导读:本文包含了恒生指数期权论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:Black-Scholes-Merton模型,函数型数据,惩罚函数法,主成分分析
恒生指数期权论文文献综述
田和鹭[1]（2015）在《基于函数型数据分析的恒生指数期权研究》一文中研究指出相对于中国内地的期权期货市场,香港交易市场已趋于成熟。随着科技的发展,交易数据量的增加,传统的数理统计分析已经不能满足金融衍生品研究的需求。函数型数据分析(FDA)是将观测数据看成一个整体,从函数的角度对其进行分析,可以提高准确度并减少计算复杂度。本文以香港恒生指数期权为例进行分析。首先,本文利用Black-Scholes-Merton期权定价模型,对恒生指数期权进行定价研究,发现模型计算的理论价格低于实际价格,并对这一现象给出分析。由于期权交易的频繁性,本文将期权的日收益率看成函数型数据,用B-样条基函数进行拟合,并结合惩罚函数法对拟合函数的光滑度进行控制。之后对拟合好的函数进行函数型主成分分析(FPCA),并通过Matlab及相关软件包进行实现。最后提出函数型主成分预测模型及模型的改进之处。(本文来源于《“决策论坛——公共管理决策案例与镜鉴研讨会”文集》期刊2015-05-16）
蒋华琳[2]（2014）在《基于恒生指数期权的香港市场波动率指数研究》一文中研究指出芝加哥期权交易所的VIX指数通过刻画市场投资者对未来资产价格变动的预期,成为指示市场未来波动情况的有效指标,为市场投资者提供了避险和策略工具,在投资实践中得到广泛使用。VIX指数的构建主要是基于期权交易数据的隐含波动率,捕捉期权中有关未来的价格波动信息。但是,由于目前中国大陆市场尚未有规范交易的期权产品,因此并未有指示大陆股票市场波动情况的波动率指标。本文试图选择中国香港市场为视角,利用香港市场的期权数据构建波动率指数,研究其对香港市场和大陆市场的预测和指示作用,试图为大陆市场构建波动率指数带来一些思考和借鉴。本文通过叁个部分去研究：首先,基于香港恒生指数期权,以VIX指数编制方法为原理,选取了近月和次近月合计八个期权合约的看涨期权和看跌期权价外期权成交数据,构建能够刻画香港市场波动情况的指标,即为香港市场的恒指期权波动率指数HSV；其次,利用回归模型对香港市场波动率指数与香港股票市场之间的相关关系进行实证检验,证明二者之间存在显着的负相关关系,且这种关系表现出非对称性,即市场投资者对于波动率指数上升时的反映更加剧烈；最后,对比研究了香港市场波动率指数对大陆股票市场的溢出效应,通过对大陆市场的整体检验以及分别检验上海交易所市场和深圳交易所市场,发现HSV指数能够有效地指示大陆股票市场的波动情况。(本文来源于《复旦大学》期刊2014-03-31）
魏洁,韩立岩[3]（2015）在《GARCH模型下基于偏最小二乘的欧式股指期权定价——来自香港恒生指数期权市场的证据》一文中研究指出目前,股指期权呼之欲出,在这种形势下,本文对股指期权定价问题进行了研究。本文首先在GARCH模型的基础上导出期权定价估值公式,其次,在GARCH欧式股指期权定价模型的基础上,融入偏最小二乘技术,给出最终的欧式股指期权的偏最小二乘定价方法。最后,对香港恒指期权进行参数估计和GARCH建模,运用新的定价方法进行期权定价。研究发现,对最终期权价格影响最大的是GARCH模型的估计值;另外整个大盘的活跃程度、投资者情绪也有不可忽视的影响。这个结论为中国顺利发展指数期权市场提供了坚实有力的定价依据。(本文来源于《数理统计与管理》期刊2015年03期）
