【摘 要】
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近年来,原材料价格波动增大导致实体企业风险增加。随着风险管理需求的增加,商品交易所陆续推出各类原材料的商品期货及其对应的期权,尤其商品期权品种的丰富给实体企业提供了更多的风险管理工具。然而,大宗商品加工企业经常面对多种原材料的组合风险管理,如饲料企业需要同时使用玉米期权和豆粕期权、钢铁加工企业需要同时使用焦炭期权和铁矿石期权。由于品种间相关性的影响,原材料的组合风险管理给企业风控部门带来较高要求,
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近年来,原材料价格波动增大导致实体企业风险增加。随着风险管理需求的增加,商品交易所陆续推出各类原材料的商品期货及其对应的期权,尤其商品期权品种的丰富给实体企业提供了更多的风险管理工具。然而,大宗商品加工企业经常面对多种原材料的组合风险管理,如饲料企业需要同时使用玉米期权和豆粕期权、钢铁加工企业需要同时使用焦炭期权和铁矿石期权。由于品种间相关性的影响,原材料的组合风险管理给企业风控部门带来较高要求,甚至是难于实现的。可见,设计相应的组合场外期权能为企业风控提供便利,因此具有重要的研究价值。本文以饲料企业需求为例,提出玉米-豆粕场外期权（C-M）的设计与定价方法,设计中玉米和豆粕的比例α作为独立参数引入系统,它通过影响组合标的波动率而影响对应期权的定价。针对组合标的波动率的计算,我们分别使用了无偏估计、EWMA模型以及GARCH（1,1）模型,基于这些波动率分别针对欧式C-M期权和美式C-M期权进行了定价研究,简述如下:（1）对C-M期权进行设计与定价,确定合约要素,并以权利金比率的形式对其进行报价。（2）使用传统无偏估计法对组合波动率进行估计;使用EWMA模型对于第n天波动率的估计基于第n-1天的波动率及第n天的连续复利收益率进行计算的;GARCH模型则是在EWMA模型的基础上引入了长期存在方差的影响,分别得出了相应的波动率估计值。最终对比发现使用GARCH模型及EWMA模型估计得出的组合波动率效果好于无偏估计。（3）将美式C-M看涨期权等效于欧式C-M看涨期权,使用BS期权定价公式进行定价,并使用蒙特卡罗模拟对美式C-M看跌期权进行定价及报价。经对比发现三种波动率估计方法中,使用GARCH模型得出的期权价值定价效果较好,价值较高。
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