导读:本文包含了实际波动率论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:隐含波动率,实际波动率,波动率微笑,收益率分布
实际波动率论文文献综述
郑振龙,秦明[1]（2018）在《隐含波动率与实际波动率的关系:中美比较》一文中研究指出上证50ETF期权上市至今,中国期权市场表现出很多与美国市场显着不同的特征,由此引申出关于美国的经验是否适用于中国、中国期权市场定价是否有效的争论。基于2015年4月16日至2017年12月29日的中国上证50ETF期权数据和美国S&P500期权数据,以股指收益率与波动率的相关系数以及股指收益率的历史分布为工具,从整体特征和横截面特征两个维度,研究隐含波动率与实际波动率的理论关系;以使用期权市场数据计算得到的隐含波动率数据、波动率微笑和实际波动率数据、0Delta组合的超额收益为工具,研究隐含波动率与实际波动率的实际关系;针对上述理论关系和实际关系进行中美比较。由于理论关系研究中未使用期权数据,因此通过比较上述两个维度下的理论关系与实际关系的差异,可以对中国期权市场的绝对定价效率和相对定价效率进行探究。研究结果表明,在整体特征上,美国期权市场中隐含波动率与实际波动率的理论关系与实际关系相符,美国期权市场在绝对定价效率维度上有效;中国市场,尤其是牛市样本中,隐含波动率与实际波动率的理论关系与实际关系不相符,中国期权市场在绝对定价效率维度上被高估。在横截面特征上,美国期权市场中隐含波动率与实际波动率的理论关系与实际关系相符,美国期权市场在相对定价效率维度上有效;中国市场,尤其是牛市样本中,隐含波动率与实际波动率的理论关系与实际关系不相符,中国期权市场在相对定价效率维度上无效,低行权价的期权被低估、高行权价的期权被高估。在上述两个特征的研究中,相应构造的0Delta组合(策略)同样支持上述结论。通过中美两国隐含波动率与实际波动率的理论关系与实际关系的研究,发现中美两国的市场状况存在差异,在中国期权市场上的研究和交易不能简单照搬美国经验,要仔细研究和利用中国市场的当前特征。监管层也应完善中国股票和期权市场制度,降低期权交易成本,实行股票现货交易(t+0)制度,完善股票现货做空机制,以使套利机制可以正常发挥作用,改善当前上证50ETF期权市场被高估的现象,使期权的保险功能正常发挥作用。(本文来源于《管理科学》期刊2018年06期）
邱越,谢天[2]（2018）在《运用最小二乘模型平均法预测外汇实际波动率（英文）》一文中研究指出金融风险管理的重中之重在于对金融资产实际波动率的预测.因为汇率市场的复杂性以及多变性,汇率波动率数据具有极强的异方差性.文章着重研究在异方差环境下,如何正确地使用最小二乘模型平均法来提高实际波动率的预测精度.文章以异质自回归(HAR)模型为基础,以不同的滞后项构建出多个候选模型.最终模型是所有候选模型的加权平均.而通过为每个候选模型配给不同的权重,模型平均法可以灵活动态地调节最终模型的结构.文章首先证明了所提出的最小二乘模型平均法具有渐近最优性.在随后大量实证中,发现所提出的方法在汇率实际波动率的预测精度方面优于很多同类方法.(本文来源于《系统科学与数学》期刊2018年06期）
刘梦瑶[3]（2018）在《市场微观结构噪音下实际波动率估计以及期权定价》一文中研究指出在大数据的时代背景下,数据包含的信息越来越成为能直接转化为现实收益的有效资源。目前,高频交易(High Frequency Trading)在中国大陆少之又少,而近些年在香港地区已经逐渐发展起来,在国外更是方兴未艾。因此,可以预见,高频交易是未来发展的趋势。但是和普通低频数据相比,高频数据有一些不同的性质,尤其是它包含的市场微观结构噪音(Market Microstructure Noise)足以使资产定价过程发生偏离,所以之前建立在普通低频数据上的模型和方法已经不再完全适用。