發(fā)布時(shí)間：2021-06-05所屬分類：經(jīng)濟(jì)論文瀏覽：1次
摘 要： 內(nèi)容提要：期權(quán)作為重要的金融衍生工具，在資產(chǎn)定價(jià)及風(fēng)險(xiǎn)管理等領(lǐng)域有著廣泛運(yùn)用。本文首先通過上證50ETF5分鐘高頻數(shù)據(jù)，引入已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率作為利好、利空信息沖擊對(duì)波動(dòng)率非對(duì)稱影響的代理變量，構(gòu)建基于這兩類市場(chǎng)信息沖擊的隨機(jī)波動(dòng)率模型。然后，利用擾
內(nèi)容提要：期權(quán)作為重要的金融衍生工具，在資產(chǎn)定價(jià)及風(fēng)險(xiǎn)管理等領(lǐng)域有著廣泛運(yùn)用。本文首先通過上證50ETF5分鐘高頻數(shù)據(jù)，引入已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率作為利好、利空信息沖擊對(duì)波動(dòng)率非對(duì)稱影響的代理變量，構(gòu)建基于這兩類市場(chǎng)信息沖擊的隨機(jī)波動(dòng)率模型。然后，利用擾動(dòng)分解簡(jiǎn)化隨機(jī)波動(dòng)率期權(quán)定價(jià)，得到該模型的數(shù)值解。實(shí)證研究表明：對(duì)于虛值看漲期權(quán)，基于利好、利空信息沖擊的隨機(jī)波動(dòng)率期權(quán)定價(jià)模型定價(jià)精準(zhǔn)度顯著優(yōu)于Heston、SABR期權(quán)定價(jià)模型。
關(guān)鍵詞：利好信息利空信息杠桿效應(yīng)期權(quán)定價(jià)隨機(jī)波動(dòng)率模型
習(xí)近平同志在黨的十九大報(bào)告中提出：“健全金融監(jiān)管體系，守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的底線”。強(qiáng)調(diào)了加強(qiáng)監(jiān)管防范化解系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的重要性。2015年2月9日，我國(guó)第一只場(chǎng)內(nèi)金融期權(quán)——上證50ETF期權(quán)在上海證券交易所掛牌交易。該產(chǎn)品是以上證50為標(biāo)的物和交易型指數(shù)基金為標(biāo)的衍生的標(biāo)準(zhǔn)化合約，這種衍生產(chǎn)品及交易方式的引入，標(biāo)志著我國(guó)金融衍生品市場(chǎng)進(jìn)一步發(fā)展，資本市場(chǎng)及其機(jī)制更加活躍和完善。此外，由于其采取的權(quán)利金交易方式能夠有效控制風(fēng)險(xiǎn)，豐富了投資者可利用的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖工具。同時(shí)，在考慮利好和利空消息沖擊等復(fù)雜條件下，監(jiān)管部門和投資者等主體對(duì)于期權(quán)定價(jià)的精確度提出更高層次的要求。因此，本文構(gòu)建基于市場(chǎng)信息沖擊的隨機(jī)波動(dòng)率模型提高期權(quán)定價(jià)的精確度，有利于發(fā)揮期權(quán)交易者的信息優(yōu)勢(shì)，完善投資組合管理和風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖策略，提高期權(quán)市場(chǎng)的交易效率，提升投資風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)和防控能力。
一、相關(guān)研究文獻(xiàn)評(píng)述
