基于B-S模型的波动率研究

基于B-S公式与时间序列模型对期权价格的预测引言期权是一种金融工具，具有在未来某个时间点购买或出售某项资产的权利。

期权的价格受多种因素影响，包括标的资产价格、行权价格、期权到期时间、无风险利率和波动率等。

对期权价格的准确预测对于投资者具有重要意义，因为它能帮助投资者进行风险管理，合理进行买卖决策。

本文将基于B-S公式和时间序列模型，探讨对期权价格进行预测的方法。

一、B-S公式对期权价格的影响B-S（Black-Scholes）期权定价模型是由费舍尔·布莱克（Fisher Black）、梅伦·斯科尔斯（Myron Scholes）和罗伯特·默顿（Robert Merton）于1973年提出的，成为了衍生品市场定价的理论基础。

B-S模型使用了随机微分方程，可以通过计算得出期权合理价格。

B-S公式中的主要变量包括标的资产价格（S）、行权价格（K）、无风险利率（r）、期权到期时间（T）和标的资产波动率（σ）。

这些变量将直接影响期权价格的变动。

标的资产价格上升会使得看涨期权的价格上涨，而看跌期权价格下跌。

无风险利率的升降将直接影响期权价格的折现率，期权到期时间的延长会增加期权的时间价值，标的资产波动率的提高也会增加期权的价格波动性。

对于使用B-S公式进行期权价格预测来说，投资者首先要对期权价格的影响因素进行深入分析和预测。

只有准确把握了这些影响因素，才能对期权价格进行合理的预测。

二、基于时间序列模型的期权价格预测B-S公式的预测是基于已知的输入参数进行的，而时间序列模型则是基于历史数据对未来期权价格进行预测的方法。

时间序列模型通常会采用统计分析的方法，通过对历史期权价格数据进行建模，得出未来价格变动的规律。

时间序列模型中用得较多的包括ARIMA模型（自回归积分移动平均模型）、GARCH模型（广义自回归条件异方差模型）等。

ARIMA模型是一种建立在时间序列上的预测模型，可以用来预测未来一段时间内的值。

基于B-S公式与时间序列模型对期权价格的预测一、引言期权是一种金融衍生品，其价格的波动性很大，对于投资者来说存在很大的风险和机会。

期权价格的预测一直是市场参与者们关注的焦点。

目前，预测期权价格的方法主要包括基于B-S公式的定价模型和时间序列模型。

B-S公式是一种基于风险中性定价理论的模型，通过对市场上的已知信息进行估值，从而预测期权价格。

而时间序列模型则主要是通过历史数据来对未来的价格走势进行分析和预测。

本文将这两种方法相结合，探讨利用B-S公式与时间序列模型对期权价格进行预测的有效性和可行性。

二、B-S公式与时间序列模型1. B-S公式B-S公式是由Fisher Black、Myron Scholes和Robert Merton提出的一种定价模型，该模型基于风险中性定价理论，能够通过对市场上的已知信息进行估值，预测未来期权的价格。

B-S公式考虑了股票价格、期权行权价、无风险利率、股票收益率的波动率等因素，通过对这些因素的综合分析，得出了一个期权的理论价格。

具体来说，B-S公式可以通过以下公式给出：C = S*N(d1) - X*e^(-rt)*N(d2)C表示期权的价格，S表示标的资产的现价，X表示期权的行权价，r表示无风险利率，t表示期权的剩余期限，N(d1)和N(d2)表示标准正态分布的累积概率密度函数。

