基于欧式期权定价模型的隐含波动率反演算法

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经典Black-Scholes期权定价模型(B-S模型)中常数隐含波动率假设与实际金融市场不相符合,事实上期权的隐含波动率是关于标的资产价格S与时间t的函数.对此本文提出了期权隐含波动率基准面与浮动波动率的概念,重构关于S与t的隐含波动率函数1/2σ2=1/2f02(y,τ)+f1(y),其中f0(y,τ)=a0+a1τ+a2y为波动率基准面,f1(y)为浮动波动率.将两者反演算法结合,实现期权隐含波动率的重构,并以上证50ETF看涨期权为例,实现期权隐含波动率的数值重构,然后进行误差分析.本文由四章组成:第一章,介绍了期权定价模型中隐含波动率的研究背景与意义,例举国内外对期权波动率的研究进展.简述了基于B-S模型推导的隐含波动率的解析公式解与数值解,分析了解析公式解的局限性,仅在平值期权上表现良好.Isakov提出的隐含波动率线性化模型具有很好的借鉴意义,在此基础上本文提出波动率基准面-浮动波动率反演策略,实现期权隐含波动率反演重构.第二章,对经典的B-S模型进行理论推导,并利用Crank-Nicholson差分(C-N差分)格式求解得到常数波动率下的期权价格数值解,并与定价公式的解析解进行对比,证明了σ为常数时C-N差分格式的稳定性.另外假设隐含波动率σ是关于时间t与标的资产价格S相关的函数,利用C-N差分格式求解B-S模型,获得期权价格数值解.第三章,针对期权隐含波动率重构反问题提出了波动率基准面-浮动波动率反演策略.利用逐步回归算法重构隐含波动率基准面函数f0(y,τ)=a0+a1τ+a2y.对于转化后的关于f1(y)的积分方程依据复化梯形公式进行离散,利用Tikhonov正则化方法实现数值求解.f0(y,τ)与f1(y)同时决定实现了期权隐含波动率的数值重构.第四章,总结波动率基准面-浮动波动率反演策略的金融价值,并指出了浮动波动率反演数值算法的改进方向.
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