本文就是立足于中国市场上证50ETF(China 50ETF)的样本,针对高频数据中包含的市场微观结构噪音而展开了研究,主要内容包括实际波动率的估计(Realized Volatility Estimating)以及期权定价(Option Pricing)。在市场微观结构方面,本文首先梳理了相关理论,包括市场微观结构的定义、功能以及理论研究范畴;然后通过模型解释了市场微观结构在资产价格发现过程中扮演的角色;最后揭示出微观结构噪音确实存在的现象。事实上,这些市场微观结构噪音是来自真实交易过程中存在的一系列市场摩擦,比如交易佣金、信息不对称、税收政策,或者最小报价单位限制、最小变动价位、交易时间限制、交易不连续等因素。市场微观结构噪音的说法于2004年才首次被提出,是市场微观结构研究中一个较新的领域。因为市场微观结构噪音的存在,高频数据下的实际波动率——这一积分波动率的估计量,不再符合统计学无偏、一致、有效的要求。通过对实际波动率建立非参数模型可以证明,随着日内数据可获得频率的升高,每个交易日资产价格样本容量会增加、实际波动率包含的噪音会趋于无穷,从而使实际波动率成为噪音的估计。为了消除这种影响,本文主要考虑了二尺度实际波动率(Two Scales Realized Volatility)和已实现核估计量(Realized Kernel-Based Estimator)两种实际波动率的估计量。通过上述两种估计量,本文针对我国市场上证50ETF现货市场和期权市场数据进行了实证。实证主要包括叁个目的:一、探究我国市场微观结构噪音的特征;二、消除市场微观结构噪音对实际波动率估计的影响;叁、比较实际波动率降噪前后期权定价的准确性。根据实证结果,可以得出以下叁个结论:一、以上证50ETF价格数据为代表的中国股票现货市场的微观结构噪音大体上符合白噪声过程;二、二尺度实际波动率和已实现核估计量都有很好的降噪效果,它们比高频数据下未降噪的实际波动率更接近积分波动率;叁、根据期权定价的结果,不同实际波动率对不同类别的期权合约定价效果不同,综合来看,降噪后的实际波动率期权定价准确性明显优于降噪前的实际波动率。本文的创新点主要在于实际波动率的运用。目前国内学者对于高频数据实际波动率的研究还停留在降噪阶段,几乎没有人探究过降噪后将其用于资产定价的效果。其次,对于非参数方法中参数选择问题,本文在实证过程中也给出了详细的说明,确保了实证的准确性、科学性和可重复性。再次,国内对于高频数据降噪的研究主要集中在子采样法的二尺度实际波动率,很难发现针对已实现核估计量的实证研究。本文率先同时对这两种估计量的性质和效果做出比较分析,为之后的学者提供了相关研究资料。(本文来源于《中南财经政法大学》期刊2018-05-30）
王威[4]（2015）在《实际波动率走平概率大》一文中研究指出周一上证50ETF现货高开低走后全天维持窄幅振荡走势，截至收盘小幅下跌0.33%至2.39点。基本面多空交织，但缺乏较为重大的驱动因素，在场外资金进场意愿不强的情况下，后市维持振荡的概率较大。期权方面来看，认购、认沽的波动率变化均不大。由于价格变化不大，(本文来源于《期货日报》期刊2015-12-08）
王威[5]（2015）在《ETF期权实际波动率大涨》一文中研究指出周一上证50ETF现货振荡加剧，全天冲高回落，收盘跌2.19%至3.103点，短期调整压力仍较大。期权方面，4月期权由于本周叁交割，其波动率受消息影响不大，总体上稳中有降。逐渐成为主力合约的5月合约隐含波动率在现货市场大幅波动下也大幅攀升，短期再度超过上(本文来源于《期货日报》期刊2015-04-21）
吴有英,马玉林[6]（2011）在《基于实际波动率的我国股市波动率实证研究》一文中研究指出从上证180样本股中随机抽取30只股票,采用日内分钟交易数据,对实际波动率的部分性质进行实证研究,得出经实际波动率标准化的收益率序列接近于正态分布,对数实际波动率序列的分布近于正态,实际相关系数序列接近于正态分布,实际波动率序列、对数实际波动率及相关系数序列均具有显着的长记忆特征,不同股票的对数波动率序列之间具有显着的相关性。(本文来源于《泰山学院学报》期刊2011年05期）
