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本文运用香港市场个股期权数据提取标的股票的风险中性高阶矩，分析股票的风险中性高阶矩与收益率之间的关系。通过实证分析，我们发现香港市场股票的风险中性高阶矩与收益率之间有着强烈的相关关系。具体的说就是，香港市场股票的风险中性波动率与收益率之间呈现出负相关关系;风险中性峰度与收益率之间呈现出正相关关系;风险中性偏度与收益率之间呈现出负相关关系。当我们控制住风险中性高阶矩之间的相互关系后，风险中性峰度的解释力有所下降，但风险中性波动率和偏度仍然具有良好的解释效果。通过控制住风险中性协高阶矩，我们发现非系统性风险中性高阶矩的解释力依然很好。
本文的选题思路来源于近几年香港期权市场的迅猛发展，到2014年，香港股票期权交易已经超越了澳洲，成为亚洲地区最活跃的股票期权交易市场。如此活跃的期权市场值得我们进行研究，而现有的研究很多都是针对于股票市场，对股票的研究已经很多，对期权的研究就很少。在少数的关于期权的研究中，大都是针对指数期权的研究，很少发现有对香港市场个股期权进行研究的。一则可能是香港期权市场发展的比较晚，市场不是很完善，无法进行研究;二则可能是以前个股期权的数量较少，而且交易不活跃，数据很难获取，研究的意义不大。现在的情况不同了，经过几年的发展，香港股票期权交易已成为亚洲最活跃的交易市场。我们应该对香港的个股期权进行研究。期权作为股票的衍生产品，期权的价格不仅受到市场因素的影响，也会受到股票价格的影响。期权和股票作为金融资产，其价格都应该是对相关市场信息的反映。既然都是对相关市场信息的一种反映，而且期权和股票有着十分密切的联系，那么，我们是否可以通过期权这个衍生品的价格来提取关于其标的物股票的信息呢？沿着上述思路，我们打算利用香港市场个股期权的数据来对其标的股票的收益率进行分析，试图找出香港市场个股期权市场与股票市场的关系。我们想知道从期权市场提取出的信息是否会对股票市场有相应的预测作用。
本文的研究角度是期权市场中的个股期权能否提取出关于标的股票收益率的相关信息。运用的风险中性高阶矩来预测股票收益率。在经典的理论里暗含有一个假定，金融资产的收益率是服从正态分布的或者是金融资产的价格是服从对数正态分布的。这种假定，一则是正态分布具有良好的统计属性，二则是在这种假定下，可以极大地简化求解。可是，经过学者们的实证分析可以发现，金融资产的收益率通常情况下不满足正态分布的假定。大量的实证分析表明金融资产的分布有尖峰厚尾的现象。既然收益率无法满足正态分布的假设，那我们就应当要么放弃正态分布的假设，要么在此基础上进行改进。在以往研究中，很多研究就开始考虑加入偏度和峰度来对股票的收益率进行研究，也得到了很多有用的结论。但是以往的研究大都运用的是现实偏度和现实峰度。我们希望能够运用期权数据提取出风险中性高阶矩（包括风险中性偏度和风险中性峰度等），利用风险中性高阶矩来研究股票收益率的问题。大量学者的研究都表明了风险中性高阶矩比现实高阶矩有优势，而且富含更多的信息。
本文的研究思路是首先梳理该领域研究的相关文献，分析出以往研究的方向、方法和主要优缺点，在以往研究的基础上，吸收好的分析方法并在此基础上找到改进的地方，运用到本文研究中。在对以往文献的梳理中我们发现了利用股票历史数据对收益率进行研究的诸多弊端。基于历史数据的研究方法可能会产生模型设定偏差，因为运用历史数据建立的模型只能表明该模型对于历史信息的解读。由于资产价格服从随机游走分布，未来的资产价格分布与历史的价格分布没有相关性。用历史信息得到的分布去分析未来的价格分布极易发生偏差。期权，在基础金融资产的基础上衍生而出。期权的价格隐含了关于基础资产的信息，而这些信息是无法通过基础资产的历史数据来获取的。而且，利用期权价格提取的隐含信息更能包含市场参与者对于未来市场的预期，因而也能更加有效的对基础资产未来收益率进行预测。而这也说明了本文运用期权数据进行研究的优势所在。接着，本文借鉴了以往研究中的经典模型，利用经典模型进行理论推导，推导出计算风险中性高阶矩的公式。本文在理论模型部分，详尽地推导出了计算公式，这也是本文的特色之一，通过详尽地推导，我们试图明白整个模型的基本假设和含义，对我们在后面利用模型提供了坚实的基础。完成理论模型的推导后，我们对模型中每个参数的计算方法进行了详尽的说明，毕竟理论模型和现实数据之间还是有很大的差距。而且，对于个股期权的研究，数据量很大，相比于利用股票历史数据而言，期权的数据是成倍的增加，因为每只股票上面都会衍生出很多的期权。所以，对于数据计算的详尽说明使得我们能够在理论模型和现实数据之间建立良好的联系。