本文利用香港恒生指数期权的数据,对隐含波动率曲面动态过程进行建模和估计,建立起了一个五因子随机隐含波动率模型。在模型的估计方法上,本文首次引入了基于小样本面板数据的扩展的卡尔曼滤波法。结果显示,在香港市场上,扩展的卡尔曼滤波法比传统的两步法可以得到更好的估计结果,本文建立起来的五因子随机隐含波动率模型能很好地刻画恒指期权隐含波动率曲面的变动规律,效果明显优于静态隐含波动率模型。

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。

根据隐含波动率期限结构与隐含波动率微笑特性提出的新的隐含波动率半参数模型,为隐含波动率曲面的建模提供了新的思路与方法。该模型包含九个具有现实经济含义的参数,分别对应剩余期限与在值程度两个因素的水平因子、斜率因子、曲度因子及其交互项因子。采用香港小型恒生指数期权数据,验证了在调整参数等于0.6时的模型能最优地拟合隐含波动率曲面。再根据样本期内日截面数据,估计出9个参数的时间序列,发现参数时间序列具有以交割日为峰值的周期性特征。利用MATLAB编程,分别实现了滚动加权平均法与BP神经网络法对参数的周期性时间序列进行外推预测,发现BP神经网络法明显优于滚动加权平均法。

根据隐含波动率期限结构与隐含波动率微笑特性提出的新的隐含波动率半参数模型,为隐含波动率曲面的建模提供了新的思路与方法。该模型包含九个具有现实经济含义的参数,分别对应剩余期限与在值程度两个因素的水平因子、斜率因子、曲度因子及其交互项因子。采用香港小型恒生指数期权数据,验证了在调整参数等于0.6时的模型能最优地拟合隐含波动率曲面。再根据样本期内日截面数据,估计出9个参数的时间序列,发现参数时间序列具有以交割日为峰值的周期性特征。利用MATLAB编程,分别实现了滚动加权平均法与BP神经网络法对参数的周期性时间序

在预测未来波动率时,究竟是基于历史数据的时间序列模型还是基于期权价格的隐含波动率模型效率更高?本文对香港恒生指数期权市场所含信息的研究发现,在预测期限较短(一周)时,GARCH(1,1)模型所含信息较多,预测能力最强,但在预测较长期限(一个月)时,隐含波动率所含信息较多,预测能力较强。同时,期权市场交易越活跃,所反映的信息就越全面,隐含波动率的预测能力也就越强。

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。

隐含波动率在资本市场中发挥着重要作用,本文使用二次幂变差方法,首次就我国股市的隐含波动率指数及其方差溢价对股市收益和宏观经济活动的预测能力进行实证分析。研究发现:隐含波动率的增加会加剧市场波动风险;方差的连续部分和跳跃部分对未来的实现方差具有显著的正向影响;相对于周收益,方差溢价和波动率指数对月度收益的预测能力更强;隐含波动率指数和方差溢价目前无法对我国宏观经济活动起到预测作用。研究结论为进一步分析我国证券市场的风险偏好提供了经验证据。

文章对外汇期权市场隐含波动率三种估计模型（三次样条插值方法、SABR模型和Vanna Volga模型）开展人民币外汇期权市场实证分析，结果表明，在流动性相对充分的市场条件下，三种模型均能有效估计波动率；但在流动性欠佳的情况下，三次样条插值方法和Vanna Volga模型存在一定的局限性，而SABR模型则显示了相对的稳定性。

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。

权证市场价格严重偏离理论价值,其隐含波动率远远大于基础股票的历史波动率。文章从供给和需求视角探索隐含波动率偏大的原因。实证结果发现:统计上,净需求对权证隐含波动率有显著的正影响;权证净需求对认股权证隐含波动率变化的影响强于对认沽权证的;认沽权证与基础资产的相关性弱于认股权证。本研究结果有助于市场监管者建立更完善的权证供给制度;有助于投资者根据隐含波动率与历史波动率偏差建立套利策略。

上证50ETF期权上市至今,中国期权市场表现出很多与美国市场显著不同的特征,由此引申出关于美国的经验是否适用于中国、中国期权市场定价是否有效的争论。基于2015年4月16日至2017年12月29日的中国上证50ETF期权数据和美国S&P500期权数据,以股指收益率与波动率的相关系数以及股指收益率的历史分布为工具,从整体特征和横截面特征两个维度,研究隐含波动率与实际波动率的理论关系;以使用期权市场数据计算得到的隐含波动率数据、波动率微笑和实际波动率数据、0Delta组合的超额收益为工具,研究隐含波动率与实际波动率的实际关系;针对上述理论关系和实际关系进行中美比较。由于理论关系研究中未使用期权数据,因此通过比较上述两个维度下的理论关系与实际关系的差异,可以对中国期权市场的绝对定价效率和相对定价效率进行探究。研究结果表明,在整体特征上,美国期权市场中隐含波动率与实际波动率的理论关系与实际关系相符,美国期权市场在绝对定价效率维度上有效;中国市场,尤其是牛市样本中,隐含波动率与实际波动率的理论关系与实际关系不相符,中国期权市场在绝对定价效率维度上被高估。在横截面特征上,美国期权市场中隐含波动率与实际波动率的理论关系与实际关系相符,美国期权市场在相对定价效率维度上有效;中国市场,尤其是牛市样本中,隐含波动率与实际波动率的理论关系与实际关系不相符,中国期权市场在相对定价效率维度上无效,低行权价的期权被低估、高行权价的期权被高估。在上述两个特征的研究中,相应构造的0Delta组合(策略)同样支持上述结论。通过中美两国隐含波动率与实际波动率的理论关系与实际关系的研究,发现中美两国的市场状况存在差异,在中国期权市场上的研究和交易不能简单照搬美国经验,要仔细研究和利用中国市场的当前特征。监管层也应完善中国股票和期权市场制度,降低期权交易成本,实行股票现货交易(t+0)制度,完善股票现货做空机制,以使套利机制可以正常发挥作用,改善当前上证50ETF期权市场被高估的现象,使期权的保险功能正常发挥作用。

基于SVI函数、平远期插值和Dupire公式,提出NALVS局部波动率建模算法,成功解决了中国期权市场上"有套利"和"少数据"两大难题,构建得到上证50ETF期权无套利局部波动率曲面。研究发现:(1)无套利局部波动率曲面可灵活刻画波动率偏态和期限结构,充分挖掘市场信息;(2)不同时期,上证50ETF期权波动率曲面性态不尽相同,具体表现为NALVS算法下波动率参数的时变性;(3)NALVS算法比BS模型和GARCH模型在场外期权复制对冲上能够得到更小的对冲误差,表明该算法更有利于金融机构对场外期权进行复制和静态对冲。

资产收益的波动是投资者投资决策的主要依据。本文选取了葛州和长虹等七只权证作为样本。首先应用单位根检验,验证各样本历史波动率和隐含波动率序列的平稳性,在此基础上检验各样本两种波动率序列的协整关系。最后,对隐含波动率所包含的额外信息进行探讨。结果表明,已实现波动率和隐含波动率基本上呈现单位根状态,并且两者之间基本不存在协整关系,权证的隐含波动率确实拥有额外的信息。投资者在实际运作中,可以加入隐含波动率来提高对实际波动率预测的准确性。