選擇權隱含波動率與GARCH模型對於波動度的解釋及預測能力探討(以外匯市場為例)

以作者查詢圖書館館藏

、以作者查詢臺灣博碩士

、以作者查詢全國書目

、勘誤回報

、線上人數：114

、訪客IP：18.116.14.94

姓名

王忠豪(Chung-hao Wang) 查詢紙本館藏

畢業系所

財務金融學系在職專班

論文名稱

選擇權隱含波動率與GARCH模型對於波動度的解釋及預測能力探討(以外匯市場為例)

相關論文

★ 從巴塞爾協定三談商業銀行資金流動性穩健指標	★ 三大法人於台灣期貨市場擇時能力之探討
★ 奢侈稅課徵對於台灣房價之影響	★ 外匯曝險對台灣半導體產業之現金流量的影響
★ 金控法規範的利害關係人非授信交易之探討	★ 歐債危機是否會影響台灣股市?以台灣指數股票型基金為例
★ 寬鬆貨幣政策對於歐元匯率的影響	★ 影響境外人民幣和境內人民幣價差變化的因素
★ 台灣銀行業高階經理人薪酬與銀行特性之關連性分析	★ 承銷業務對證券分析師盈餘預測之影響
★ 經紀業務對分析師盈餘預測影響	★ 領導者或追隨者：被忽略公司分析師盈餘預測行為之研究
★ 個別投資人日內交易損益:臺灣期貨市場實證分析	★ 外匯市場私有訊息之程度對於匯率變動之影響
★ 外國機構投資人和外匯市場：以臺北外匯交易市場為例	★ 散戶與三大法人之處份效果研究:以台灣加權股價指數期貨為例

檔案

[Endnote RIS 格式]

[Bibtex 格式]

[相關文章]

[文章引用]

[完整記錄]

[館藏目錄]

[檢視]

[下載]

本電子論文使用權限為同意立即開放。
已達開放權限電子全文僅授權使用者為學術研究之目的，進行個人非營利性質之檢索、閱讀、列印。
請遵守中華民國著作權法之相關規定，切勿任意重製、散佈、改作、轉貼、播送，以免觸法。

摘要(中)

本研究以EURUSD、USDJPY 、與AUDUSD為研究對象，探討外匯選擇權隱含波動率對於即期外匯市場波動度之預測能力。本研究以Garman and Klass (1980)波動度估計方法做為即期外匯市場波動度之替代變數，進而比較GARCH模型及implied volatility對波動度的預測能力。研究結果發現一個禮拜、一個月期implied volatility的預測能力皆優於GARCH模型。另外，不論在模型樣本內及樣本外之預測能力表現上，一個禮拜、一個月implied volatility的預測能力也優於GARCH模型。

摘要(英)

This thesis uses EURUSD, USDJPY, and AUDUSD to study the forecasting ability of currency option implied volatility. Using the Garman and Klass (1980) estimator as the proxy of spot market volatility, we compare the fitting performance of implied volatility and GARCH in a regression framework. The results show that 1-week and 1-month implied volatilities fit better than the volatility estimated from the GARCH model. Moreover, 1-week and 1-month implied volatilities outperform GARCH forecasts in both in-sample and out-sample forecasting evaluation.

關鍵字(中)

★ 隱含波動率
★ GARCH模型

關鍵字(英)

★ Implied Volatility
★ GARCH Model

論文目次

第一章緒論 1
第一節研究動機 1
第二節研究目的 2
第三節研究架構 2
第二章文獻探討 4
第一節選擇權隱含波動率與波動率指數預測能力 4
第二節選擇權應用GARCH模型預測能力 6
第三章資料分析 8
第一節資料蒐集及整理 8
第二節 EURUSD,USDJPY,AUDUSD之SPOT歷史回顧 9
第三節 EURUSD,USDJPY,AUDUSD之Actual及Implied Volatility 13
第四章研究方法 25
第一節波動度計算方法 25
第二節相關係數檢定 27
第三節 GARCH模型 29
第五章實證結果 31
第一節基本統計量分析 31
第二節各變數線性迴歸估計結果 33
第三節各變數模型的預測能力 37
第六章研究結論與建議 45
第一節研究結論 45
第二節後續研究建議 46
參考文獻： 48

參考文獻

中文文獻：
1.呂惠琪 (2009)，選擇權內含資訊對股價指數波動率預測之績效表現－以臺指選擇權為例，國立高雄應用科技大學。
2.何宗武 (2011)，E-views高手-財經計量應用手冊，鼎茂圖書出版公司。
3.吳建民 (2007)，台指選擇權之市場指標實證分析，國立政治大學。
4.許凱甯 (2006) ，隱含波動率與歷史波動率間之領先落後關係及相關之交易策略─以台股指數及其選擇權為例，國立成功大學。
5.莊益源、李登賀、邱嬿珍 (2008)，納入開收盤、最高低價的風險值模型 ~國立台北大學經濟學系。
6.莊益源、張鐘霖、王祝三 (2003)，波動率模型預測能力的比較－以臺指選擇權為例，台灣金融財務季刊第四輯第二期(92年6月) ，41-63 。
7.黃巧婷 (2001) ，GARCH選擇權評價模型----理論與應用，國立臺灣大學。
8.陳彥錞 (2006)，匯率選擇權隱含波動率與即期匯率之非線性關係，淡江大學。
9.楊奕農 (2009)，時間序列分析-經濟與財務上之應用(二版) ，雙葉書廊有限公司。
英文文獻：
1.Bollerslev, T.,(1986),“Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity,”Journal of Econometrics 31, 307-327.
2.Duan, J., (1995),“The GARCH Option Pricing Model,” Mathematical Finance, 5, 13-32.
3.Duan, J., (1996),“Cracking the Smile,”Risk,9,55-59.
4.Engle, R. F. 1982.“Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation,” Econometrica, 50, 987-1007.
5.Fleming, J.,B.Ostdiek and R.E. Whaley (1995),“Predicting Stock Market Volatility: A New Measure.”Journal of Futures Markets, 15, 265-302
6.Garman, M. and M. Klass (1980),“On the Estimation of Security Price Volatility from Historical Data,” Journal of Business, 53, 67-78.
7.Harvey, C. R., and Whaley, R. E.,(1992).Market volatility prediction and the efficiency of the S&P 100 index option market. Journal of Financial Economics,31,pp.43-73
8.Hull, J. and A. White (1987),“The Pricing of Options on Assets with Stochastic Volatility,” Journal of Finance, 42, 281-300.
9.James A. Hyerczyk (2001),”Volatility Matters:Better Position Sizing”, Futures, May, 34-36.
10.Parkinson, M. (1980),“The Extreme Value Method for Estimating the Variance of the Rate of Return,” Journal of Business, 53, 61-65.
11.Ritchken, P., and R. Trevor(1999),“Pricing Options under Generalized GARCH and Stochastic Volatility Process,”Journal of Finance, 54, 377-402.
12.Rogers, L., S. Satchell and Y. Yoon (1994),“Estimating the Volatility of Stock Prices: A Comparison of Methods That Use High and Low Prices,”Applied Financial Economics, 4, 241-247.
13.Yang,D.and Q.Zhang(2000),“Drift-Independent Volatility Estimation Based on High, Low, Open, and Close Prices,” Journal of Business, 73, 477-491.

指導教授

高櫻芬(Yin-feng Gau)

審核日期

2013-7-18

推文