自上世紀(jì)70年代Black和Scholes(1973)提出經(jīng)典的期權(quán)定價(jià)模型--BS模型以來，期權(quán)交易規(guī)模迅速增加，場(chǎng)外衍生品市場(chǎng)得到了長(zhǎng)足的發(fā)展。之后，不斷改進(jìn)BS模型以提高定價(jià)精度成為后續(xù)研究的方向。Heston(1993)對(duì)波動(dòng)率采用CIR隨機(jī)過程(Cox等，1985)，并結(jié)合幾何布朗運(yùn)動(dòng)構(gòu)造Heston隨機(jī)波動(dòng)率模型，該模型利用傅里葉逆變換推導(dǎo)期權(quán)定價(jià)封閉解。為刻畫短期內(nèi)波動(dòng)率單調(diào)增加或者減少的特點(diǎn)，Hagan等(2002)提出三參數(shù)SABR模型。該模型資產(chǎn)價(jià)格及波動(dòng)率過程分別由兩個(gè)相關(guān)的布朗運(yùn)動(dòng)驅(qū)動(dòng)，兩者均為擴(kuò)散過程。研究表明：該模型能較好擬合短期內(nèi)BS隱含波動(dòng)率，采用SABR波動(dòng)率可以提高短期期權(quán)定價(jià)精度。Papanicolaou等(2014)和Fouque等(2011)在研究金融市場(chǎng)股價(jià)和波動(dòng)率走勢(shì)時(shí)發(fā)現(xiàn)，兩者往往呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，尤其在股價(jià)急速下跌時(shí)，波動(dòng)率會(huì)陡然增加。為了描述這種負(fù)相關(guān)關(guān)系，他們提出兩因素隨機(jī)波動(dòng)率模型，該模型股價(jià)及波動(dòng)率SDE均為擴(kuò)散過程，這和SABR模型一致。
上證50ETF期權(quán)上市交易以來，我國(guó)學(xué)者也對(duì)期權(quán)定價(jià)問題進(jìn)行了深入研究。王鵬、楊興林(2016)利用上證50ETF高頻數(shù)據(jù)，比較時(shí)變波動(dòng)率的混合對(duì)數(shù)正態(tài)期權(quán)定價(jià)模型及BS模型的定價(jià)精度，研究表明：混合對(duì)數(shù)正態(tài)期權(quán)定價(jià)模型顯著優(yōu)于BS模型。張麗娟、張文勇(2018)利用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于Heston模型中，實(shí)證表明：基于混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的期權(quán)定價(jià)模型較傳統(tǒng)的BS神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)期權(quán)定價(jià)模型的定價(jià)效果更好。紀(jì)同輝(2019)建立基于Levy-GJR模型的美式期權(quán)定價(jià)理論，實(shí)證結(jié)果表明：該模型定價(jià)效果明顯優(yōu)于一般GARCH模型和BS模型，且模型對(duì)短期期權(quán)的模擬效果精確度更高。劉志東等(2019)構(gòu)建了不同Lévy過程驅(qū)動(dòng)的非高斯OU隨機(jī)波動(dòng)率模型，并在等價(jià)鞅測(cè)度下，推導(dǎo)出模型的離散表達(dá)式。研究發(fā)現(xiàn)：相較于虛值期權(quán)，基于非高斯OU的期權(quán)定價(jià)模型在實(shí)值期權(quán)定價(jià)上更具優(yōu)勢(shì)。