魏洁,韩立岩[4]（2014）在《股指期货与股指期权市场之间的风险传递效应研究——来自香港恒生指数衍生品市场的证据》一文中研究指出为探索股指期货市场与股指期权市场之间的风险传递效应,本文以香港恒指期货市场和恒指期权市场为例,对股指期货和股指期权市场之间的内在波动性动态关系进行了深入细致的实证研究。主要结论为:(1)恒指期货市场和恒指期权市场价格之间具有长期均衡关系;(2)协整残差项对恒指期货市场和恒指期权市场的条件均值和条件方差具有很好地解释力量,并能够更加准确地刻画恒指期货市场和恒指期权市场之间的波动性;(3)香港恒指期货市场和恒指期权市场的溢出效应是彼此不同的,期权市场对期货市场能够起到价格发现的功能。本文的结论为中国适时推出股指期权产品,进而完善我国风险管理体系提供了坚实的证据。(本文来源于《数理统计与管理》期刊2014年06期）
魏洁,王楠[5]（2012）在《市场效率:股指期权、股指期货与股指的关系——来自香港恒生指数市场的证据》一文中研究指出使用2007年7月3日到2009年3月31日期间日度数据,从定价效率和信息效率两个方面讨论并检验了香港恒指衍生品市场的市场效率。研究发现:(1)信息效率检验显示恒指现货、恒指期货市场为弱式有效,恒指期权市场没有呈现出弱式有效的市场特征;(2)定价效率检验显示香港恒指期货、期权市场都是具有定价效率的衍生品市场;(3)恒生指数和其衍生品市场之间的领先——滞后关系符合成本交易假设,恒指期权收益领先恒指期货收益,恒指期货收益领先恒指现货收益,恒指期货和恒指期权市场在价格发现功能中占据主导地位;(4)恒指期权市场的存在,完善了套利机制,增强了现货市场和期货市场的流动性。这个结论为中国持续连贯地发展股指衍生品市场提供了坚实有力的证据,因此笔者建议在沪深300股指期货平稳运行之后,中国应该适时推出同一标的指数的股指期权产品,形成股指期货和股指期权市场并行发展的股指衍生品市场格局。(本文来源于《金融理论与实践》期刊2012年09期）
魏洁[6]（2012）在《指数期权与现货价格之间的动态关系及其定价偏差研究——基于香港恒生指数期权市场》一文中研究指出本文以香港恒生指数期权为研究对象,对期权与标的价格之间的动态关系和指数期权定价偏差进行研究。研究结果表明:恒生指数分别和恒生指数看涨期权、恒生指数看跌期权之间存在相互关联的关系,引起看涨期权价格偏差的主要原因有期权价值状况、到期日隐含波动率、交易量等因素。这个结论为中国持续连贯地发展股指衍生品市场提供了坚实有力的证据。(本文来源于《金融发展研究》期刊2012年06期）
胡慧杰[7]（2012）在《期权的期望收益率》一文中研究指出金融资产的定价问题一直是金融学研究和实务界关心的重点领域。众所周知,在现代众多资产定价理论模型中,金融资产价格的波动率都是资产定价过程中的重要参数。这就暗含着金融资产承担的波动率风险对金融资产价格有一定的影响。但是,传统的主流资产定价理论,比如BS期权定价模型和资本资产定价模型(CAPM模型)都假设所有金融资产价格的变化遵循几何布朗运动。BS/CAPM模型关于资产价格的几何布朗运动假设,实际上否认了金融资产承担的波动率风险在定价过程中的作用。在BS/CAPM模型的框架下,金融资产只给予投资者承担的市场风险以相应的期望收益率作为补偿。如果BS/CAPM模型的假设成立的话,那么现在世界上比较成熟的金融衍生产品-期权就成为了冗余资产。因为期权所含的波动率风险没有被定价,而其所承担的市场风险可以通过标的资产的组合复制得到。事实上,传统主流资产定价理论并不能非常合理的解释现实中金融资产的预期收益率。所以才有现代各种新的或者扩展的资产定价模型出现。突破传统主流资产定价模型假设的束缚,捕捉并刻画新的资产定价因子,对于解释金融资产收益率、估计金融资产价格有着非常重要的意义。本文是在BS/CAPM模型假设框架下,对期权的理论收益率和现实世界中期权的期望收益率进行比较,从两者的差别中证明波动率风险溢酬的存在并捕捉波动率风险溢酬的大小。研究波动率风险溢酬的方法还有另外叁种。一种方法是构建期权和标的资产的DELTA中性组合,通过研究该组合的收益率来捕捉波动率风险溢酬。另一种方法是研究风险中性世界下资产的波动率和现实世界中波动率的差别,通过这两种波动率的定价差异来捕捉波动率风险溢酬。最后一种方法是在包含随机波动率的资产定价模型基础上,对波动率风险溢酬直接进行估计。