非參數(shù)修正的期權(quán)定價模型-ACE方法.pdf

1、參數(shù)的期權(quán)定價模型在金融中廣泛應(yīng)用，而非參數(shù)方法可以研究并修正參數(shù)模型的定價誤差，因此，將參數(shù)定價模型與非參數(shù)修正相聯(lián)合后，就可以得到更為精確的定價結(jié)果。
　　 本文，我們就介紹了一種新的定價方法，ACE方法，用于對衍生證券進(jìn)行定價。首先，選定適當(dāng)?shù)膮?shù)模型對期權(quán)狀態(tài)價格的相關(guān)函數(shù)進(jìn)行初始估計。由已有的研究結(jié)果可得，價格的分布函數(shù)比密度函數(shù)更易估，因此在本步驟中，我們選擇對期權(quán)狀態(tài)價格的分布函數(shù)進(jìn)行參數(shù)估計；接著，針對第一步驟中

2、的參數(shù)定價估計模型導(dǎo)致的定價誤差，我們選擇一定的非參數(shù)方法進(jìn)行擬合。通過對不同非參數(shù)方法進(jìn)行比較，我們最終確定選用局部線性回歸作為該步驟中的非參數(shù)修正法。這種由參數(shù)模型作為先驗(yàn)信息的非參數(shù)定價方法我們稱之為ACE方法。
　　 本文通過以廣義似然比檢驗(yàn)為基礎(chǔ)的非參檢驗(yàn)方法對該方法的效用進(jìn)行檢驗(yàn)，并以SPX指數(shù)期權(quán)的數(shù)據(jù)對該方法進(jìn)行模擬。
　　 ACE方法易于應(yīng)用，能夠與多種參數(shù)定價模型聯(lián)合，且可通過修正參數(shù)模型的定價誤差來