綜上所述，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于期權(quán)定價(jià)模型均從使用交叉模型和提出新模型等不同角度進(jìn)行了改進(jìn)，但鮮有研究關(guān)注外部利好、利空信息沖擊對(duì)隨機(jī)波動(dòng)率產(chǎn)生非對(duì)稱影響(即波動(dòng)率的杠桿效應(yīng))，進(jìn)而影響在信息沖擊頻繁市場(chǎng)條件下的期權(quán)定價(jià)精度。基于此，本文在隨機(jī)波動(dòng)率模型基礎(chǔ)上，利用標(biāo)的資產(chǎn)價(jià)格高頻數(shù)據(jù)計(jì)算的已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率，構(gòu)建引入外部利好、利空信息沖擊的隨機(jī)波動(dòng)率模型，選取不同執(zhí)行價(jià)(實(shí)虛值程度)的上證50ETF看漲期權(quán)進(jìn)行定價(jià)，最后借鑒Corsi等(2013)的研究方法，采用RMSE損失函數(shù)比較該期權(quán)定價(jià)模型、Heston期權(quán)定價(jià)模型、SABR模型的定價(jià)精準(zhǔn)度，得出基于利好、利空信息沖擊的隨機(jī)波動(dòng)率期權(quán)定價(jià)模型定價(jià)精度顯著優(yōu)于Heston、SABR期權(quán)定價(jià)模型的結(jié)論。
二、市場(chǎng)信息沖擊下期權(quán)定價(jià)的機(jī)理分析
金融市場(chǎng)中絕大部分投資者是非完全理性的，相比于理性投資者而言，非理性投資者雖然獲得了更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，但加劇了期權(quán)市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)。具體而言，這些投資者由于在進(jìn)行期權(quán)投資和決策時(shí)容易受到認(rèn)知偏差和情緒偏差等主觀因素的影響，對(duì)各種信息無法做出正確和科學(xué)的無偏估計(jì)，進(jìn)而導(dǎo)致期權(quán)價(jià)格對(duì)其價(jià)值的偏離，即認(rèn)知偏差的波動(dòng)會(huì)引起期權(quán)價(jià)格的偏離，而期權(quán)價(jià)格的偏離會(huì)反過來影響投資者對(duì)期權(quán)價(jià)格走勢(shì)的認(rèn)知和判斷，使市場(chǎng)有效性進(jìn)一步降低，并形成一個(gè)循環(huán)。尤其是當(dāng)出現(xiàn)“羊群效應(yīng)”時(shí)，在利空消息或者利好消息的市場(chǎng)信息影響下，期權(quán)市場(chǎng)中存在大量的狂熱或者恐慌的非理性投資者，對(duì)市場(chǎng)信息的變化較為敏感，并且容易受到其他非理性投資者的投資決策影響，導(dǎo)致期權(quán)的價(jià)格出現(xiàn)劇烈的波動(dòng)，進(jìn)而偏離了期權(quán)價(jià)值和正常的波動(dòng)范圍。
當(dāng)期權(quán)市場(chǎng)存在大量的反饋交易者①，不僅對(duì)期權(quán)的套期保值和價(jià)格發(fā)現(xiàn)等功能產(chǎn)生一定的影響，還會(huì)導(dǎo)致期權(quán)市場(chǎng)的穩(wěn)定性變差，進(jìn)而影響期權(quán)的價(jià)格波動(dòng)。在市場(chǎng)價(jià)格處于下跌時(shí)期時(shí)，市場(chǎng)信息處于利空消息的狀態(tài)，期權(quán)合約的多頭方需要追加保證金或者平倉(cāng);而在市場(chǎng)價(jià)格處于上升時(shí)期時(shí)，市場(chǎng)信息處于利好消息的狀態(tài)，作為期權(quán)合約的空頭方面臨同樣的壓力和問題。