连续时间随机波动率模型下期权的非参数定价

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1、声明本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在本学位论文中，除了加以标注和致谢的部分外，不包含其他人已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均己在论文中作了明确的说明。研究生签名：≯／>年?肜日学位论文使用授权声明南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档，可以借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容，可以向有关部门或机构送交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。对于保密论文，按保密的有关规定和程序处理。研究生签名：覆人组刈L年弓

2、月]i"El硕士论文连续时间随机波动率模型下期权的非参数定价摘要fIlfllIfflrlllflIIIllIIIY2062226连续时间随机波动率模型是目前研究期权定价的主流，波动率作为反应标的贫严孜资回报率的变化程度的指标，受到多方面的影响，其随机特性是基于大量研究得出的，随机波动率不仅解释了微笑模式的基本形状，也同样适用于隐含波动率的“期限结构"。因此连续时间随机波动率的设定能使得模型更好的模拟出基础资产价格运动的过程，从而为进一步的期权定价问题打好基础。本文基于DELL公司2010年11月5日至2011年11月5日一年内共计253个交易日股票

3、数据作为基础资产的观测数据研究连续时间随机波动率模型研究期权的非参数定价问题，主要做了以下工作：在第一部分总结了有关模型选择以及随机波动率模型非参数定价方面的研究现状。第二部分介绍并总结了相关预备知识，包括期权定价的影响因素，几类典型的连续时间随机波动率模型，以及非参数估计方法；在第三部分说明了基础资产价格过程的模型以及各项参数的估计方法，主要运用非参数方法估计出波动率函数形式，再在波动率的基础上估计其他各项参数；第四部分是模拟分析，判断模型设定以及方法的选择是否合理；第五部分是实证研究，根据以上方法代入数据得到最终的估计结果。结果表明非参数定价方

4、法能够很好的拟合期权定价过程，关键字期权随机波动率非参数定价Abstract硕士论文Nowadays，continuous-timestochasticvolatilitymodelsalethemainstreamoftheoptionpricingresearch．Asaresponsetothechangesoftheunderlyingasset’Sinvestmentreturns，volatilityisaffectedbymanyaspects．Itsrandomfeatureisprovedbasedonextensiveresea

5、rch．Stochasticvolatilityshowsbotllvolatilitysmileandtermstructureofvolatility．Therefore，thecontinuous-timestochasticvolatilitymodelsmakeabettersimulationoftheunderlyingasset’spricemovement,andlaythefoundationforthesubjectoftheoptionpricing．Basedonatotalof253stockdataoftradingd

6、aysfromNovember5，2010toNovember5，2011．，whichalecollectedfromtheDELLcorporation．Studythenonpalametricestimationofthecontinuous-timestochasticvolatilitymodelsasfollows：Inchapterlwefirstreviewedthefruitofcontinuous-timemodelsestimationintheoryandapplications，andthendiscussedtheno

7、npalametricspecificationtestproblemincontinuous-timemodels．Inchapter2,wesummarizedsomerelevantknowledge，includingthefactorsofoptionpricing，severaltypicalcontinous·timestochasticvolatilitymodels，andnonparametricestimationmethods．11地estimationmethodsoftheparameterstothemodelWasd

8、escribedinthe3chapter．The4chapteristhesimulationanalysis，inor