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1、波動率預測模型的比較研究重慶大學碩士學位論文（學術學位）學生姓名：劉倡指導教師：肖智教授專業(yè)：數(shù)量經濟學學科門類：應用經濟學重慶大學經濟與工商管理學院二O一六年五月TheComparisonoftheForecastingModelsofVolatilityAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheMaster’sDegreeofEconomicsByLiuChangSupervisedbyProf.X
2、iaoZhiSpecialty:QuantitativeEconomicsCollegeofEconomicsandBusinessAdministrationofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaMay2016重慶大學碩士學位論文中文摘要摘要波動率是關注度較高的金融變量之一，而波動率預測則是波動率研究的重要方向。大體上，我們可以將波動率預測模型分為兩大類，一類可以被稱作歷史波動率法，這種方法利用標的資產歷史交易信息對未來波動率進行預測，包括了確定性波動率模型、時間序列波動率模型和
3、隨機波動率模型；另一類則被稱作隱含波動率法，這種方法利用了標的資產的期權的交易信息，從期權價格中倒推出對未來波動率的預期，包括BS隱含波動率和無模型隱含波動率兩種方法。本文主要的研究目的是比較不同預測模型的好壞，并將以往的研究較少使用的隱含波動率法納入了比較范圍中。與歷史波動率法相比，隱含波動率法不僅使用了標的資產的市場信息，還利用了標的資產的期權的市場信息；此外在比較時，將隱含波動率法細分為BS隱含波動率與無模型隱含波動率兩種，與BS隱含波動率相比，無模型隱含波動率在計算時不使用BS定價公式，無需面臨定價模型可能存
4、在的風險。針對上證50ETF這一研究對象，通過比較信息含量的手段，對GARCH模型、加權BS隱含波動率法和無模型隱含波動率法向后一個月的預測能力進行了比較研究。研究結果表明，當證券市場波動劇烈，出現(xiàn)“股災”時，這三種模型都不能對未來波動率進行有效預測，不含有效信息。但證券市場相對平穩(wěn)的時期，波動率是可以被預測的，從研究結果來看，預測期限為一個月時，不論是加權BS隱含波動率還是無模型隱含波動率都較GARCH模型波動率要優(yōu)秀，信息含量要更高，而在隱含波動率法自身的比較中，無模型波動率的有效信息含量要多于加權BS隱含波動率
5、，預測能力要更好。關鍵詞：波動率預測，無模型隱含波動率，50ETF期權I重慶大學碩士學位論文英文摘要ABSTRACTVolatilityisoneoffinancialvariableswithhighdegreeofconcern.Moreover,volatilityforecastingisanimportantelementintheresearchofvolatility.Generally,volatilityforecastingmodelcanbedividedintotwocategories.Th
6、ehistoricalvolatilitymethodisonethemethodstoforecastthefuturevolatilitybyusingthehistoricaltransactioninformationinthemarket;anddeterministicvolatilitymodels,timeserialsmodelsandstochasticmodelsareincludedinthismethod.Anothermethodiscalledimpliedvolatilitymetho
7、d.Byusingthismethod,researcherscanhaveexpectsoffuturevolatilitythroughthepriceofoptionsinthemarket.ThismethodcontainstwocalculationmethodswhichareBSImpliedVolatilityandModel-FreeImpliedVolatility.Themainpurposeofthispaperistocomparethedifferentpredictionmodels,
8、andtheModel-FreeImpliedVolatilitywhichislessusedinpreviousstudieswillbeincludedinthescopeofthecomparison.Comparewiththehistoricalvolatilitymethod,theModel-FreeImpliedVolatil