值得注意的是：當(dāng)市場(chǎng)價(jià)格急劇下跌時(shí)，如出現(xiàn)較為嚴(yán)重的金融風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致雙方交易者的財(cái)富貶值和減少，出現(xiàn)資金斷裂的風(fēng)險(xiǎn)，投資者紛紛選擇拋出合約進(jìn)行平倉(cāng)，恐慌的市場(chǎng)情緒不斷傳染和擴(kuò)散，而期權(quán)固定的到期日也使投資者產(chǎn)生等待“解套”的“惜售”心理變得更為脆弱，加劇了期權(quán)市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)。因此，對(duì)于不同的價(jià)格沖擊下的期權(quán)市場(chǎng)具有顯著的非對(duì)稱性，即市場(chǎng)價(jià)格下跌時(shí)期對(duì)期權(quán)的波動(dòng)顯著大于市場(chǎng)價(jià)格上升時(shí)期，期權(quán)波動(dòng)受利空消息的沖擊和影響更大。具體而言，一方面，在市場(chǎng)信息處于利好消息的狀態(tài)下，投資者預(yù)期多頭市場(chǎng)即將來臨，期權(quán)市場(chǎng)的價(jià)格行情上漲，此時(shí)投資者會(huì)進(jìn)行買入買權(quán)的操作，即通過期權(quán)價(jià)差策略買入低敲定價(jià)買權(quán)和賣出高敲定價(jià)買權(quán)。不過隨著波動(dòng)率的下降，期權(quán)價(jià)值會(huì)隨之減少，投資者應(yīng)進(jìn)場(chǎng)賣出期權(quán)。另一方面，在市場(chǎng)信息處于利空消息的狀態(tài)下，投資者預(yù)期期權(quán)的價(jià)格將會(huì)下跌，此時(shí)投資者會(huì)進(jìn)行買入賣權(quán)的操作，即可以通過買入高敲定價(jià)賣權(quán)，并賣出低敲定價(jià)賣權(quán)的組合渠道方式實(shí)現(xiàn)賣權(quán)空頭價(jià)差交易。一般而言，在市場(chǎng)行情下跌時(shí)，投資者容易出現(xiàn)市場(chǎng)恐慌情緒，導(dǎo)致期權(quán)波動(dòng)率的上升，進(jìn)而期權(quán)價(jià)格會(huì)隨之上漲，此時(shí)投資者會(huì)選擇買入期權(quán)。
總之，在利空消息的影響下，期權(quán)市場(chǎng)面臨價(jià)格下跌和波動(dòng)率上升的綜合狀況，這會(huì)引發(fā)期權(quán)賣權(quán)價(jià)格的上漲，但隨著市場(chǎng)恐慌的下降和投資信心的增強(qiáng)，期權(quán)的波動(dòng)率將會(huì)出現(xiàn)下降的趨勢(shì)，期權(quán)賣權(quán)價(jià)格逐漸回落。因此，在利空消息和利好消息的交替影響下，期權(quán)市場(chǎng)的價(jià)格和波動(dòng)率始終處于不斷調(diào)整和變化的動(dòng)態(tài)過程，構(gòu)建基于市場(chǎng)信息沖擊的隨機(jī)波動(dòng)率期權(quán)定價(jià)模型有利于提高期權(quán)定價(jià)的精確度。
四、市場(chǎng)信息沖擊下上證50ETF期權(quán)定價(jià)的實(shí)證結(jié)果分析
(一)隨機(jī)波動(dòng)率模型參數(shù)估計(jì)
波動(dòng)率作為期權(quán)定價(jià)的核心變量，為了后文展開期權(quán)定價(jià)研究，本文先對(duì)各隨機(jī)波動(dòng)率模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，借鑒Fonseca等(2016)的研究方法，擾動(dòng)項(xiàng)著=0.01。考慮到隨機(jī)波動(dòng)率模型參數(shù)眾多，且波動(dòng)率過程是CIR過程(均值回復(fù)過程)，因此本文借鑒寧桂英等(2017)在約束條件下利用差分進(jìn)化算法得到估計(jì)參數(shù)全局最優(yōu)解的思路進(jìn)行估計(jì)。本文參數(shù)估計(jì)方法采用Storn等(1997)提出的差分進(jìn)化算法。表1列出了利用差分進(jìn)化算法估計(jì)的各模型參數(shù)值。