这四种研究波动率风险溢酬的方法各有优缺点,其中本文通过直接分析期权收益率来捕捉波动率风险溢酬的方法比较简单直观,在实证中不仅容易实现而且结果也比较可靠。本文通过研究期权收益率来捕捉波动率风险溢酬的思路是根据Coval和Shumway (2001)的论文《Expected Option Returns》来做的。这两位学者主要分析了美国市场上标准普尔500指数期权的周收益率和标准普尔100指数期权的日收益率状况。他们的样本时期是从1990年1月到1995年的10月,以及从1986年1月到1995年的10月。两位学者将样本时期分成两块,是想研究在包含了1987年美国市场下滑时期后,期权收益率是否会发生显着的变化。Coval和Shumway在他们的论文中首先证明了看涨期权的期望收益率应该为正并大于标的资产的收益率,并且随着期权执行价的上升而上升；看跌期权的期望收益率应该小于无风险收益率并且为负,而且也是随着期权执行价的上升而上升。两位学者发现标准普尔500指数期权和标准普尔100指数期权是符合上述规律的。但是在BS/CAPM模型框架下,如果给定一个合理的市场风险溢价,那么标准普尔500指数期权和标准普尔100指数期权的预期收益率会小于理论上的收益率。出现这种情况的可能原因是CAPM模型遗漏了重要的定价因子。为此,Coval和Shumway用标准普尔500指数期权和标准普尔100指数期权构建了零BETA跨式组合。根据CAPM模型,零BETA跨式组合收益率应该等于无风险收益率。但是Coval和Shumway的实证结果显示,标准普尔指数期权构建的零BETA跨式组合收益率不但不等于无风险收益率,还显着为负。负的零BETA跨式组合收益率说明波动率风险溢酬的存在,且其值应当为负。但是又考虑到计算零BETA跨式组合收益率的期权BS BETA值有较大的误差,所以为了更加准确的拒绝BS/CAPM模型假设,两位学者用零BETA跨式组合收益率和标普指数收益率对Dybvig的资产定价核进行了广义矩估计。估计结果显示,Dybvig的资产定价核无法合理解释零BETA跨式组合收益率和标普指数收益率。由于Dybvig的资产定价核是由BS模型推导出来,而且理论上对任何时间间隔下的资产收益率都成立,那么实证上Dybvig资产定价核的失效说明BS/CAPM模型假设的不合理。Coval和Shumway还研究了德国市场、日本市场等其他期权市场的收益率情况。尽管结果不如美国市场期权收益率的分析结果那么符合预期,但是也说明了波动率风险溢酬的确不是某一市场特有的现象。最后,Coval和Shumway用加入了波动率风险溢酬的CAPM模型对美国市场上十个不同规模的投资组合收益率进行了回归分析。回归结果显示,波动率风险溢酬对金融资产的收益率有明显的解释力,而且规模越大的投资组合承担的波动率风险越小。Coval和Shumway两位学者分析的是美国期权市场的收益率状况,而且时间是从1986年到1995年。不同市场和不同时间段下,期权收益率的状况可能是不一样的,从而对波动率风险溢酬的研究结论也会发生变化。所以本文研究了香港市场恒生指数期权在2004年1月到2007年12月和2000年1月到2007年12月的日收益率状况,期望能从香港期权市场的研究中得到新的启示。本文把时间段分成两块,目的和Coval和Shumway一样,是为了判断2000年到2003年香港市场下滑时期是否对香港期权收益率产生重大的影响。我们的研究结果显示,香港恒生指数看涨期权和看跌期权符合Coval和Shumway对期权收益率的理论推导,即恒生指数看涨期权的收益率为正且大于标的资产(恒生指数)收益率,并且随着执行价的上升而上升；恒生指数看跌期权的收益率小于无风险收益率且为负,并且随着执行价的上升而上升。恒生指数看涨期权和看跌期权的收益率和美国市场期权的收益率一样,其市场风险BETA值很大,所以在CAPM模型下显得其实际的收益率较小。这便说明香港市场存在和美国市场一样的情况,可能BS/CAPM模型无法解释恒生指数期权收益率。