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衡量波动率的方法,所谓波动率就是度量有关于资产将来价格的不确定性,也就是度量价格比率自然对数的标准差,是指对期权有效期内投资回报率波动程度的度量,大体上可分为参数法和非参数法两类。 参数法指的是利用一定的参数模型来度量波动率,波动率变量是内嵌于模型中的。 典型的有ARMA模型、GARCH模型和SV模型。 非参数法指的是利用日交易数据按一定的方法直接计算而得。 典型的有收益方差、日收益绝对值等,也就是收益数据与平均数之差平方和的平均数。 理论和实证表明(ABDL(2001)),这些方法都不能够准确地度量波动率,而且存在较大的错误差别。

其根本的原因可能是样本所包含的信息的不足,因此,国外新近的研究将度量波动率的方法转向了利用高频率数据的非参数方法上。 Andersen等(1998,2001)提出了一种度量波动率的新方法,称之为实际波动率(RealizedVolatility),是通过加总某一频率下的日内分时数据的收益平方来得到真实波动率的一个估计。 理论证明:如果在每日内完成周期性变化的次数选取恰当的情况下,该估计量是实际波动率的无偏差且一致有效的估计量。 因此,近期国外大量的文献致力于利用高频样本数据来研究非参数的实际波动率。

而对于最优样本频率的选。则成为计算实际波动率过程中最为关键的问题。 如果样本频率不大,就不会得到真实波动率的一个一样的估计量;若样本频率不。由于收益受到市场微观结构噪声的影响,度量结果会产生很大的误差。

因此,最优的样本频率一定存在且是某个中间值,它可以制约这两方面的平衡。

如何区分实际波动率和隐含波动率?就像是股票的动态和静态市价盈利比率对应未来和过去一样,那么所谓的隐含波动率就是将市场上的期权或权证交易价格代入权证理论价格模型Black-Scholes模型,反推出来的波动率数值。 实际波动率对应着某一特定资产类别(如股票和固定收益证券)的历史波动率,而隐含波动率则是市场对未来波动率的预估。 隐含波动率的预估方法类似期权定价方式,可使用布莱克斯科尔斯(Black-Scholes)期权定价模型等推算得出。 期权的公平市价不仅反映着市场的动态特征和供需关系与实际波动率不同,也反映着隐含波动率,隐含波动率没有简单的计算公式,其计算可应用套利交易策略,即基金经理将标的工具(如指数)的预测波动率与某个期权的现有隐含波动率进行比较,利用各种财务模型得出准确期权定价,精明的基金经理可以对定价错误的情况加以利用。

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