(3.236.231.61) 您好!臺灣時間:2021/05/11 20:39
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果

詳目顯示:::

我願授權國圖
: 
twitterline
研究生:林建佑
論文名稱:GJR-GARCH 波動度預測模型與波動度套利台灣期貨市場實證
論文名稱(外文):Volatility forecasting and Volatility arbitage from GJR-GARCH Model-Evidence from Taiwan Futures Market
指導教授:蔡錦堂蔡錦堂引用關係
指導教授(外文):Jiin-tarng Tsay
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺北商業技術學院
系所名稱:財務金融研究所
學門:商業及管理學門
學類:財務金融學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2010
畢業學年度:98
語文別:中文
論文頁數:104
中文關鍵詞:不對稱效果套利波動度恐慌性指數到期日效應
外文關鍵詞:Leverage effectarbitragevolatilityVIXmaturity effect
相關次數:
  • 被引用被引用:0
  • 點閱點閱:218
  • 評分評分:系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔
  • 下載下載:0
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:0
本文研究首先彙整民國96年至民國98年間台灣股價指數期貨資料並且利用ARMA(1,1)-GJR(1)-GARCH(1,1)模型建立條件波動預測值,另外也收集VIX波動度指數資料作為引含波動度代理模型,並同時將兩種模型分別對於不同資料頻率下所產生的真實波動度進行迴歸分析以及利用MAE、RMSE、MAPE等衡量指標進行績效診斷。

接著本研究探討GJR-GARCH模型預估值與真實選擇市場所反推之隱含波動度之間是否因投資者心理因素改變而存在差距,並針對此現象嘗試著提出波動度套利的操作策略,並判斷此一策略是否會帶來套利利潤。最後針對GJR-GARCH模型提出修正,提升模型對於真實市場隱含波動度的補捉能力。
實證分析結果如下:
首先研究結論指出GJR-GARCH模型對於真實波動度並無顯著的解釋能力,而VIX隱含波動度指標對於真實波動度有正的顯著影響存在。此外在不同的資料頻率下所計算之真實波動度對於實證結果並無顯著的影響。再者台灣期貨市場存在著不對稱效果,投資者對於市場上所釋放出來的好壞消息解讀並不相同,尤其以壞消息所造成的波動度加劇較為明顯。另外由於選擇權市場存在著每個月交割結算滴恐慌效應,此一效應透過Delta hedge的套利操作策略將替套利投資者帶來超額報酬。最後GJR-GARCH模型預測值必須透過模型修正才能捕捉選擇權市場具有每月到期交割的特性,藉以提升對於市場選擇權隱含波動的預估能力。
Volalitity is not only the key factor to determine the price of assets but also the risky index of underlying assets. There are many volatility farecasting models and none of them are perfect. To compare the performance of these model, this study uses 2007 to 2009 TAIEX futures data to construct three volatility forecast models, which are historical volatility, time series volatility, and implid volatility model. Base on the MAE, RMSE and MAPE criterions. we find that VIX combine GJR-GARCH model performs well in forcasting volatility. This implies the leverage effect do exist in the Taiwan stock market and futures market.

This study also tries to find the gap between GJR-GARCH Model and impled volatility. First the GJR-GARCH volatility and implied volatility almost move together in most of the days. However, when the day near the delivery date of options, the impled volatility jump up suddenly and the closer to the delivery date, the larger gap between these two volatilities. The intuition behind this is due to the worry of a suddenly shock before delivery date will encourge options writers to ask for higher premium to compensate the risk of volatility shock. Furthermore, the implied volatility of put is always greater than that of call options. This implied that the investors are more afraid of down side risk than up side risk. Knowning this fact, this study constructs a volatility forecasting model by adding dummy variables to count the near-delivery-date effect. This model outperforms other volatility models in forecasting the options prices.
連結至畢業學校之論文網頁點我開啟連結
註: 此連結為研究生畢業學校所提供,不一定有電子全文可供下載,若連結有誤,請點選上方之〝勘誤回報〞功能,我們會盡快修正,謝謝!
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top
無相關期刊
 
系統版面圖檔 系統版面圖檔