由表1可知，外部利好、利空信息沖擊的隨機(jī)波動(dòng)率模型和Heston模型波動(dòng)率均值在25%左右，這和上證50ETF在2019年1月2日至2019年6月28日共117個(gè)交易日的波動(dòng)率均值26.48%相差不大，表明隨機(jī)波動(dòng)率模型確實(shí)可以捕捉波動(dòng)率的均值回復(fù)特征。從表示長(zhǎng)期方差率水平的參數(shù)濁分析，Heston模型高于新模型，這說明Heston模型隨機(jī)波動(dòng)率走勢(shì)較外部利好、利空信息沖擊的隨機(jī)波動(dòng)率模型波動(dòng)更大，即波動(dòng)率圍繞均值上下震蕩幅度更大。具體從每個(gè)模型角度分析，對(duì)于新模型，a>b，利空信息會(huì)導(dǎo)致未來波動(dòng)率增加，利好信息導(dǎo)致未來波動(dòng)率降低，新模型可以捕捉波動(dòng)率的杠桿效應(yīng)，這和Fouque等(2011)研究結(jié)果一致。SABR模型參數(shù)琢,茁>0，這符合模型預(yù)設(shè)條件，相較于Heston模型，SABR模型更能捕捉波動(dòng)率跳躍、非連續(xù)變化特點(diǎn)。
(二)各隨機(jī)波動(dòng)率期權(quán)定價(jià)模型定價(jià)結(jié)果
按照期權(quán)樣本分為實(shí)值狀態(tài)、實(shí)虛值轉(zhuǎn)換狀態(tài)、圖1上證50ETF走勢(shì)與執(zhí)行價(jià)關(guān)系虛值狀態(tài)三組子樣本，我們將對(duì)這三組的隨機(jī)波動(dòng)率期權(quán)定價(jià)模型擬合交易價(jià)格精度進(jìn)行對(duì)比分析。為了分析方便，將基于外部利好、利空信息沖擊的隨機(jī)波動(dòng)率模型擬合結(jié)果記為MV，Heston模型擬合結(jié)果記為HV，SABR模型擬合結(jié)果記為SV，真實(shí)交易價(jià)格記為P。圖2、圖3、圖4是各模型在期權(quán)實(shí)值狀態(tài)、實(shí)虛值轉(zhuǎn)換狀態(tài)、虛值狀態(tài)交易價(jià)格擬合結(jié)果①。
由圖2、3可以看出，在執(zhí)行價(jià)為2.2元時(shí)，三種模型定價(jià)誤差不大，隨著實(shí)值程度降低，當(dāng)執(zhí)行價(jià)為2.3元時(shí)，三模型擬合能力均降低，出現(xiàn)了較為明顯的定價(jià)偏誤。具體來看，三模型定價(jià)誤差仍不大，MV模型擬合能力稍高于HV、SV模型。當(dāng)期權(quán)在有效期內(nèi)處在實(shí)虛值狀態(tài)轉(zhuǎn)換時(shí)，MV模型展現(xiàn)出了最好的擬合精度，HV、SV模型偏離交易價(jià)格較大。
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由圖4可知，當(dāng)期權(quán)處于虛值狀態(tài)時(shí)，三模型均低估了交易價(jià)格，且定價(jià)偏誤較實(shí)虛值狀態(tài)轉(zhuǎn)換時(shí)繼續(xù)增加。以MV模型為例，其定價(jià)精度按照從優(yōu)到劣次序排序如下：實(shí)值期權(quán)>實(shí)虛值期權(quán)>虛值期權(quán)，即實(shí)值期權(quán)的定價(jià)效果優(yōu)于虛值期權(quán)的效果。在實(shí)值程度較高時(shí)，由于MV模型同時(shí)考慮了中美貿(mào)易摩擦和央行逆回購(gòu)等利空和利好消息的影響，故該模型能夠準(zhǔn)確地?cái)M合真實(shí)交易價(jià)格的波動(dòng);隨著實(shí)值程度的降低，由于市場(chǎng)交易雙方的不對(duì)稱和非理性因素加劇，市場(chǎng)恐慌、羊群效應(yīng)和投資者情緒等非理性預(yù)期促使真實(shí)交易價(jià)格偏離其基本價(jià)值，導(dǎo)致市場(chǎng)隱含波動(dòng)率較高，故MV模型對(duì)交易價(jià)的擬合效果相對(duì)較差。