为此,我们构建了恒生指数期权的零BETA跨式组合。和标准普尔指数期权零BETA跨式组合收益率一样,我们计算零BETA跨式组合收益率依赖的是期权的BS BETA值。计算结果显示,恒生指数期权零BETA跨式组合收益率不等于香港市场的无风险收益率,而且为负。由于BS BETA值的不准确性,我们用恒生指数零BETA跨式组合收益率和恒生指数收益率对Dybvig资产定价核中的相对风险厌恶系数进行了广义矩估计。估计结果和美国市场一样,Dybvig资产定价核无法解释恒指期权零BETA跨式组合的收益率。所以这些对香港市场期权收益率的实证分析说明了香港市场也存在负的波动率风险溢酬。最后本文对香港市场的基础金融资产(五支有代表性的香港股票)收益率进行了回归分析。回归方程用的是加入了波动率风险溢酬因子的CAPM模型。回归结果显示,以恒生指数平价期权零BETA跨式组合收益率和无风险收益率之差为波动率风险溢价因子的CAPM模型能够显着解释这五支港股的收益率。所以,香港市场上不仅存在波动率风险溢酬,而且能够对金融资产价格的决定起到重要的影响作用。本文对香港恒生指数期权收益率的研究结果和Coval和Shumway对美国标准普尔指数期权收益率的研究结果基本相似,但是细节上还是有叁点不同。第一,本文计算的恒生指数期权收益率比标准普尔指数期权收益率更靠近0,而且本文算出的恒生指数期权日平均收益率的t统计量不如标准普尔指数期权收益率的t统计量显着；第二,本文算出的恒生指数期权的市场风险BETA值要大于标准普尔指数期权的市场风险BETA值；第叁,本文所构建的恒生指数期权零BETA跨式组合收益率比标准普尔指数期权的零BETA跨式组合收益率要大,即更靠近0。产生这叁个区别的原因可能有如下四个。第一是因为市场不同导致的差异。美国市场的期权收益率和香港市场的期权收益率会因为市场的差异而显示出不同的特征,所以香港市场期权收益率更靠近0可能只是市场差异的结果。第二是因为样本时间上的差异。本文的样本时间从2000年到2007年。这是一个完整的经济周期,它既包括了2000年到2003年的香港市场萧条期,也包括了2008年全球金融危机前香港市场的上涨时期。而Coval和Shumway研究的1986年到1995年样本时期没有包括美国市场的高涨时期；叁是因为香港市场的期权可能本身承担了比美国期权更大的市场风险,所以香港恒指期权的市场风险BETA值显得比美国期权BETA值更大；四是因为期权收益率的分布并不清楚,所以虽然我们的t统计量不显着,却不能否定香港市场波动率风险溢酬的存在。从本文对香港市场期权收益率的研究结果来看,我们可以说香港市场和美国市场一样存在波动率风险溢酬。而且香港市场的波动率风险溢酬可以对香港金融资产收益率作出明显的解释。虽然香港市场期权和美国市场期权收益率在细节上有不同的地方,但是通过分析知道这并不妨碍我们关于波动率风险溢酬的研究结论。(本文来源于《西南财经大学》期刊2012-03-25）
朱福敏[8]（2010）在《列维过程下欧式期权定价模型实证研究》一文中研究指出从Black-Scholes (1973)模型开创金融资产定价理论全新篇章起,许多研究学者对BS模型存在诸多不足进行了尝试性的扩展探索研究工作。包括定价理论的修正、模型的扩展、参数估计的改进和价格实现途径的技术探索等等。在假设条件过于严格、要求理想完美市场的BS模型研究下,本文使用比较常用的几类列维模型,往往称不完美市场模型—NIG模型、VG模型和CGMY模型,对香港市场恒生指数的期权定价过程进行模型的实证研究。列维模型由于假设条件相对比较宽松,能同时描绘连续和跳跃过程,可以对尖峰、厚尾分布进行建模,对探索市场形态能体现出优越性。本文通过对期权的标的资产—恒生指数的变化过程分别建立BS模型、NIG模型、VG模型和CGMY模型,研究四类模型在香港市场恒生指数期权定价上的不同表现,从叁个角度进行：1,研究叁种随机分布对期权标的—恒生指数的对数收益率分布拟合效果及进行相应的统计检验。2,利用蒙特卡罗模拟生成几种模型下的恒生指数价格路径。