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脚型型型幽
I■--
GARCH期权定价模型套期
保值效果的实证研究
Haynes Zhang①
H.M.Yung与Hua
(翻译:刘文财 吴璩桉)
and
ing
的期权定价模型的套保效果。使用SP500期权数据,我们发现在
样本内估计和样本外预测方面,EGARcH期权定价模型均比BS模
型的改进模型效果好。但随着预测期的延长,EGARcH期权定价
模型在样本外预测方面的优势逐渐丧失。而且,我们发现,无论是从
实虚值深度还是从对冲期来看,结构复杂的EGARCH期权定价模
型比BS模型的改进模型效果要差。对于处于两平和虚值状态的卖
权来说,EGARCH期权定价模型在套期保值方面的低效在统计上
是相当显著的。
① Haynes
E—mail:Haynes@hkbu.edu.hk;Hua
意见。
第四辑期权定价
引言
和Kani(1994))。有2个可选方法用来处理观察到的定价偏差。一
种是在连续时间框架下,而另一种是在离散时间框架下。Bakshi、
性假定下,期权定价模型的研究进展。
近来,学者们开始更多注意不同期权定价模型的实证效果,在连
续时间框架下,BBC(1997)对波动率、利率、股价涨跌是随机情况下
的一类期权定价模型进行了检验。他们根据3个评价标准,即样本
内定价、样本外预测和样本外套保对这类期权定价模型进行了全面
的实证研究。他们发现因公司合并而导致的股价随机波动和上涨整
体上对定价及模型的内部一致性是非常重要的。但是对套期保值来
说,随机波动模型的效果最好。虽然Bs模型不像其他结构复杂的
替代模型那样在样本拟合和样本外预测方面表现那么好,但是它在
套期保值上的表现是和它们能够相提并论的,尤其是对实值买权来
说。如果执行delta—vega中性策略,那么BS模型的表现并不比其他
DFW)评估了隐含波动率经执行价与到期期限平滑处理的Bs模型。
他们发现改进后的Bs模型并不比所谓的确定性波动函数模型差。
对于套期保值来说,他们认为“简单的才是好的”。
在离散时间框架下,广义自回归条件异方差即GARCH期权定
价模型,是弥补BS模型定价偏差最有竞争力的方法。首先,
①见BCC(1997)的表7和表8。
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●■■■●
GARCH模型的时间序列和分布特性与实际资产回报的性质是非常
接近的。其次,基于GARCH模型的期权定价模型可以解释BS模
数期权数据对GARCH期权定价模型的实证效果作了研究。他们
发现GARcH模型在样本拟合和样本外预测两方面都胜过DFw
据特定的实虚值深度比与波动率导出的。类似的,Duan和Zhang
(2001)用亚洲金融危机时期的恒生指数期权数据检验GARCH模
型。他们发现在一个不稳定的市场环境中,GARCH模型表现要比
改进的BS模型好。
框架下,一个在样本定价和样本外定价方面更有优势的更为复杂的
模型可能并不必然在套保方面有更高的效率。然而,没有研究评估
过GARCH模型的套保效率。本文将弥补这方面的空白。特别是,
权定价模型的实证效果。EGARCH模型有几个良好特点:(1)它消
捉股票回报和回报波动性的负相关关系,而这种负相关关系在实证
的文献中已经证明了;并且实证研究似乎显示EGARcH模型更好
准是DFw改进的Bs模型(1998),它允许每一个期权有单独的隐含
波动率。使用S&P500期权数据,我们的结果显示,EGARCH模型
比改进的BS模型在样本内估计和样本外预测两方面都好。然而随
着预测期从1天变成为5天,相对于BS模型,EGARCH模型在样
本外的优势消失了。有趣的是,我们发现不考虑实虚值深度比和对
冲期下,EGARCH模型的套保效果还不如Bs模型。对于处于两
平和虚值状态的卖权,EGARCH模型套保低效在统计上是相当显
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