具體而言，MV模型定價(jià)與交易價(jià)差最小，是最優(yōu)的期權(quán)定價(jià)模型。HV模型定價(jià)結(jié)果處在MV模型和SV模型之間，是擬合度第二的模型。SV模型擬合精度最差，其定價(jià)結(jié)果遠(yuǎn)低于真實(shí)交易價(jià)格。這和樣本選擇期間波動(dòng)率存在均值回復(fù)特征，跳躍幅度和強(qiáng)度較小有關(guān)。因此，考慮了均值回復(fù)過程(CIR過程)的MV模型和HV模型相較于SV模型更能捕捉樣本期間波動(dòng)率特征，擬合度更高。
(三)基于RMSE損失函數(shù)模型擬合能力評(píng)價(jià)
以下借鑒Corsi等(2013)研究采用的損失函數(shù)——均方根誤差(RMSE)對(duì)三個(gè)模型的擬合能力進(jìn)行更為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)脑u(píng)價(jià)。Corsi等(2013)利用不同模型擬合價(jià)格與交易價(jià)格的RMSE之比來判斷模型擬合能力好壞。具體判斷標(biāo)準(zhǔn)是基準(zhǔn)模型(BenchmarkModel)擬合價(jià)格與交易價(jià)格的RMSE值作為分母，對(duì)比模型擬合價(jià)格與交易價(jià)格的RMSE值作為分子，若比值小(大)于1，說明相對(duì)于基準(zhǔn)(對(duì)比)模型，對(duì)比(基準(zhǔn))模型擬合能力更好。表2列出了三組不同實(shí)虛值程度的期權(quán)子樣本下，各模型擬合價(jià)格與交易價(jià)格的RMSE值之比。
由表2可知，對(duì)于實(shí)值看漲期權(quán)(執(zhí)行價(jià)為2.2-2.4元)和處在實(shí)虛值狀態(tài)轉(zhuǎn)換的期權(quán)(執(zhí)行價(jià)為2.5-3.0元)：在執(zhí)行價(jià)為2.2元時(shí)，MV模型優(yōu)于SV模型，HV模型優(yōu)于MV模型，因此HV模型是擬合度最高的模型。隨著執(zhí)行價(jià)增加，期權(quán)實(shí)值程度逐漸降低，MV模型定價(jià)誤差較HV、SV模型均最小，逐漸成為了最優(yōu)的定價(jià)模型，這和上證50ETF在有效期內(nèi)(2019年1月2日至2019年6月28日)受到外部利好、利空信息沖擊頻繁有關(guān)，MV模型較SV、HV模型更能夠捕捉利好、利空信息引起的波動(dòng)率非對(duì)稱變化，因此擬合度最高。
對(duì)于虛值期權(quán)(執(zhí)行價(jià)為3.1-3.3元)，MV模型仍是最優(yōu)的期權(quán)定價(jià)模型。尤其在上證50ETF出現(xiàn)暴跌時(shí)，MV模型展現(xiàn)出最佳的擬合度，且在這期間所有模型均低估了交易價(jià)格。交易雙方擔(dān)心股市暴跌會(huì)重現(xiàn)，賦予了虛值期權(quán)較高交易價(jià)值以對(duì)沖風(fēng)險(xiǎn)。因此，造成市場(chǎng)隱含波動(dòng)率偏高，期權(quán)定價(jià)模型相應(yīng)低估了交易價(jià)格。
五、結(jié)論與建議
為了刻畫波動(dòng)率的杠桿效應(yīng)，本文以不同實(shí)虛值程度的上證50ETF看漲期權(quán)作為研究樣本，在Heston模型基礎(chǔ)上構(gòu)造了基于利好、利空信息沖擊的隨機(jī)波動(dòng)率模型，研究表明：(1)在實(shí)值看漲期權(quán)中，Heston、SABR期權(quán)定價(jià)模型與基于利好、利空信息沖擊的MV模型定價(jià)精度相差不大;(2)在實(shí)虛值狀態(tài)轉(zhuǎn)換下的看漲期權(quán)中，三個(gè)模型的擬合偏誤中，MV模型定價(jià)偏誤最小，表現(xiàn)出最好的擬合能力;(3)在虛值看漲期權(quán)中，三個(gè)模型的定價(jià)偏誤進(jìn)一步增加，從擬合能力看，MV模型仍是最優(yōu)的定價(jià)模型，且三個(gè)模型的定價(jià)結(jié)果均低估了真實(shí)交易價(jià)格。