通过风险中性路径的模拟从而得到期权的期望价值,再进行无风险贴现获取期权的价格。3,通过几类模型的特征函数,进行欧式期权价格积分公式变换,运用最新傅立叶数值解欧式期权价格方法推导风险中性模型下的期权理论价格。以上所有结果再分别与市场的真实价格进行统计学比较分析,研究不同模型不同实现方法在香港市场上带来的不同表现。本文模型的参数采用矩估计方法,并进行最小二乘逼近修正,运用模拟和数值两种价格实现技术来分别进行上述模型下两个参数的研究对比。实证研究结果显示：1,对恒生指数对数收益率分布的拟合度比较上,列维过程的分布比起正态分布都要表现优越,表明恒生指数市场的不完美状态。CGMY分布尾部特征明显。2,若仅对基础资产的对数收益率分布统计性质分析,通过特征函数有效矩估计的参数进行资产定价,无论采取蒙特卡罗模拟还是傅立叶数值方法,列维模型在恒生指数期权定价上都要比BS模型具有更准确,其中NIG模型在蒙特卡罗模拟和傅立叶数值上都略比VG模型精准,VG模型受波动率参数影响更大。3,本文对矩估计参数进行非线性最小二乘逼近修正后再进行蒙特卡罗模拟和傅立叶数值计算,结果显示新参数模型的模拟和数值计算精度都大大提高,列维模型的模拟仍然优越于BS模型的模拟；在数值计算方法上,样本空间内BS模型用公式计算的拟合效果最好,列维模型不如BS模型,列维过程的模拟和数值计算都依赖于随机数,而BS模型有较好的封闭解,误差最小。4,在样本外预测能力方面,列维模型基本比BS模型要精确,含跳跃的列维模型期权价格比较接近,其中实值期权(价内期权in the money)采用数值方法(FFT)较好,虚值期权(价外期权out of the money)采用蒙特卡罗模拟(MCMC)较好。基于以上结果得出结论：列维过程拟合恒生指数对数收益率分布效果较佳；香港市场对于完美市场的假设同样存在一定的差距；列维过程的蒙特卡罗模拟期权定价效果都好于BS模型；模型参数修正后不论模拟和数值都可以大大提高价格预测的精度；列维过程结合最小二乘结果修正的估计参数有更准确的预测能力。(本文来源于《江西财经大学》期刊2010-12-01）
黄薏舟,郑振龙[9]（2009）在《无模型隐含波动率及其所包含的信息:基于恒生指数期权的经验分析》一文中研究指出根据无模型隐含波动率方法,对香港恒生指数期权所含信息进行研究,并通过使用无模型隐含波动率对期权市场的效率进行直接检验,结果发现:无模型隐含波动率所含信息最多,它完全包含了所有历史波动率所含信息,香港恒指期权市场是有效的;在对未来一个月的预测中,无模型隐含波动率还完全包含了BS隐含波动率的信息,在对未来两个月的预测中,无模型隐含波动率虽不能完全包含BS隐含波动率,但仍然包含了最多的信息;期权市场交易量的大小,同时交易的不同行权价的期权的多少,是影响无模型隐含波动率预测能力的重要因素;为追求积分密度进行过多人为的插值以及过大区间的积分,会导致无模型隐含波动率预测能力的降低,由此得到了无模型隐含波动率的相对合适的计算方式.美国已于2003年开始采用无模型隐含波动率编制波动率指数.随着金融衍生品市场的不断发展,无模型隐含波动率在资产定价、风险管理方面将发挥越来越重要的作用.(本文来源于《系统工程理论与实践》期刊2009年11期）
李亚[10]（2007）在《基于恒生指数期权隐含波动率的实证分析》一文中研究指出在期权定价理论中最有名的莫过于B-S定价模型,它奠定了现代期权定价理论的基础。B-S模型成立的一个重要的前提是期权标的资产价格的波动率相对于执行价格和期限都是不变的。但事实并非如此,尤其对那些深度价内和价外的期权,随着执行价格和期限的不同,波动率也发生变化,这就是我们经常所能观察到的“微笑”和“期限结构”的现象。本文试图通过期限结构模型、回归模型、局部波动率模型对隐含波动率存在显着的“微笑”和“期限结构”现象进行实证分析。一是期限结构模型,该模型认为隐含波动率发生变化的原因可能就是标的资产的波动率随时间变化而发生变化,模型假设标的资产分别服从AR、GARCH、E-GARCH、TARCH过程,由此推导出隐含波动率的期限结构关系。