如何分析期权的实际波动率?这种分析对交易策略有什么参考价值?

一、实际波动率的计算方法实际波动率的计算通常基于历史价格数据。常用的方法包括:标准差法:通过计算标的资产价格在一定时间段内的标准差来衡量波动率。GARCH模型:利用广义自回归条件异方差模型来预测未来的波动率。隐含波动率:通过期权市场价格反推出的波动率,反映了市场对未来波动的预期。以下是一个简单的表格,...

如何撰写出色的计量经济学实证分析论文

2.回归模型设定:在估计过程中,对函数形式和解释变量进行调整。要注意经济理论的指导,而非仅仅为了提高模型效果。3.解释变量的选取:确保解释变量能够有效解释被解释变量,注意变量间的相关性,避免多重共线性问题。4.异方差与自相关:对于横截面数据,关注异方差问题;对时间序列数据,则应关注自相关性,并检验模型的稳定...

知识产权证券化利差定价的影响因素研究

残差异方差性存在可能会造成回归模型的参数估计不是最佳无偏估计,显著性检验失效;自相关性可能会使得最小二乘估计量严重歪曲真实情况。为了改善上述情况,本文运用加权最小二乘法对逐步回归模型参数进行估计来消除影响。加权最小二乘法进行修正后得到的回归结果如表6所示,可见采用加权最小二乘法的回归模型拟合优度较好,...

基于ARCH类模型的当归价格指数波动影响因素分析及趋势预测

ARCH模型揭示了存在于时间序列数据中的异方差关系,是剖析价格波动影响因素和原因的重要方法,为价格数据走势的预测提供依据。作为过去20年内金融计量发展中最重大的创新,由Engle首次提出并获得2003年诺贝尔经济学奖。ARCH模型最早被学者们应用于以小麦、大豆、猪肉等为代表的农产品价格波动特征的相关研究[6],之后在金融领...

独家专访诺贝尔经济学奖得主罗伯特·恩格尔:对风险“定量”至关...

1982年,恩格尔在发表于《计量经济学》的论文《自回归条件异方差性及英国通货膨胀方差的估计》中提出了ARCH模型,这一开拓性的工作结束了金融变量波动性研究的“原始时代”,ARCH模型大家庭随后成了金融理论研究者和实践者工具箱中的法宝。恩格尔对记者表示,ARCH是一个预测金融市场风险的统计模型,对于许多金融任务来说,对...

独家专访诺贝尔经济学奖得主罗伯特·恩格尔:美国发生金融危机的...

1982年,恩格尔在发表于《计量经济学》的论文《自回归条件异方差性及英国通货膨胀方差的估计》中提出了ARCH模型,这一开拓性的工作结束了金融变量波动性研究的“原始时代”,ARCH模型大家庭随后成了金融理论研究者和实践者工具箱中的法宝(www.e993.com)2024年11月6日。恩格尔对记者表示,ARCH是一个预测金融市场风险的统计模型,对于许多金融任务来说,对...

除了BS模型,还有哪些模型可以用于期货定价?这些模型有哪些优缺点?

4.GARCHModel(广义自回归条件异方差模型)GARCH模型是一种用于描述金融时间序列波动率聚类的统计模型。在期货定价中,GARCH模型可以用来预测未来波动率,进而影响期权价格。该模型的优点在于能够有效地捕捉波动率的时变特性,但其假设和参数估计需要谨慎处理,且对历史数据的依赖性较强。

2024空间与网络计量经济学研讨会举行

对于统计推断问题,困难在于估计函数的协方差矩阵的估计。李俪遥提出可以将估计函数分解为n个几乎不相关项的求和,这n项的外积加上对协方差的调整可以给出固定T和T=o(n)的情形下协方差矩阵的相合估计量。作为拓展,李俪遥还讨论了未知形式异方差、时变空间权重矩阵、高阶动态和空间效应等情形。蒙特卡洛模拟结果表明,...

【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例

对于异常值和强影响点,可以使用统计方法进行检测和处理,如绘制残差图、使用统计检验等。异方差:异方差通常发生在最大和最小观测值之间有很大范围的数据集中,或当模型未正确指定时。异方差的存在会影响OLS(普通最小二乘)估计量的最优性和假设检验的有效性。

高频交易,足矣!_新浪财经_新浪网

首先第一部分是介绍高频数据长什么样子;第二部分是基于高频数据,介绍现在高频交易的各种统计套利,marketmaking策略还有eventsdriven策略;第三部分是简单介绍executioncost和algotrading,用来隐藏自己的下单和降低对市场的影响;前三部分都是金融硬核知识,最后一部分是工作心得,还有附录推荐书籍。话不多说,我们接下来先...