2. 时间序列模型时间序列模型是通过对历史数据进行分析和建模，来预测未来价格的变动趋势。

常用的时间序列模型包括ARIMA模型、GARCH模型等。

ARIMA模型是一种广泛使用的线性模型，能够将历史数据的趋势、季节性等因素考虑在内，从而预测未来的价格变动。

而GARCH模型则主要是用来分析股票收益率的波动性，对于期权价格的预测也有一定的应用。

本文将B-S公式和时间序列模型相结合，利用历史数据对期权价格进行预测。

具体步骤如下：1. 收集历史数据：我们需要收集相应的历史数据，包括标的资产的历史价格、无风险利率、股票的波动率等。

基于B-S公式与时间序列模型对期权价格的预测在金融市场中，期权是一种在特定时间内以特定价格购买或出售资产的权利。

预测期权价格是金融决策的重要组成部分，可以帮助投资者制定更好的投资策略。

本文通过B-S公式和时间序列模型来预测期权价格，下面分别介绍这两种方法。

B-S公式又称为Black-Scholes公式，是一种用于计算欧式期权价格的数学公式。

它基于以下假设：1. 股票价格服从对数正态分布。

2. 股票价格的波动率是固定的。

3. 无风险利率是固定的。

4. 没有交易费用和税收。

按照这些假设，B-S公式的计算公式如下：C = S*N(d1) - K*e^(-rT)*N(d2)其中，C和P分别表示欧式看涨期权和欧式看跌期权的价格，S表示标的资产的当前价格，K表示期权行权价格，r表示无风险利率，T表示期权到期时间（以年为单位），d1和d2的计算公式如下：d1 = (ln(S/K) + (r+0.5*sigma^2)*T)/(sigma*sqrt(T))d2 = d1 - sigma*sqrt(T)其中，sigma表示标的资产的年化波动率。