另外，本文主要從宏觀和整體上對(duì)期權(quán)市場(chǎng)的定價(jià)精度進(jìn)行模型比較，對(duì)于虛值看漲期權(quán)，基于利好、利空信息沖擊的隨機(jī)波動(dòng)率期權(quán)定價(jià)模型定價(jià)精度顯著優(yōu)于Heston、SABR期權(quán)定價(jià)模型。基于上述結(jié)論，本文提出以下建議：
1.構(gòu)建科學(xué)的期權(quán)定價(jià)模型，提高期權(quán)定價(jià)的精度。期權(quán)定價(jià)的精度是期權(quán)投資、決策和監(jiān)管的前提和基礎(chǔ)。在構(gòu)建期權(quán)定價(jià)模型時(shí)，為了達(dá)到期權(quán)定價(jià)的精度準(zhǔn)確化的目的，需要考慮利好消息和利空消息的非對(duì)稱影響，也需要考慮在實(shí)值、實(shí)虛值狀態(tài)轉(zhuǎn)換和虛值等不同實(shí)虛值程度下模型的擬合程度。綜合本文的研究，基于利好、利空信息沖擊的隨機(jī)波動(dòng)率期權(quán)定價(jià)模型是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。
2.樹立理性的投資思維，科學(xué)制定決策。面對(duì)利好和利空消息沖擊而引發(fā)的金融風(fēng)險(xiǎn)，理性的投資者在對(duì)期權(quán)進(jìn)行投融資之前，需要結(jié)合自身的實(shí)際狀況，通過科學(xué)的指標(biāo)體系和計(jì)量模型系統(tǒng)分析期權(quán)的收益和風(fēng)險(xiǎn)，宏觀上對(duì)衍生品市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)進(jìn)行科學(xué)的預(yù)判和評(píng)估，對(duì)期權(quán)價(jià)格變化趨勢(shì)和臨界值狀況進(jìn)行有效推演和預(yù)測(cè)。同時(shí)，理性的投資者應(yīng)該具有風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，需要對(duì)期權(quán)進(jìn)行科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖，保持投資的多樣性，構(gòu)建科學(xué)和合理的投資組合策略。
3.加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管，提升監(jiān)管效率。對(duì)于監(jiān)管部門而言，需要合理把握金融創(chuàng)新與風(fēng)險(xiǎn)防范的平衡，期權(quán)作為一種金融衍生品創(chuàng)新，相關(guān)監(jiān)管部門應(yīng)該辯證地加以看待，一方面，給予期權(quán)優(yōu)惠政策，使之更好地服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展;另一方面，要謹(jǐn)慎對(duì)待以假借期權(quán)創(chuàng)新為名，實(shí)為金融套利和詐騙的“偽創(chuàng)新”期權(quán)，通過揭露和處罰等方法及時(shí)進(jìn)行處理。同時(shí)，在保證金融業(yè)創(chuàng)新和活力的前提下適度提高對(duì)期權(quán)的監(jiān)管要求，重點(diǎn)加強(qiáng)重大期權(quán)合約和跨國(guó)期權(quán)的審批和監(jiān)管，防控金融風(fēng)險(xiǎn)。——論文作者：王恒劉鵬