值得提到的就是，本文在以往研究的基础上，综合了以往研究的优点，在具体的计算过程中提出了改进的方法，使得本文的计算结果更为准确。完成计算后，本文就进行了实证分析，我们综合运用了多种实证分析方法来讨论风险中性高阶矩与收益率之间的关系，包括分层组合分析法，时间序列回归、参数估计等。我们先是直接分析风险中性高阶与收益率之间的关系，得到了相应的结论;接着，我们提出这种结论可能存在的瑕疵，然后在接下来的部分里把相关问题解决了。分析了风险中性高阶矩与收益率的关系后，我们提出它们之间的关系可能来自于高阶矩之间的相互关系，接着我们就控制高阶矩之间的相互关系，我们又提出风险中性高阶矩和收益率之间的关系可能来自于市场因素，接着我们就控制住市场因素;我们又提出风险中性高阶矩与收益率之间的关系可能来自于风险中性协高阶矩，接着我们就控制住风险中性协高阶矩。通过这种一步一步逼近的方式，我们完成了对风险中性高阶矩与收益率之间的关系的分析。
本文的主要方法是模型推导法和计量分析法。运用理论模型进行推导，推算出我们需要分析的因素，以便我们从现实数据里能够提取出我们想要的指标，本文在具体的指标计算过程中进行了一定的改进，从而使得本文的计算结果相比于以往的研究应该更为精确;计量分析主要是分析我们指标之间的相关性以及进行相应的计量检验。
本文的资料主要有两部分。一部分是以往相关研究的论文，通过对以往论文的研读，发现了自己的研究方向，也为研究方法的改进提供了基础，在本文的结尾部分会列出本文的参考文献;另一部分则是数据，本文的数据来源于学校购买的数据端。在资料运用上比较有新意的地方就是区别于以往直接利用股票历史数据的研究，本文从期权价格出发，利用期权价格来提取股票的隐含信息。不同于利用股指期权等指数类期权的研究，本文利用个股期权的数据进行研究，探讨个股期权数据包含的针对个股的信息，从而能够更加直接的运用于金融资产的定价研究，也为指数类期权的研究提供了微观支持和证据。
本文的主要观点是香港市场个股期权的风险中性偏度总体上为正。风险中性高阶矩与收益率之间有着强烈的相关性。具体的说就是，风险中性波动率与收益率呈负相关关系，有着高风险中性波动率的股票往往有着较低的收益率;风险中性偏度与收益率之间有着强烈的负相关关系;风险中性峰度与收益率有着正相关关系。但是，当我们控制住风险中性高阶矩之间的相互关系后，风险中性峰度与收益率的关系就变得不明显。风险中性协高阶矩与收益率之间也有一定的相关性。非系统性风险中性高阶矩与收益率有着强烈的相关性，能够很好的解释收益率的变动。当我们控制住风险中性协高阶矩与收益率之间的关系后，我们发现非系统性风险中性高阶矩仍然与收益率有着相关性，其解释力和风险中性高阶矩保持一致。
本文的选题思路来源于近几年香港期权市场的迅猛发展，到2014年，香港股票期权交易已经超越了澳洲，成为亚洲地区最活跃的股票期权交易市场。如此活跃的期权市场值得我们进行研究，而现有的研究很多都是针对于股票市场，对股票的研究已经很多，对期权的研究就很少。在少数的关于期权的研究中，大都是针对指数期权的研究，很少发现有对香港市场个股期权进行研究的。一则可能是香港期权市场发展的比较晚，市场不是很完善，无法进行研究;二则可能是以前个股期权的数量较少，而且交易不活跃，数据很难获取，研究的意义不大。现在的情况不同了，经过几年的发展，香港股票期权交易已成为亚洲最活跃的交易市场。我们应该对香港的个股期权进行研究。期权作为股票的衍生产品，期权的价格不仅受到市场因素的影响，也会受到股票价格的影响。期权和股票作为金融资产，其价格都应该是对相关市场信息的反映。既然都是对相关市场信息的一种反映，而且期权和股票有着十分密切的联系，那么，我们是否可以通过期权这个衍生品的价格来提取关于其标的物股票的信息呢？沿着上述思路，我们打算利用香港市场个股期权的数据来对其标的股票的收益率进行分析，试图找出香港市场个股期权市场与股票市场的关系。我们想知道从期权市场提取出的信息是否会对股票市场有相应的预测作用。
本文的研究角度是期权市场中的个股期权能否提取出关于标的股票收益率的相关信息。运用的风险中性高阶矩来预测股票收益率。在经典的理论里暗含有一个假定，金融资产的收益率是服从正态分布的或者是金融资产的价格是服从对数正态分布的。这种假定，一则是正态分布具有良好的统计属性，二则是在这种假定下，可以极大地简化求解。可是，经过学者们的实证分析可以发现，金融资产的收益率通常情况下不满足正态分布的假定。大量的实证分析表明金融资产的分布有尖峰厚尾的现象。既然收益率无法满足正态分布的假设，那我们就应当要么放弃正态分布的假设，要么在此基础上进行改进。在以往研究中，很多研究就开始考虑加入偏度和峰度来对股票的收益率进行研究，也得到了很多有用的结论。但是以往的研究大都运用的是现实偏度和现实峰度。我们希望能够运用期权数据提取出风险中性高阶矩（包括风险中性偏度和风险中性峰度等），利用风险中性高阶矩来研究股票收益率的问题。大量学者的研究都表明了风险中性高阶矩比现实高阶矩有优势，而且富含更多的信息。