根据B-S公式，我们可以通过输入标的资产的当前价格、期权行权价格、无风险利率、期权到期时间和标的资产的波动率来预测欧式期权价格。

这种方法可以在短时间内给出较为准确的预测结果，但是由于假设条件的限制，在某些情况下可能会产生较大误差。

时间序列模型是一种用于预测时间序列数据的数学模型，主要基于历史数据来预测未来数据。

在金融市场中，时间序列模型可以用于预测股票价格、期货价格、汇率等金融数据的变化。

常见的时间序列模型包括AR模型、MA模型、ARMA模型、ARIMA模型等。

这些模型主要基于时间序列数据的趋势、季节性、周期性等特征来进行预测，可以对未来的数据进行较为准确的预测。

在使用时间序列模型预测期权价格时，我们可以将期权价格作为时间序列数据，对其进行模型训练和预测。

首先，我们需要对期权价格进行数据清洗和预处理，包括去除异常值、调整数据频率等。

基于B-S公式与时间序列模型对期权价格的预测
B-S公式是期权定价中最基本的理论模型之一，它描述了期权价格与标的资产价格、行权价格、到期时间和波动率之间的关系。

B-S公式中的关键参数是波动率，它反映了标的资产的价格波动情况。

因此，对波动率的准确预测将对期权价格的预测具有重要作用。

同时，时间序列模型也是一种用于预测金融市场数据的有效方法。

时间序列模型可以通过对历史数据进行分析，建立数学模型，用于预测未来的市场趋势和价格变化。

1. 数据收集：收集相关的历史数据，包括标的资产价格、利率、波动率等。

2. 波动率预测：使用时间序列模型对波动率进行预测，以准确描述标的资产的价格波动情况。

3. 期权价格预测：使用B-S公式，在考虑波动率和其他参数的情况下，预测期权的价格。

4. 模型优化：根据预测结果对模型进行优化，提高预测准确性。

在进行期权价格预测之前，需要对期权的类型、行权价格、到期时间等进行明确。

同时，由于金融市场中的交易时间不断变化，也需要将预测的时间段与实际交易时间进行匹配。

总之，基于B-S公式与时间序列模型进行期权价格预测，能够全面考虑各种因素对期权价格的影响，提高预测准确性，有助于金融市场参与者做出更为精准的投资决策。

隐含波动率研究范文隐含波动率的计算方法有多种，其中最常用的是Black-Scholes模型。

这个模型假设市场上的资产价格服从几何布朗运动，并使用隐含波动率作为波动率参数进行定价计算。

其他计算方法还包括GARCH模型、模型无关法等。

隐含波动率的水平受到多种因素的影响。

首先，市场情绪对隐含波动率有很大的影响。

当市场恐慌情绪高涨时，投资者对风险的担忧会增加，进而推高了隐含波动率。

其次，隐含波动率还受到市场流动性的影响。

当市场流动性较差时，市场参与者的交易需求可能会导致价格波动较大，进而提高了隐含波动率。

此外，宏观经济数据、政策变化、公司盈利等因素也会对隐含波动率产生影响。

隐含波动率在金融市场中有着广泛的应用。

首先，它被用于期权交易中的定价和风险管理。

投资者可以通过计算隐含波动率来判断期权的市场定价是否合理，并据此进行交易决策。

其次，隐含波动率可以用于波动率交易策略的构建。

波动率交易是通过买卖波动率衍生品来赚取市场预期波动率的差异。

通过对隐含波动率的分析和预测，投资者可以选择相应的交易策略进行投资组合构建。

此外，隐含波动率还可以用于风险度量和风险敞口管理。

投资者可以通过计算隐含波动率来估计风险敞口，并据此进行风险管理和资产配置。

为了更准确地估计隐含波动率，研究人员提出了许多方法和模型。

其中比较常见的是基于历史波动率的估计方法、随机波动率模型和嵌入式期权分析等。

这些方法通过考虑不同的因素和模型结构，来提高对隐含波动率的估计准确性和预测能力。

总之，隐含波动率是金融市场中一个重要的衡量工具，它不仅在期权定价和风险管理中起着关键作用，还能够用于波动率交易和风险敞口管理等领域。

通过研究隐含波动率，可以提高投资者对市场的理解和把握能力，进而提高投资决策的准确性和效果。

上市公司使用B-S模型操纵参数中国一些上市公司在使用B-S模型时操纵参数的选择，目前使用B-S(布莱克-斯科尔斯，著名的期权估价模型)模型主要有五个参数，其中容易操纵的有两个，一是无风险报酬率，二是波动率。

以下是伊利股份的股票期权费用计算过程，笔者怀疑伊利股份波动率20.12%明显偏低;此外，该公司没有区分首期行权25%和分期行权75%的股票期权价值，因为可行权日不同，等待期也不同，该公司4.5年作为到期期限，也使笔者怀疑有误。

伊利股份股票期权公允价值计算过程如下:2)以权益结算的股份支付本公司根据《北京博星投资顾问有限公司关于内蒙古伊利实业集团股份有限公司股权激励期权公允价值的预算报告》，权益工具公允价值按以下方法确定: 采用考虑摊薄效应的B-S模型对期权的公允价值进行预算，其定价公式为: 式中，W为期权公允价值;N为公司总股本;M为期权发行总份数;g为期权行权比例;S0为最近一个交易日股票收盘价;K为行权价格;T为期权到期日;t为分析日期;T-t为期权剩余年限(单位:年);r为无风险收益率;s为标的股票历史波动率;N(.)为标准正态分布累计概率分布函数;ln()为对数函数。

相关函数: (1)发行期权前的总股本为N=51 646.98万股; (2)发行的期权共计5 000万股期权，即M=5 000万; (3)每份认股期权对应一份本公司股票，即=1; (4)期权授权日的收盘价为S0=27.00元(2006年12月28日); (5)期权的行权价K=13.33元; (6)期权的平均年化剩余期限为4.5年; (7)无风险收益率取2006年零存整取一年期银行存款利率，r=1.8%; (8)基于公司2003年7月10日送配股上市后一年股票价格走势稳健，该段时间内股票的历史波动率更能真实反映股票风险程度。

因此模型中采用该段时间内的股价计算其历史波动率更能客观反映期权公允价值。

年化历史波动率s = 20.12%。

实验一 隐含波动率的计算1.实验目的利用Black-Scholes 期权定价公式模型的Excel计算模板，计算隐含波动率。

2.基本原理隐含波动率是根据观察的期权市场价格，通过B-S 期权定价模型计算出波动率.B-S 模型定价模型下，看涨期权的定价公式如下: 12()()rt CSN d XeN d其中 21ln (0.5)Sr tX d t, 21d d t 。

式中：C 为看涨期权的价值；S 为标的资产的当前价格；X 为期权的执行价格；t 为距期权到期日的时间；r 为无风险利率；2为以连续复利计算的标的资产年收益对数的方差。

1()N d 、2()N d 为在正态分布下，随机变量小于1d 、2d 的累计概率。

看跌期权的定价公式为： 12()()rt PSN d Xe N d利用B-S 期权定价模型确定期权价值的步骤如下： （1）计算1d 和2d ；（2）计算1()N d 、2()N d 或1()N d 、2()N d ；（3）计算看涨期权或看跌期权的价值。

