有交易成本的欧式期权Delta对冲策略研究.pdf

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1、有交易成本的欧式期权Delta对冲策略研究学位类型:学术型论文作者:汪灏学号:20141100105培养学院:国际经济贸易学院专业名称:金融学指导老师:许亦平副教授2016年5月万方数据EuropeanOptionDeltaHedgingStrategywithTransactionCost万方数据学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文所涉及的研究工作做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本

2、声明的法律责任由本人承担。特此声明学位论文作者签名:年月日万方数据学位论文版权使用授权书本人完全了解对外经济贸易大学关于收集、保存、使用学位论文的规定,同意如下各项内容:按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本;学校有权保存学位论文的印刷本和电子版,并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文;学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或部分的阅览服务;学校有权按照有关规定向国家有关部门或者机构送交论文;学校可以采用影印、缩印或者其它方式合理使用学位论文,或将学位论文的内容编入相关数据库供检索;保密的学位论文在解密后遵守此规定。学位论文作者签名:年月日导师签名:年

3、月日万方数据摘要B-S期权定价公式的一个重要假设就是没有交易成本。然而现实的金融市场中,交易成本是期权交易、股票交易以及其他资产交易中不可或缺的一部分,它会影响交易资产的定价和收益率。本文的写作目的就是研究有交易成本的情况下的欧式期权的Delta对冲策略。我们知道,在有交易成本的情况下连续的动态对冲策略会产生较大的交易成本,从而增加我们的对冲误差。因此,我们的对冲策略需要考虑的一个关键问题就是对冲频率的选择。在B-S模型的基础上,不少学者对于模型中关键的参数进行了研究,在考虑交易成本的情况对于对冲策略进行了改进,试图寻找最优的对冲频率,其研究成果主要分为两大类:基于时间

4、的对冲策略和基于区间的对冲策略。本文的主要工作是对几种主要的对冲策略进行了分析和比较,试图寻找一种最优的对冲策略。最后结合上证50ETF的日数据,并使用蒙特卡洛模拟的方法进行了实证检验,对于几种策略的收益和风险进行了数值比较。关键词:交易成本,对冲误差,对冲策略,蒙特卡洛模拟万方数据AbstractB-Soptionpricingformulaisanimportantassumptionisthatthereisnotransactioncosts.Realityinfinancialmarkets,however,thetransactioncostisoption

5、strading,stocktradingandotherassettransactionsanintegralpartof,itwillaffectthetradingassetspricingandprofitability.ThepurposeofwritingthisarticleistostudywithtransactioncostsundertheconditionofDeltahedgingstrategyofEuropeanoption.Asweknow,withthehelpoftransactioncostsofcontinuousdynamich

6、edgingstrategywillproducelargertradingcosts,therebyincreasingourhedgeerror.Soourhedgingstrategyisakeyproblemtoconsiderhedgefrequencyselection.InB-smodel,onthebasisofmanyscholarsforkeyparametersarestudiedinthemodel,consideringthesituationofthetransactioncostsforhedgingstrategyisimproved,t

7、ryingtofindtheoptimalhedgefrequency,itsresearchmainlydividedintotwocategories:hedgestrategybasedontimeandhedgingstrategybasedoninterval.Thisarticle'smainjobistoseveralmainhedgingstrategiesareanalyzedandcompared,tryingtofindaoptimalhedgingstrategies.FinallycombiningtheShan

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