跳到主要內容

簡易檢索 / 詳目顯示

研究生: 呂宗翰
Chung-han Lu
論文名稱: 結合買權改進IGARCH模型之參數估計
Combined Option to Improve the Parameter Estimation of IGARCH
指導教授: 傅承德
Cheng-der Fuh
口試委員:
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 理學院 - 統計研究所
Graduate Institute of Statistics
畢業學年度: 97
語文別: 中文
論文頁數: 24
中文關鍵詞: 資產報酬股價波動永久性IGARCH模型買權
外文關鍵詞: return, Stock price, option, volatility persistence, IGARCH model
相關次數: 點閱:5下載:0
分享至:
查詢本校圖書館目錄 查詢臺灣博碩士論文知識加值系統 勘誤回報
  • 在財務時間數列資料分析中,許多模式例如ARIMA模式、GARCH模式以及Bollerslev(1986)提出之IGARCH模式等都是常用的模型。
    在實際應用上,這些模式都有一些未知參數需要估計。本文將使用迪士尼公司的資料,針對IGARCH模式,嘗試運用市場上股票以及買權所提供的資訊,找出可以更快速且準確估計出參數的方法。
    單純使用股價或者買權資訊並不能使結果變好。最後我們發現,結合買權及股價資訊後,確實可以將參數估計的更為準確。


    In the financial time series data analysis, many models such as the ARIMA models, the GARCH model and Bollerslev (1986) who proposed IGARCH model, etc. are commonly used.
    In practice, there are a number of unknown parameters needed to be estimated. This article will use the information on the Walt Disney Company, for IGARCH mode, try to use the stock as well as the option price information provided to find out more quickly and accurate method to estimate parameters.
    Use only the stock or option information can not get better results. Finally, we found the combination of stock and option price information, can indeed be more accurate parameter estimation.

    中文摘要 ………………………………………………………… i 英文摘要 ………………………………………………………… ii 誌謝 ………………………………………………………… iii 目錄 ………………………………………………………… iv 表目錄 ………………………………………………………… v 符號說明 ………………………………………………………… vi 一、 緒論…………………………………………………… 1 1.1 研究動機與目的……………………………………… 1 1.2 論文架構概述………………………………………… 2 二、 文獻回顧……………………………………………… 3 2.1 ARCH、GARCH和IGARCH模型…………………………… 3 2.2 IGARCH模型參數估計方法介紹……………………… 4 三、 參數估計方法………………………………………… 6 3,1 定義符號……………………………………………… 6 3.2 IGARCH模型參數估計方法推導……………………… 6 3.3 估計參數之數值方法 8 四、 參數估計分析………………………………………… 9 4.1 資料來源……………………………………………… 9 4.2 資料分析……………………………………………… 9 五、 結論…………………………………………………… 15 參考文獻 ………………………………………………………… 16

    [1]Tim Bollerslev(1986) “Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity”
    , Journal of Econometrics, 31, 307-327
    [2] Catalin S. , Stefano H. and Tomas N. (2004), “The Impact of The IGARCH Effect on Longer-Horizon Volatility Forecasting”
    [3]Choi, Y.(2005) An analytical approximation to the option formula for the GARCH model International Review of Financial Analysis 14, 149-164
    [4]Engle, R., and C. MUSTAFA(1992): “Implied ARCH Models from Options Prices,”
    J. Economet., 52, 289-311
    [5]Engle, R. F. and Bollerslev , T.(1986) “Modeling the persistence of conditional variances”, Econometric Reviews, 5, 1-50
    [6] Duan, J.-C. (1995), “The GARCH Option Pricing Model”, Mathematical Finance 5, 13-32
    [7] Yacine A. and Robert K. (2007),“Maximum Likelihood Estimation of Stochastic Volatility Models”, Journal of Financial Economics 83,413-452
    [8] 張揖平、賴柏志 “廣義自我迴歸條件異質變異數模式之參數估計介紹” ,貨幣觀測與信用評等,第31期, 頁166-174

    QR CODE
    :::