基于ARFIMA模型的波動率預(yù)測及交易策略研究.pdf

1、隨著我國金融創(chuàng)新的不斷深入，市場上對于股票期權(quán)產(chǎn)品的需求呼聲越來越高。傳統(tǒng)的Black-Scholes定價公式中，我們一般假設(shè)波動率是已知并且固定不變的，但是這并不符合市場的客觀情況。因此，前人曾運用ARCH Model、GARCH Model、SV Model等對股票市場波動率進行刻畫，然而，通過研究我們發(fā)現(xiàn)，對于新興市場國家，股票波動率是具有長記憶性的，而上述模型并不能很好刻畫這一特點。基于上述原因，我們引入時間序列理論體系中一個新

2、領(lǐng)域ARFIMA模型，以此刻畫波動率序列的長記憶性，并對其進行預(yù)測和交易策略研究。
　　本文主要研究了基于我國股票市場的波動率的長記憶性，并運用ARFIMA模型對長記憶性序列進行建模及預(yù)測，同時基于所預(yù)測波動率序列對期權(quán)交易策略進行研究。具體可以分為以下幾個方面：
　　首先，研究了股票市場波動率的度量方法。給出了“已實現(xiàn)”波動率可以作為波動率的無偏有效估計的結(jié)論，并通過二次移動平均消除了“噪聲”，得出1天高頻數(shù)據(jù)取樣頻率為5