B-S 期权定价公式中六个变量，它们彼此关联，只要知道其中五个就可以计算出剩余的一个。

在已知期权价值的情况下，要计算其它几个变量中的某个变量，可以利用单变量求解工具或规划求解工具。

3.实验数据与内容已知目前的股票价格为40元，年收益率的标准差为35%，年无风险利率为8%，期权的执行价格为35元，还有6个月到期，要求： （1）建立看涨期权、看跌期权的价值计算模板；（2）假设股票价格为20，年无风险收益不变，期权的执行价格为25元，剩余时间不变，期权的目标价值为4元，计算期权的隐含波动率。

4.操作步骤与结果（1）建立期权看涨期权、看跌期权的价值计算模板。

（1.1）右键点击窗口上端空白处，选中“窗体”，在出现的窗体中选择“组合框”窗体控件，在单元格B8位置上插入一个“组合框”控件。

点击右键，出现下拉菜单后选择“设置控件格式”，在“控件”对话框中，进行设置。

基于B-S公式与时间序列模型对期权价格的预测一、引言期权是金融市场上一种重要的金融衍生工具，它为投资者提供了一种在未来特定时间内以特定价格买卖标的资产的权利。

期权的价格预测一直是金融领域的热门话题，对于投资者和市场监管者来说，准确的期权价格预测是非常重要的。

在众多的期权价格预测方法中，B-S公式和时间序列模型是两种非常常见的方法。

本文将结合这两种方法，对期权价格进行预测，并对比两种方法的优缺点，以期为投资者提供科学的决策依据。

二、B-S公式的基本原理B-S（Black-Scholes）模型是一种用于计算期权定价的数学模型，其公式如下：\[C(S,t)=S_tN(d_1)-Xe^{-r(T-t)}N(d_2)\]C是欧式看涨期权的价格，P是欧式看跌期权的价格，S是标的资产当前的市场价格，X是期权的执行价格，r是无风险利率，T-t是期权的剩余时间，N(·)表示标准正态分布，d_1和d_2是：\[d_1 = \frac{1}{\sigma \sqrt{T-t}}[ln(S/X) + (r+\frac{\sigma^2}{2})(T-t)]\]\[d_2 = d_1 - \sigma\sqrt{T-t}\]B-S公式是通过对股票价格、期权执行价格、无风险利率、剩余时间和波动率等因素进行数学建模，得出期权价格的理论值。

