臺灣博碩士論文加值系統

本文之研究目的在於分析台灣上限型認購權證及下限型認售權證的價格行為，並且以馬可夫鏈演算法配適台灣上限型認購權證及下限型認售權證的市場資料，並與Rubinstein 和 Reiner（1991）的障礙選擇權定價公式解比較，藉以分析此演算法在評價上的績效。依學理而言，馬可夫鏈演算法具有準確與彈性的優點，而本文的實證結果亦發現馬可夫鏈演算法呈現相對較低的評價誤差，支持馬可夫鏈演算法的優越性，而價內價外程度與距到期時間兩項變數可以顯著解釋此一誤差。最後，以馬可夫鏈演算法的選擇權理論價格為準，本文推測券商在發行障礙型權證時，會訂定的波動性加成約在15％~25％之間。

In this study we adapt the numerical method of Markov chain option pricing algorithm to price barrier warrants in Taiwan and compare it with the method of Rubinstein and Reiner（1991）. In theory Markov chain is more accurate and flexible , and the empirical results show that Markov chain option pricing algorithm has lower pricing errors . Finally , by this study we also find that issuers will set a volatility markup when they issue warrants , and the volatility markup is around 15％~25％.

第壹章 前言…………………………………………………..….3
第貳章 馬可夫鏈演算法…………….………………………….11
第一節 標準選擇權的評價………………………………11
第二節 障礙選擇權的評價……………………………13
第三節 失效型障礙選擇權…………………………..14
第參章 樣本資料與研究步驟…..…………………………….18
第肆章 評價績效分析………………………………………….23
第伍章 馬可夫鏈演算法理論價格與市價差異分析……….30
第陸章 波動性加成..……………………………………34
第柒章 結論與建議…………………………………………39

參考文獻…………………………………………………….40

參考文獻
中文部分
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