【摘 要】
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2015年上市的上证50ETF期权作为中国第一只场内的股指期权产品,为投资者提供了风险管理和资产配置的功能,受到了资本市场的欢迎。投资者对股指期权的需求逐渐增加,2019年底又同日上市了三只沪深300ETF期权和沪深300股指期权。深入了解并发挥股指期权的作用和功能,已然成为越来越多人的共识。本文从上证50ETF期权着手,对期权价格的“替代品”——隐含波动率进行深入研究。通过对参数法、非参数法和半
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2015年上市的上证50ETF期权作为中国第一只场内的股指期权产品,为投资者提供了风险管理和资产配置的功能,受到了资本市场的欢迎。投资者对股指期权的需求逐渐增加,2019年底又同日上市了三只沪深300ETF期权和沪深300股指期权。深入了解并发挥股指期权的作用和功能,已然成为越来越多人的共识。本文从上证50ETF期权着手,对期权价格的“替代品”——隐含波动率进行深入研究。通过对参数法、非参数法和半参数法三种关于隐含波动率曲面建模的主要方式进行比对分析,发现了半参数法具有运用更为灵活的优势。在确定半参数法的基础上,我们选用平稳时间平方根规则构建静态模型并进行筛选,选择其中表现最佳的模型进行横截面上的参数估计,由此获得样本期内每个横截面的隐含波动率曲面,并确定了这些曲面形态的参数。本文主要创新点是在半参数法中预测波动率曲面参数时间序列时采用数据科学中的长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）模型。LSTM模型作为循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）族中的模型,具有对时间序列的长期记忆能力,从理论上看能够有效地对隐含波动率曲面进行预测。实证过程中,本文将已经为众多学者所用的VAR模型与ARIMA模型作为对比模型,结果显示,LSTM模型在预测结果表现上与前者相比具有一定可比性,将其运用在隐含波动率曲面预测上是可行的,实证结果显示其具有较好的说服力。
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