B-S公式在实际应用中也存在一些局限性，比如对股票收益率分布的假设不一定成立、对股票价格的连续性要求很高等。

三、时间序列模型的基本原理时间序列模型是一种用于分析和预测时间序列数据的统计模型。

在对期权价格进行预测时，可以使用ARIMA模型（自回归积分移动平均模型）、GARCH模型（广义自回归条件异方差模型）等时间序列模型。

GARCH模型是一种用于捕捉时间序列数据中波动率聚集现象的模型，它可以很好地捕捉金融资产价格波动率的异方差性和自相关性。

在对期权价格波动率进行预测时，GARCH模型也是一种非常有效的方法。

基于B-S公式与时间序列模型对期权价格的预测期权是一种金融衍生品，给予买方在未来某个时间以约定价格买入或卖出一定数量的标的资产的权利。

期权可以分为看涨期权和看跌期权，分别给予买方在约定时间内以约定价格买入或卖出标的资产的权利。

期权的价格受到多种因素的影响，包括标的资产的价格变动、波动率变动、无风险利率变动等。

对期权价格进行预测是金融领域的一个重要问题，可以帮助投资者进行风险管理和投资决策。

在对期权价格进行预测时，可以采用B-S公式和时间序列模型。

B-S公式是用来计算期权价格的公式，由Fisher Black、Myron Scholes和Robert Merton在20世纪七十年代提出。

该公式是通过对期权定价模型进行数学推导得到的，可以计算欧式期权的价格。

其基本思想是通过构建对冲组合，在风险中性的条件下，通过对冲风险来获得套利机会，从而确定期权价格。

B-S公式的核心是对标的资产价格的对数正态分布进行假设，期权价格就是标的资产价格的期望值的贴现。

在考虑了无风险利率和标的资产的波动率之后，B-S公式可以计算出期权价格。

除了B-S公式外，时间序列模型也可以用于对期权价格进行预测。

时间序列模型是一种将观察到的数据随时间推移而变化的模型，通过对历史数据的分析和拟合，可以预测未来一段时间内的数据趋势和变化规律。

对于期权价格预测，可以使用时间序列模型对历史期权价格数据进行拟合，然后利用模型进行预测。

对于B-S公式来说，在计算期权价格时，需要输入标的资产的价格、期权行权价格、期权有效期、无风险利率和标的资产的波动率。

首先需要对这些输入参数进行预测。

对于标的资产价格和波动率，可以使用时间序列模型进行预测。

对于无风险利率，可以通过对历史利率数据进行分析和拟合，得到未来一段时间内的利率走势。

对于期权有效期，通常是一个固定的时间段，可以直接输入。

将B-S公式的预测结果和时间序列模型的预测结果进行比较，可以对期权价格进行综合预测。

基于贝叶斯网络的股市波动率混合预测模型研究基于贝叶斯网络的股市波动率混合预测模型研究摘要：随着全球股市的不断发展，股市波动率的准确预测变得越来越重要。

本研究旨在应用贝叶斯网络构建股市波动率混合预测模型，并通过实证研究验证其预测能力。

首先，通过对股市波动率的特征进行分析，选择了包括历史波动率、成交量、市场情绪指标等因素作为贝叶斯网络的输入变量。

然后，利用历史数据构建贝叶斯网络结构，并通过贝叶斯推断法学习网络参数。

最后，使用实际的股市数据进行预测，并与其他传统预测模型进行比较。

关键词：贝叶斯网络；股市波动率；混合预测模型；贝叶斯推断1. 引言股市波动率是衡量股市风险的重要指标，对投资者的决策具有重要影响。

因此，正确预测股市波动率对于投资者制定有效投资策略至关重要。

然而，股市波动率的预测是一个复杂而不确定的问题，传统的统计模型在处理非线性和非正态分布数据时具有一定的局限性。

因此，寻找一种准确、可靠的股市波动率预测模型成为一个热门的研究领域。

2. 贝叶斯网络的基本原理贝叶斯网络是一种概率图模型，他可以用于表示变量之间的因果关系，并且能够通过观测数据进行参数估计和预测推理。

贝叶斯网络的基本原理是贝叶斯定理，通过建立一个有向无环图(DAG)，将研究对象的变量建模为节点，节点之间的有向连接表示变量之间的依赖关系。

通过假设每个节点的条件概率分布，可以通过贝叶斯推断法推断出缺失节点的概率分布。

3. 模型构建基于股市波动率的特征分析，我们选择历史波动率、成交量和市场情绪指标作为贝叶斯网络的输入变量。

其中，历史波动率反映了股市的波动性，成交量反映了市场的活跃度，市场情绪指标反映了投资者的情绪波动。

我们通过构建一个三层的贝叶斯网络结构，其中输入层为历史波动率、成交量和市场情绪指标，中间层为隐藏节点，输出层为波动率。

使用贝叶斯推断法学习网络参数，通过最大后验概率估计方法进行参数估计。

4. 实证研究我们使用实际的股市数据进行实证研究，选取了某股票的历史数据作为样本数据。

北京大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果.除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果.对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明.本声明的法律结果由本人承担。

论文作者签名：日期：年月日学位论文使用授权说明本人完全了解北京大学关于收集､保存､使用学位论文的规定，即：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本;学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务;学校可以采用影印､缩印､数字化或其它复制手段保存论文;在不以赢利为目的的前提下,学校可以公布论文的部分或全部内容.（保密论文在解密后遵守此规定）论文作者签名：导师签名：日期：年月日摘要在现代金融市场中,风险是通过衍生产品实现定价的，所谓资产定价机制就是对风险进行分割､组合和定价。

衍生产品可帮助各种资产实现准确定价，从而成为人类迄今为止最有效的资源配置工具。

开发研究金融衍生产品对进一步发挥我国证券市场的资源配置功能起着至关重要的作用。

权证作为一种初级金融衍生产品，适宜作为发展衍生品市场的敲门砖，它对于我国证券市场发展其它金融衍生产品有着积极而深远的意义.本文针对B-S模型在权证定价中的应用，提出了基于市盈率的应用方法,通过历史波动率来计算出权证的内在价值，通过计算数据的比较，验证了方法的现实意义，从而使得大家对权证的合理价格有了一个计算判断方法。

