近日，学院财务管理系尹亚华副教授撰写的论文Pricing VIX options based on mean-reverting models driven by information在North American Journal of Economics and Finance公开发表。
论文摘要：金融时间序列是受到市场不同类型信息驱动而发生动态变化。在本研究中，我们提出采用Hawkes过程、具有随机强度的跳跃过程与调和稳态过程刻画SPX与VIX时序的动态，以捕捉金融时间序列中市场信息的三种独特特征。我们采用这些模型计算VIX时序及其期权定价公式，发现基于VIX特征的简化VIX模型相较于从SPX模型推导出的一致性VIX模型，定价误差显著减少。此外，我们的研究结果表明，调和稳态过程有效地刻画了VIX的波动性、稀疏大跳和无穷小跳。它也展示了作为布朗运动替代品的潜力，用于表示波动性。相反，具有随机跳跃强度的跳跃过程巧妙地描述了非对称跳跃，其与布朗运动结合后，能够更准确地刻画VIX的波动性和跳跃动态。最后，将跳跃过程引入VIX的均值回复模型中，VIX波动幅度与其当前水平之间的相关性相对较低。本研究为SPX和VIX期权理论贡献了新的见解，并为其他基于信息驱动的经济模型的发展提供了指导。
作者简介：
尹亚华，男，汉族，湖北荆州人，金融学专业博士，副教授，主要研究方法为金融资产定价与风险管理 。先后主持中国博士后科学基金面上项目与广东省哲学社会科学规划面上项目，并作为前五参与人参与国家自然科学基金面上项目一项。以第一作为或通讯作者身份在《系统工程理论与实践》、《系统工程学报》与《中国管理科学》等重要期刊上发表自己的研究成果。
期刊简介：
North American Journal of Economics and Finance 是ABS 2星期刊，2023年年刊文量为169篇，目前是SSCI收录中科院3区期刊，影响因子为3.6。该期刊重点关注金融计量、金融风险与数理金融等相关金融研究领域，是学术界公认的国际权威期刊。