本文的研究思路是首先梳理该领域研究的相关文献，分析出以往研究的方向、方法和主要优缺点，在以往研究的基础上，吸收好的分析方法并在此基础上找到改进的地方，运用到本文研究中。在对以往文献的梳理中我们发现了利用股票历史数据对收益率进行研究的诸多弊端。基于历史数据的研究方法可能会产生模型设定偏差，因为运用历史数据建立的模型只能表明该模型对于历史信息的解读。由于资产价格服从随机游走分布，未来的资产价格分布与历史的价格分布没有相关性。用历史信息得到的分布去分析未来的价格分布极易发生偏差。期权，在基础金融资产的基础上衍生而出。期权的价格隐含了关于基础资产的信息，而这些信息是无法通过基础资产的历史数据来获取的。而且，利用期权价格提取的隐含信息更能包含市场参与者对于未来市场的预期，因而也能更加有效的对基础资产未来收益率进行预测。而这也说明了本文运用期权数据进行研究的优势所在。接着，本文借鉴了以往研究中的经典模型，利用经典模型进行理论推导，推导出计算风险中性高阶矩的公式。本文在理论模型部分，详尽地推导出了计算公式，这也是本文的特色之一，通过详尽地推导，我们试图明白整个模型的基本假设和含义，对我们在后面利用模型提供了坚实的基础。完成理论模型的推导后，我们对模型中每个参数的计算方法进行了详尽的说明，毕竟理论模型和现实数据之间还是有很大的差距。而且，对于个股期权的研究，数据量很大，相比于利用股票历史数据而言，期权的数据是成倍的增加，因为每只股票上面都会衍生出很多的期权。所以，对于数据计算的详尽说明使得我们能够在理论模型和现实数据之间建立良好的联系。值得提到的就是，本文在以往研究的基础上，综合了以往研究的优点，在具体的计算过程中提出了改进的方法，使得本文的计算结果更为准确。完成计算后，本文就进行了实证分析，我们综合运用了多种实证分析方法来讨论风险中性高阶矩与收益率之间的关系，包括分层组合分析法，时间序列回归、参数估计等。我们先是直接分析风险中性高阶与收益率之间的关系，得到了相应的结论;接着，我们提出这种结论可能存在的瑕疵，然后在接下来的部分里把相关问题解决了。分析了风险中性高阶矩与收益率的关系后，我们提出它们之间的关系可能来自于高阶矩之间的相互关系，接着我们就控制高阶矩之间的相互关系，我们又提出风险中性高阶矩和收益率之间的关系可能来自于市场因素，接着我们就控制住市场因素;我们又提出风险中性高阶矩与收益率之间的关系可能来自于风险中性协高阶矩，接着我们就控制住风险中性协高阶矩。通过这种一步一步逼近的方式，我们完成了对风险中性高阶矩与收益率之间的关系的分析。
本文的主要方法是模型推导法和计量分析法。运用理论模型进行推导，推算出我们需要分析的因素，以便我们从现实数据里能够提取出我们想要的指标，本文在具体的指标计算过程中进行了一定的改进，从而使得本文的计算结果相比于以往的研究应该更为精确;计量分析主要是分析我们指标之间的相关性以及进行相应的计量检验。
本文的资料主要有两部分。一部分是以往相关研究的论文，通过对以往论文的研读，发现了自己的研究方向，也为研究方法的改进提供了基础，在本文的结尾部分会列出本文的参考文献;另一部分则是数据，本文的数据来源于学校购买的数据端。在资料运用上比较有新意的地方就是区别于以往直接利用股票历史数据的研究，本文从期权价格出发，利用期权价格来提取股票的隐含信息。不同于利用股指期权等指数类期权的研究，本文利用个股期权的数据进行研究，探讨个股期权数据包含的针对个股的信息，从而能够更加直接的运用于金融资产的定价研究，也为指数类期权的研究提供了微观支持和证据。
本文的主要观点是香港市场个股期权的风险中性偏度总体上为正。风险中性高阶矩与收益率之间有着强烈的相关性。具体的说就是，风险中性波动率与收益率呈负相关关系，有着高风险中性波动率的股票往往有着较低的收益率;风险中性偏度与收益率之间有着强烈的负相关关系;风险中性峰度与收益率有着正相关关系。但是，当我们控制住风险中性高阶矩之间的相互关系后，风险中性峰度与收益率的关系就变得不明显。风险中性协高阶矩与收益率之间也有一定的相关性。非系统性风险中性高阶矩与收益率有着强烈的相关性，能够很好的解释收益率的变动。当我们控制住风险中性协高阶矩与收益率之间的关系后，我们发现非系统性风险中性高阶矩仍然与收益率有着相关性，其解释力和风险中性高阶矩保持一致。