本文中还验证提出了隐含波动率的局限性。

关键词：期权权证市盈率 B-S定价模型ABSTRACTIn nowaday's financial market ，the price of risks is decided by financial derevative product,the capital pricing system is to break ， combine and fix the price of the risks。

基于B-S公式的金融衍生品定价模型的改进及实证分析摘要：本文主要从对金融衍生品定价影响深远的black-scholes 公式展开，详细介绍black-scholes公式的理论基础，推导过程，以及在不同时期标的资产的价格变化失去“独立性”时对于该公式的改进。

在模型的基础上，文中还包括了实证研究的部分，在实证研究中，文中对2010年贵州茅台的股价行为进行分析，并以此得到基于贵州茅台的欧式期权定价。

文章一共分为四个主要部分：随机微分方程基础、black-scholes公式的介绍、模型的参数估计和模型的改进、以及基于文中模型的实证检验。

关键词：金融衍生品定价 black-scholes公式ornstein-uhlenbeck过程一、引言期权，权证以及其他金融衍生品定价理论的出现是现代金融发展一个重要的里程碑。

基于广为人知的无套利理论，black,scholes 和merton在1973年创立了著名的期权定价公式。

此公式的创立立即在学术界和专业投资领域得到了广泛的认可，并由此推动了现代金融衍生品市场的发展。

black-scholes公式对金融衍生品定价的深远影响和内在的重要性体现在于，它表明在一定的条件下，衍生品的价格可以通过特定的动态投资策略被精确地制定出来，而这个投资策略只和标的资产的价格和市场无风险利率有关。

这在本质上改变了期权定价的方式，使得期权定价更加精确和严格，因而极大程度地推动了现代金融市场的发展。

利用black-scholes模型中所采用的方法，各种各样的金融衍生品，包括各种金融衍生品的组合，可以被精确地定价。

虽然衍生品的最后定价数值往往是高度计算机相关的，但是本质上由于模型建立在无套利条件的基本假设下，整套定价理论的实际应用中并没有留给传统统计学多少可以深入研究的空间。

这主要是由于中间没有“误差项”可以去最小化，也没有相应的统计波动值得研究。

诸如回归分析等传统统计方法即使在标的资产的价格变化模型的数据处理中都很少有用武之地。

基于B-S公式与时间序列模型对期权价格的预测期权是一种金融衍生品，其价值的变化与所属的标的资产的价格变化密切相关。

期权的价格预测对于投资者制定交易策略及风险管理至关重要。

本文将探讨基于B-S公式与时间序列模型对期权价格的预测方法。

一、B-S公式及其应用B-S公式（Black-Scholes formula）是一种用于计算欧式期权（European option）价格的数学公式，它在金融工程中应用广泛。

该公式基于以下假设：假设市场是完全有效的，不考虑交易成本或税收；假设标的资产的价格服从几何布朗运动；假设无风险利率恒定且确定；假设期权行权价格是固定的。

B-S公式的基本形式如下：$$ C=\Phi(d_1)S_0-\Phi(d_2)Ke^{-rt} $$其中：$C$ 为期权的理论价格$S_0$ 为标的资产当前的价格$r$ 为无风险利率$t$ 为期权到期时间$\Phi()$ 为标准正态分布函数$d_1$ 与 $d_2$ 可通过以下公式计算：$$ d_1=\frac{ln(\frac{S_0}{K})+(r+\frac{\sigma^2}{2})t}{\sigma \sqrt{t}}$$其中，$\sigma$ 表示标的资产的价格波动率。

B-S公式的优点是可以通过几种重要参数计算出准确的期权价格，包括标的资产当前价格、行权价格、无风险利率、到期时间和标的资产价格波动率等。

B-S公式的缺点是其基于的假设可能会与市场实际情况不符，导致预测结果的误差。

二、时间序列模型及其应用时间序列模型是一种用来研究时间序列的统计模型。

时间序列是一种随时间变化而变化的观测变量，例如股票价格和交易量等。

时间序列模型通常用来描述和预测时间序列的未来状态。

目前广泛应用的时间序列模型包括ARIMA模型、GARCH模型和VAR模型等。

ARIMA模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model）是一种常用于时间序列分析和预测的模型，其基本思想是将某个时间序列数据转化为平稳时间序列数据。

