Khả năng giao dịch, sự gần gũi với giá thị trường và lợi nhuận kỳ vọng: Đo lường cho một mô hình nhị thức về định giá quyền chọn trong một thị trường không đồng nhất

Journal of Economic Interaction and Coordination - Tập 15 - Trang 737-762 - 2019
Yossi Shvimer1, Avi Herbon2
1Department of Management, Bar-Ilan University, Ramat-Gan, Israel
2Department of Management, Bar-Ilan University, Ramat Gan, Israel

Tóm tắt

Một phương pháp định giá quyền chọn đáng tin cậy trong thời gian thực sẽ giúp các bên tham gia khác nhau, bao gồm cả các nhà phòng ngừa rủi ro và các nhà đầu tư đầu cơ, đưa ra quyết định thông minh. Trong nghiên cứu này, chúng tôi phát triển một mô phỏng rộng rãi với nhiều môi trường kinh doanh, bao gồm việc sử dụng dữ liệu thực từ chỉ số S&P 500 trong giai đoạn từ năm 2010 đến 2017 cho 30 ngày trước thời điểm đáo hạn của các quyền chọn. Khả năng giao dịch được dự đoán được tính toán dựa trên mô hình SH: một mô hình lý thuyết về định giá quyền chọn thời gian thực, có xem xét sự không đồng nhất của các bên tham gia về mức độ sẵn sàng chấp nhận các đề nghị từ bên đối kháng. Chất lượng của mô hình được xem xét trong kịch bản mà các bên tham gia mô hình là những nhà đầu cơ hoạt động chống lại giá thị trường thực tế. Chúng tôi cho thấy rằng giá cân bằng được dự đoán bởi mô hình SH gần với giá thị trường (một sự sai lệch lên tới khoảng 3%) trong môi trường In-The-Money. Thêm vào đó, càng khó tính các bên tham gia (tức là, mức độ không sẵn lòng chấp nhận một đề nghị từ bên đối kháng càng cao), khả năng giao dịch trung bình càng cao. Chúng tôi cũng nhận thấy rằng mức độ sẵn sàng của các bên tham gia có ảnh hưởng lớn hơn đến khả năng giao dịch hơn là khả năng sinh lời của quyền chọn hoặc xu hướng thị trường.

Từ khóa

#định giá quyền chọn #mô hình nhị thức #khả năng giao dịch #giá thị trường #lợi nhuận kỳ vọng #thị trường không đồng nhất

Tài liệu tham khảo

Avellaneda M, Lipkin M (2003) A market-induced mechanism for stock pinning. Quant Finance 3:417–425 Avellaneda M, Kasyan G, Lipkin MD (2012) Mathematical models for stock pinning near option expiration dates. Commun Pure Appl Math 65(7):949–974 Bollen NP, Whaley RE (2004) Does net buying pressure affect the shape of implied volatility functions? J Finance 59(2):711–753 Brandt MW, Wu T (2002) Cross-sectional tests of deterministic volatility functions. J Empir Finance 9(5):525–550 Buraschi A, Jiltsov A (2006) Model uncertainty and option markets with heterogeneous beliefs. J Finance 61(6):2841–2897 Cetin U, Jarrow R, Protter P, Warachka M (2006) Pricing options in an extended Black Scholes economy with illiquidity: theory and empirical evidence. Rev Financ Stud 19(2):493–529 Chen Z, Lux T (2018) Estimation of sentiment effects in financial markets: a simulated method of moments approach. Comput Econ 52(3):711–744 Cho YH, Engle RF (1999) Time-varying betas and asymmetric effect of news: empirical analysis of blue chip stocks (no. w7330). National Bureau of Economic Research.‏ Chou RK, Chung SL, Hsiao YJ, Wang YH (2011) The impact of liquidity on option prices. J Futur Mark 31(12):1116–1141 Compte O, Jehiel P (2004) The wait-and-see option in ascending price auctions. J Eur Econ Assoc 2(2–3):494–503 Cox JC, Ross SA, Rubinstein M (1979) Option pricing: a simplified approach. J Financ Econ 7(3):229–263 Doran JS, Fodor A, Krieger K (2010) Option market efficiency and analyst recommendations. J Bus Finance Account 37(5–6):560–590 Fedenia M, Grammatikos T (1992) Options trading and the bid-ask spread of the underlying stocks. J Bus 65(3):335–351 Golez B, Jackwerth JC (2012) Pinning in the S&P 500 futures. J Financ Econ 106(3):566–585 Huang W, Chen Z (2018) Modelling contagion of financial crises. N Am J Econ Finance. https://doi.org/10.1016/j.najef.2018.06.007 Jang H, Lee J (2019) Machine learning versus econometric jump models in predictability and domain adaptability of index options. Physica A 513:74–86 Kang SB, Luo H (2016) Heterogeneity in beliefs and expensive index options. Working paper León Á, Mencía J, Sentana E (2009) Parametric properties of semi-nonparametric distributions, with applications to option valuation. J Bus Econ Stat 27(2):176–192 Linaras CE, Skiadopoulos G (2005) Implied volatility trees and pricing performance: evidence from the S&P 100 options. Int J Theor Appl Finance 8(08):1085–1106 Ni SX, Pearson ND, Poteshman AM (2005) Stock price clustering on option expiration dates. J Financ Econ 78(1):49–87 Officer DT, Trennepohl GL (1981) Price behavior of corporate equities near option expiration dates. Financ Manag 10(3):75–80 Rosenberg JV, Engle RF (2002) Empirical pricing kernels. J Financ Econ 64(3):341–372 Shvimer Y, Herbon A (2019) Real-time waiting-price trading interval in a heterogeneous options market: a Bernoulli distribution. Working paper. https://management.biu.ac.il/files/management/shared/working_paper.pdf. Accessed 4 Aug 2019 Zhang Q, Han J (2013) Option pricing in incomplete markets. Appl Math Lett 26(10):975–978