STFIGARCH模型在权证定价中的应用研究

"该研究基于STFIGARCH模型探讨了权证定价问题，通过对比分析FIGARCH和STGARCH模型，揭示了波动性的长记忆性和非对称性特征，并构建了相应的期权定价模型。研究发现STFIGARCH-M模型在权证定价上表现更优，且权证市场在发行初期可能被高估，随着时间接近行权日，价格逐渐回归理论值。" 本文是一篇工程技术领域的学术论文，发表在《上海理工大学学报》第36卷第2期，主要关注金融市场的权证定价问题。研究者邹平和肖庆宪提出了一种新的GARCH族模型——STFIGARCH模型，该模型结合了FIGARCH（分数整合GARCH）和STGARCH（空间时间GARCH）的特点，旨在更好地理解权证市场的动态。 在研究方法上，首先对两只个股的收益率序列进行了ARCH效应检验，以确认数据中是否存在条件异方差性。同时，通过R/S（重标尺度范围）检验评估了收益率序列的长记忆性。这两项检验结果表明，权证市场的波动性不仅具有短期记忆，还存在长期依赖性，且表现出非对称性，即负面信息对波动的影响可能大于正面信息。 在波动性分析的基础上，研究者构建了FIGARCH期权定价模型（FIGARCH-M）和STFIGARCH期权定价模型（STFIGARCH-M）。通过对比这两种模型的定价效果，他们发现STFIGARCH-M模型在权证定价上更为准确，能够更有效地捕捉市场波动的特性。 此外，研究还发现了一个有趣的市场现象，即权证在发行初期往往被高估，可能由于市场情绪或信息不对称导致。然而，随着行权日的临近，权证价格逐渐向由模型计算出的理论价格回归。这一发现对于投资者理解和规避权证市场的风险具有重要的指导意义。 关键词涉及的信息冲击曲线、R/S检验和DM检验（Dickey-Fuller单位根检验）是金融时间序列分析中的关键工具，用于检测市场动态和确定时间序列的统计特性。STFIGARCH期权定价模型的构建和应用，为权证市场的定价提供了更为精确的理论依据，对于金融市场理论研究和实践操作都具有深远的影响。 这篇论文深入探讨了权证市场的波动性和定价问题，提出的STFIGARCH模型为理解和预测权证市场提供了新的视角，对于金融工程、风险管理以及投资策略制定具有重要参考价值。