基于贝叶斯MSSV―ST金融波动模型的股市特征及机制转移性研究6200字摘要：针对有偏厚尾金融随机波动模型难以刻画参数的动态时变性及结构突变的问题，设置偏态参数服从Markov转换过程，采用贝叶斯方法，构建带机制转移的有偏厚尾金融随机波动模型，考量股市不同波动状态间的机制转移性，捕捉股市间多重波动特性。

通过设置先验分布，实现模型的贝叶斯推断，设计相应的马尔科夫链蒙特卡洛算法进行估计，并利用上证指数进行实证。

结果表明：模型不仅刻画了股市的尖峰厚尾、杠杆效应等特性，发现收益率条件分布的偏度参数具有动态时变性，股市波动呈现出显著的机制转移特性，而且证实了若模型考虑波动的不同阶段性状态后，将降低持续性参数向上偏倚幅度的结论。

关键词：机制转移；贝叶斯估计；金融波动；偏态；厚尾中图分类号：F224文献标识码：A文章编号：1003-7217（2015）02-0040-06一、引言波动率作为金融市场测度的重要指标，无论是对刻画金融资产分布的形态特征，还是对投资组合、期权定价和风险管理等问题都具有十分重要的现实指导意义。

因此，如何对金融市场的波动率建模日益成为金融经济学领域研究的热点问题之一。

SV模型作为模拟波动率建模的经典模型之一，已被广泛地应用于刻画时变方差、尖峰厚尾及突变跳跃行为等特征，如何建敏[1]利用带协变量的跳跃SV模型研究发现社保基金具有跳跃性，且跳跃概率较高。

近年来，诸多研究也表明资产收益分布存在有偏性，即厚尾分布的非对称性。

Chen和Liu[2]利用厚尾门限波动模型对HIS和Nikkei225收益率进行建模，研究发现这两大亚洲股票市场的收益分布均呈现出有偏性和尖峰厚尾性。

然而，已有研究对波动性建模存在两个不足点：（1）波动持续性参数估计值过高；（2）未能考虑外生冲击导致的模型结构突变问题。

Lamoureux和Lastrapes[3]研究指出：若忽视外生重大偶发事件导致的模型结构变化问题，则会导致持续性参数向上偏倚等估计偏差。

二叉树模型与基于B-S模型的随机波动率下期权模型定价效率的实证检验随着世界经济的一体化,金融衍生产品市场的环境和条件的日臻成熟,期权定价理论也在逐步完善,对金融交易、公司财务管理、风险管理中起到重要的指导作用。

各种衍生品的定价原理基本上可以分为秩方法、偏微分方程方法、动态规划法,蒙特卡罗模拟法。

关于期权定价,最著名和适用最广泛的方法有两种。

一种是动态规划法中的二项式期权定价模型(The Binomial Option Pricing Model, BOPM),又称“二叉树”期权定价模型,其理论要点最初见诸于John C.Cox、S.A.Ross以及Mark Rubinstein于1979年所著的一篇论文之中。

另一种是偏微分方程法中的Black-Scholes期权定价模型(TheBlack-Scholes Option Pricing Model, BSOPM)。

B-S公式在实际中得到了大量应用,但是,B-S公式中存在大量不符合实际金融、经济的假设前提,使得B-S公式在实际应用中不能完美解释市场中的实际情况。

弱化B-S公式中不合市场实际的假设,对B-S模型进行改进,总的来看主要是基于标的资产的价格服从对数正态分布,波动率为常数两个方面进行的。

Bates(1966)随机波动率-随机跳跃模型结合了Merton(1976)的跳跃-扩散模型和Heston(1993)的随机波动率模型,同时考虑了加入随机跳跃和随机波动率两个方面。

本文在阐述国外成熟期权定价理论基础上,以我国之前存在的权证市场,用二叉树模型、B-S模型、SVJ模型,试着对我国的权证产品进行定价,试图从理论上分析这几种模型对我国权证产品的定价效率,通过实验验证寻找对B-S模型定价的有效改进和适合国内市场的期权定价模型。

实验结果表明：在B-S模型基础上,考虑随机波动率后的SVJ模型对权证的定价效率最高,虽然在权证后期存在较大的低估现象,但是相比较于离散的二叉树模型和基础的B-S期权定价模型,在对期权定价的拟合上,SVJ模型仍有相对较大的优势。