二是隐含波动率的回归模型,该模型认为期权市场上的表现就是正确的,直接对影响隐含波动率的因素作数据检验,借助于计量经济学的回归方法找到解释隐含波动率最为理想的变量。叁是局部波动率模型,通过Dupire公式,借助于数学中的正则化方法从期权市场的报价对隐含波动率进行重构。2004年以来,全球经济的复苏、国内经济的持续发展、股权分置改革的激励,我国资本市场得到了飞速的发展,尤其是证券市场,深市和沪市受到了全球的关注,我国经济已经和全球经济紧密的联系在一起。股权分置改革的一个重要措施就是发行权证,权证就是一种期权,虽然现在我国权证市场规模尚小、种类较少、不存在不同期限的产品、相关体制还不够健全,但权证市场对健全和发展对我国的金融市场有很大的意义。本文对期权隐含波动率的研究可能会对今后推动我国权证市场的发展有一定的指导意义。(本文来源于《华中科技大学》期刊2007-06-01）
恒生指数期权论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
芝加哥期权交易所的VIX指数通过刻画市场投资者对未来资产价格变动的预期,成为指示市场未来波动情况的有效指标,为市场投资者提供了避险和策略工具,在投资实践中得到广泛使用。VIX指数的构建主要是基于期权交易数据的隐含波动率,捕捉期权中有关未来的价格波动信息。但是,由于目前中国大陆市场尚未有规范交易的期权产品,因此并未有指示大陆股票市场波动情况的波动率指标。本文试图选择中国香港市场为视角,利用香港市场的期权数据构建波动率指数,研究其对香港市场和大陆市场的预测和指示作用,试图为大陆市场构建波动率指数带来一些思考和借鉴。本文通过叁个部分去研究：首先,基于香港恒生指数期权,以VIX指数编制方法为原理,选取了近月和次近月合计八个期权合约的看涨期权和看跌期权价外期权成交数据,构建能够刻画香港市场波动情况的指标,即为香港市场的恒指期权波动率指数HSV；其次,利用回归模型对香港市场波动率指数与香港股票市场之间的相关关系进行实证检验,证明二者之间存在显着的负相关关系,且这种关系表现出非对称性,即市场投资者对于波动率指数上升时的反映更加剧烈；最后,对比研究了香港市场波动率指数对大陆股票市场的溢出效应,通过对大陆市场的整体检验以及分别检验上海交易所市场和深圳交易所市场,发现HSV指数能够有效地指示大陆股票市场的波动情况。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
恒生指数期权论文参考文献
[1].田和鹭.基于函数型数据分析的恒生指数期权研究[C].“决策论坛——公共管理决策案例与镜鉴研讨会”文集.2015
[2].蒋华琳.基于恒生指数期权的香港市场波动率指数研究[D].复旦大学.2014
[3].魏洁,韩立岩.GARCH模型下基于偏最小二乘的欧式股指期权定价——来自香港恒生指数期权市场的证据[J].数理统计与管理.2015
[4].魏洁,韩立岩.股指期货与股指期权市场之间的风险传递效应研究——来自香港恒生指数衍生品市场的证据[J].数理统计与管理.2014
[5].魏洁,王楠.市场效率:股指期权、股指期货与股指的关系——来自香港恒生指数市场的证据[J].金融理论与实践.2012
[6].魏洁.指数期权与现货价格之间的动态关系及其定价偏差研究——基于香港恒生指数期权市场[J].金融发展研究.2012
[7].胡慧杰.期权的期望收益率[D].西南财经大学.2012
[8].朱福敏.列维过程下欧式期权定价模型实证研究[D].江西财经大学.2010
[9].黄薏舟,郑振龙.无模型隐含波动率及其所包含的信息:基于恒生指数期权的经验分析[J].系统工程理论与实践.2009
[10].李亚.基于恒生指数期权隐含波动率的实证分析[D].华中科技大学.2007
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