马玉林,王希泉[7]（2007）在《基于实际波动率的VaR模型实证研究》一文中研究指出以实际波动率预测方法替代传统的波动率预测方法,应用到VaR模型中去,并随机选择了五只股票数据进行实证研究,比较基于GARCH模型和实际波动率模型的两种VaR预测结果,得到基于实际波动率的VaR预测效果显着地优于基于GARCH模型的VaR预测效果.(本文来源于《山东大学学报(理学版)》期刊2007年10期）
马玉林,刘瑞花[8]（2007）在《基于实际波动率的组合选择实证研究》一文中研究指出本文对证券组合叁因素的7种预测方法进行了实证研究和敏感性检验,得出结论:若以周作为组合持有期,则不论何种收益预测方法,基于实际波率的ARFIMA方法在组合持有期上均取得了正的超额收益;基于实际波动率的ARFIMA法在组合选择的各种方法中是最优的.(本文来源于《经济数学》期刊2007年02期）
周林[9]（2006）在《中国股市的实际波动率》一文中研究指出中国股市实际波动率实证研究表明:(1)经实际波动率标准化的收益率序列接近于正态分布;(2)对数实际波动率序列的分布近于正态;(3)实际相关系数序列接近于正态分布;(4)实际波动率序列、对数实际波动率及相关系数序列均具有显着的长记忆特征;(5)不同股票的对数波动率序列之间具有显着的相关性。(本文来源于《统计与决策》期刊2006年24期）
郭小燕[10]（2006）在《证券市场实际波动率期限结构的实证分析》一文中研究指出本文采用上证A指、NASDAQ、S&P500和恒生指数在1999-7-2至2003-12-29期间内的日交易数据之收盘价作为研究对象,先对它们的样本期间收益率的稳定性和相关性进行了分析,测算了它们实际波动率的期限结构,然后对各市场实际波动率期限结构进行了对比分析。本文的实证结果表明证券市场波动率变化与当期金融现象密切相关。(本文来源于《福建金融管理干部学院学报》期刊2006年02期）
实际波动率论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
金融风险管理的重中之重在于对金融资产实际波动率的预测.因为汇率市场的复杂性以及多变性,汇率波动率数据具有极强的异方差性.文章着重研究在异方差环境下,如何正确地使用最小二乘模型平均法来提高实际波动率的预测精度.文章以异质自回归(HAR)模型为基础,以不同的滞后项构建出多个候选模型.最终模型是所有候选模型的加权平均.而通过为每个候选模型配给不同的权重,模型平均法可以灵活动态地调节最终模型的结构.文章首先证明了所提出的最小二乘模型平均法具有渐近最优性.在随后大量实证中,发现所提出的方法在汇率实际波动率的预测精度方面优于很多同类方法.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
实际波动率论文参考文献
[1].郑振龙,秦明.隐含波动率与实际波动率的关系:中美比较[J].管理科学.2018
[2].邱越,谢天.运用最小二乘模型平均法预测外汇实际波动率（英文）[J].系统科学与数学.2018
[3].刘梦瑶.市场微观结构噪音下实际波动率估计以及期权定价[D].中南财经政法大学.2018
[4].王威.实际波动率走平概率大[N].期货日报.2015
[5].王威.ETF期权实际波动率大涨[N].期货日报.2015
[6].吴有英,马玉林.基于实际波动率的我国股市波动率实证研究[J].泰山学院学报.2011
[7].马玉林,王希泉.基于实际波动率的VaR模型实证研究[J].山东大学学报(理学版).2007
[8].马玉林,刘瑞花.基于实际波动率的组合选择实证研究[J].经济数学.2007
[9].周林.中国股市的实际波动率[J].统计与决策.2006
[10].郭小燕.证券市场实际波动率期限结构的实证分析[J].福建金融管理干部学院学报.2006