【摘 要】
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Black-Scholes期权定价模型为期权定价的发展作出了杰出的贡献,但其中波动率是常数的假设却与实际不符.于是,有许多研究便通过各种方式进行探索,如假设波动率是随机的,或假设带跳的随机波动率模型,以此来进一步更好地对期权进行定价.在本文中,假设一些资产的波动率之间是相关的,采用贝叶斯方法,利用多层先验模型对波动率的推断进行研究.探讨估计波动率进而对期权进行定价的方法较传统的期权定价方法更精确.
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目,项目名称:金融市场具有时滞的期权定价及风险管理研究,项目号:71171077; 湖南省自然科学基金面上项目,项目名称:风险资产具有时滞的期权定价相关问题的贝叶斯统计推断研究;
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Black-Scholes期权定价模型为期权定价的发展作出了杰出的贡献,但其中波动率是常数的假设却与实际不符.于是,有许多研究便通过各种方式进行探索,如假设波动率是随机的,或假设带跳的随机波动率模型,以此来进一步更好地对期权进行定价.在本文中,假设一些资产的波动率之间是相关的,采用贝叶斯方法,利用多层先验模型对波动率的推断进行研究.探讨估计波动率进而对期权进行定价的方法较传统的期权定价方法更精确.在本文中主要进行了以下工作:1.在对单个资产的欧式看涨期权进行定价时,考虑有m个来自同一板块的资产,根据资产价格过程服从的随机微分方程,结合伊藤公式,推导出它们的对数收益率服从的分布,由此得出似然函数.假设m个资产的波动率之间是相关的,在贝叶斯方法下,构建波动率分层先验,并推导出联合后验及各个未知参数的条件后验.设计Metropolis-within-Gibbs算法对未知参数进行抽样,对模型中的未知参数进行后验推断,进而对资产的欧式看涨期权进行定价.2.在实证分析中,从两个不同的板块上分别随机挑选一些资产,用贝叶斯方法基于同一板块的资产的波动率之间是相关的假设推断出波动率,进而通过获得的波动率的抽样结果,使用MC方法推断资产的欧式看涨期权价格的后验估计.并用该方法获得的结果与历史波动率、隐含波动率、用贝叶斯方法基于波动率之间不相关的假设推断出的波动率计算出的期权价格结果进行比较.结果显示,用该方法推断欧式看涨期权价格更精确.3.一篮子期权中含有多个标的资产.在对一篮子期权定价进行研究时,假设一篮子期权里的标的资产的波动率之间存在相关性,采用贝叶斯多层先验模型对标的资产的波动率进行推断,进而推断出一篮子期权的价格.且多层先验的第二层先验采用无信息先验.由于一篮子期权实际数据难以获得,便比较标的资产各自的期权价格的理论值与真实值.从比较的结果来看,由该方法获得的一篮子期权的价格是精确的.
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