基于非参数核回归模型的隐含波动率预测

• 作者: 戴秀菊 舒志彪
• 来源期刊: 福州大学学报（自然科学版）
• 学科: 经济
• 关键词: 期权 非参数核回归 隐含波动率 Nadaraya-Watson核估计 Parzen-窗法
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 页码范围: 156-162
• 页数: 7页
• 分类号: F830.91
• 字数: 4147字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7631/issn.1000-2243.17084

摘要

采用非参数核回归的方法,以市场上的期权数据为分析对象,将隐含波动率看作是与执行价格、剩余期限相关的函数,对其进行建模.构建双窗宽Nadaraya-Watson高斯核回归模型和Parzen-窗均匀核回归模型,与已有的参数模型和Bourke模型进行实验对比.实验结果表明,Parzen-窗均匀核回归模型的隐含波动率预测精度更高、效果更好,大样本的情况下优点更显著.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	舒志彪	福州大学数学与计算机科学学院	22	45	3.0	6.0
2	戴秀菊	福州大学数学与计算机科学学院	1	3	1.0	1.0