通过构造反事实路径,本文研究发现:指数ETF期权上市交易有助于平抑其标的指数成份股的波动性,有助于提升其标的指数成份股的流动性,但对其标的指数成份股的价格效应并不显著。本文还进一步将处理期拆分为股市的上涨时段和下跌时段来进行实证检验,进而发现指数ETF期权上市对其标的指数成份股产生了逆市场趋势的价格效应,即在股市的上涨时段产生了负向的价格效应、在其下跌时段产生了正向的价格效