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| 哪种权证避险策略更适合国情 | ||
| 作者:佚名 权证知识来源:不详 点击数: 更新时间:2007-7-21 | ||
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权证是一种衍生证券,给予持有人这样一个权利:在约定的时间,按照约定的价格,买入或卖出约定数量的标的资产。持有人执行此权利的约定价格,称为“履约价格”或“执行价格”;此权利可被执行的最后日期称为“到期日”。“美式权证”可以在到期日前的任意交易日执行,而“欧式权证”仅能在到期日执行。 [1] [2] 下一页
股价分布与波动率。BS模型所假设的股票价格的分布和实际分布不同,根据模型得到的避险头寸值也就并不准确,这也造成动态复制的成本偏离期权价格。 针对BS模型的这些与实际不符的假设条件,很多学者进行了修正与推广,主要地可分为两类:不完美市场,包括引入交易成本及非连续避险;股价收益率及波动率分布过程,采用与BS模型不同的假设。另外,也存在其它一些修正,如针对BS模型中利率固定的假设,引入随机利率模型等。 不完美市场 Leland(1985)开创性地提出对BS模型采用一种修正的波动率,来解决交易成本带来的避险误差问题。其基本思想是:在连续时间的BS模型框架下,假设在给定的时间间隔进行避险调整,通过在波动率中加入包含交易成本的因素,使得期权价格的增加恰好能抵消交易成本,从而对BS公式做出修正,使之仍可应用于避险操作。 Leland模型虽然比BS模型有所改进,但其策略并不是最优策略。有研究表明,这种避险策略并不能精确地避险。Whalley和Wilmott(1997)通过对最优化系统的渐进分析,提出了一个相对容易实行的避险算法。他们提出一个决策规则,在每个时间瞬间监控股价并决定是否进行避险头寸调整,从而解决巨幅累积交易成本的问题。其基本思想是,投资者的Delta避险策略由市场的运动决定,如果Delta与实际持有的资产数量的差大于投资者指定的避险带,则资产组合就需要重新调整到Delta。期权价值还是由期望收益率等于无风险利率决定。 股价收益率及波动率分布 虽然BS模型被广泛应用于权证的定价,但对标的股价的实证研究表明,BS模型并不能很好地刻划股价波动率的以下几方面的特征:(1)波动率微笑。按照BS模型的假设,隐含波动率应该与执行价无关且是常数,而实际上隐含波动率作为执行价格的函数曲线呈现两头上翘的形态。(2)肥尾分布,即资产收益率分布在极端情况的概率大于相应的正态分布的概率,呈现肥尾分布。(3)群聚现象,即波动率一个时期高而另一个时期低,且在不同时期间的变换是不可预测的。(4)均值回复,即波动率围绕一个常数值震荡,意味着波动率倾向于回到长期均值的水平。(5)杠杆作用,即波动率与股价运动之间存在负相关关系。(6)其他经验特征,如隐含波动率期限结构、隔夜与周末效应、分红效应、溢出效应、信息到达效应等。 因此,对于经典的BS模型假定标的资产价格服从几何布朗运动、波动率为常数这些假设,学者们提出了多种修正、推广建模方法。 Merton(1976)提出股价路径应是一个跳跃扩散过程。如果资产价格变化过程中的跳跃成分与整个市场无关的话,就属于可分散风险,可分散风险不应该获得期望收益。利用几何布朗运动描述只有系统风险的资产价格运动,用Poisson随机过程描述产生非系统风险的偶然的资产价格的跳跃,并且假设跳跃幅度服从正态分布,通过求解随机方程可得出期权定价公式。 对于BS模型中波动率为常数的修正,大致上可根据所指定的波动率函数的特点分为两类:确定性波动率模型:这类模型是将波动率作为标的股票价格水平的函数,主要包括方差弹性为常数的CEV模型及IDV模型;随机波动率模型:它们假设波动率服从一个随机过程。这两类模型均需要利用期权市场的数据来估计模型的参数。 由于我国大陆市场目前尚不存在权证市场,定价模型的定价效率尚无法进行检验。我们采用MonteCarlo模拟的方法,研究了在间断避险及存在交易成本情况下,各种避险策略的避险效果问题。检验的避险策略包括固定时点的BS模型、固定时点的Leland模型、Delta区间避险及Whalley-Wilmott避险带策略。结果发现Whalley-Wilmott避险带策略要优于其它避险策略。 我们对各种避险策略效果的检验过程中,采用的衡量标准是VaR值。值得说明的是,不同的衡量标准可能会产生不同的结论。由于采用MonteCarlo模拟的方法,在检验过程中也没有考虑随机波动率、买卖价差及股价的跳跃等问题。另外,检验过程也没有考虑我国市场的一些特殊情况,比如卖空及涨跌幅限制等。这些都是后续研究应注意的问题。(国泰君安证券股份有限公司新产品开发部课题组) 上一页 [1] [2] |
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