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摘要
标的资产的波动率是期权定价的核心参数。利用高频数据计算已实现波动并进一步区分为连续波动和跳跃波动。对连续波动构建带抛物型杠杆的异质自回归伽马模型,并进一步引入符号跳跃以改进波动预测。用复合泊松过程建模跳跃波动,其中随机跳跃大小服从伽马分布。对参数估计值进行从真实测度到风险中性测度的转换,进而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6月30日合约数据的实证表明,在期权价格均方根误差和隐含波动率均方根误差指标下,基于高频数据的模型较GARCH模型的定价误差更小,考虑跳跃波动可以提升期权定价能力。进一步地,同时考虑跳跃波动和符号跳跃则可以获得最佳的期权定价表现。
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