外匯選擇權的定價－馬可夫鏈蒙地卡羅法(MCMC)之績效探討

• Main Author: 任紀為
• Language: 中文
• Published: 國立政治大學
• Subjects: 馬可夫鍵蒙地卡羅 狀態轉換波動; 吉普斯抽樣; 笑狀波幅; Markov-chain Monte Carlo; Regime-switching volatility; Gibbs sampling; Volatility smile
• Online Access: http://thesis.lib.nccu.edu.tw/cgi-bin/cdrfb3/gsweb.cgi?o=dstdcdr&i=sid=%22G0923550551%22.

在真實世界中，我們可以觀察到許多財務或經濟變數(股價、匯率、利率等)有時波動幅度非常微小，呈現相對穩定的狀態(Regime)；有時會由於政治因素或經濟環境的變動，突然一段期間呈現瘋狂震盪的狀態。針對這種現象，已有學者提出狀態轉換波動度模型(Regime Switching Volatility Model，簡稱RSV)來捕捉此一現象。 本篇論文選擇每年交易金額非常龐大的外匯選擇權市場，以RSV模型為基礎，採用馬可夫鏈蒙地卡羅法 ( Markov Chain Monte Carlo，簡稱MCMC ) 中的吉普斯抽樣(Gibbs Sampling)法來估計RSV模型的參數，依此預測外匯選擇權在RSV模型下的價格。我們再將此價格與Black and Scholes(BS)法及實際市場交易的價格資料作比較，最後並提出笑狀波幅與隱含波動度平面的結果。結果顯示經由RSV模型與MCMC演算法所計算出來的選擇權價格確實優於傳統的BS方法，且能有效解釋波動率期間結構 (Volatility Term Structure) 與笑狀波幅 (Volatility Smile) 的現象，確實反應且捕捉到了市場上選擇權價格所應具備的特色。