【摘 要】
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选取2019年12月23日至2020年8月31日到期日在两个月内的沪300ETF平价看涨期权的日交易数据,计算出隐含波动率,发现存在明显的“波动率微笑”现象;构建Heston模型,并用MCMC法中的Gibbs算法对其参数进行估计。结果表明,B-S公式的定价偏高,相比B-S模型,Heston模型的定价结果更贴合实际,但是当标的资产价格大幅波动时,B-S定价结果比Heston定价更准确。比较Heston模型与B-S公式的定价结果并对误差分析发现,在4种误差衡量方法下,Heston模型的定价均更为准确。
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选取2019年12月23日至2020年8月31日到期日在两个月内的沪300ETF平价看涨期权的日交易数据,计算出隐含波动率,发现存在明显的“波动率微笑”现象;构建Heston模型,并用MCMC法中的Gibbs算法对其参数进行估计。结果表明,B-S公式的定价偏高,相比B-S模型,Heston模型的定价结果更贴合实际,但是当标的资产价格大幅波动时,B-S定价结果比Heston定价更准确。比较Heston模型与B-S公式的定价结果并对误差分析发现,在4种误差衡量方法下,Heston模型的定价均更为准确。
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