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中信建投 | CNE7模型在期权定价中的应用

日期: 来源:中信建投证券研究收集编辑:



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文|鲁植宸
类期权产品定价的核心在于标的资产的波动率预测。波动率可通过时间序列模型、期权隐含波动率倒推、以及多因子模型来预测。实证结果显示,自研CNE7多因子模型的波动率预测效果更稳健和连续,更具有前瞻性,在期权定价中更有效。

类期权产品

典型类期权产品的本质是挂钩标的资产,带敲出和敲入价格的看跌期权,机构买入该期权并支付期权费。除经典类期权产品结构(非保本型)外,还有减少投资者尾部风险和本金损失的保本型和限亏型类期权产品,也有对典型类期权产品的敲出方向、敲出界限等进行创新的反向类期权产品和逐渐下调类期权产品。

风险分解与波动率预测模型
标的波动率预测主要分为三种方式:1)时间序列模型ARCH/GARCH:基于每个交易日的日收益率数据计算t时刻的条件波动率。2)隐含波动率:通过BS公式反推期权的隐含波动率,0波动率当中包含了投资者的未来预期。3)多因子模型用一系列共同/风险因子来解释投资组合收益。

实证研究

我们分别利用CNE7和BS模型对沪深300的波动率进行测算, CNE7模型的估计值更加连续、稳定,同时CNE7模型的波动率预测能力更强。我们利用CNE7模型对沪深300的风险进行分析。其中市场因子风险贡献占比最高,约93.36%,行业与风格的风险占比相近,分别约5.61%和5.44%。沪深300的协方差风险贡献为-5.72%,说明市场、行业、风格的风险存在分散效应。在X-Sigma-Rho模型下,每个因子的风险贡献包含了因子协方差效应,共同因子风险中不再包含协方差贡献,并且不同因子之间的风险贡献均可加。由于不同因子之间的风险分散效应,行业和风格的预测主动风险下降,分别约0.36%和0.90%。


研究均基于历史数据,对未来投资不构成任何建议:风险拆解与波动率预测模型的结论是在合理假设的前提下,以历史数据为基准进行计算。根据历史规律总结的经验法则未来存在失效的可能性。策略表现是历史回测数据,并不代表实盘业绩,也不代表策略未来表现;市场发生特殊事件时,,诸如地缘政治、政策变化等对外部不确定性,会对模型的样本外预测造成较大干扰。

存在数据统计偏误和模型风险:模型以线性假设为前提,但真实的金融市场错综复杂,线性关系难以完全拟合;另外数据源通常存在极少量的缺失值,会弱微增加模型的统计偏误。

鲁植宸:多因子与ESG策略组分析师,中国科学院硕士,曾在头部券商自营从事量化投研和实盘管理工作,在人工智能、机器学习算法的量化应用方面有从学术研究到策略设计、实盘落地及策略管理的全周期经验,研究方向覆盖机器学习算法、多因子模型-策略设计、建模训练过程优化、样本特征处理技术、ESG策略和指数编制等。


证券研究报告名称:《CNE7模型在期权定价中的应用》

对外发布时间:2023年3月21日 

报告发布机构:中信建投证券股份有限公司 

本报告分析师: 

鲁植宸 SAC执证编号:S1440522080005

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