将市场动态观点纳入期权套期保值

然后，我们使用调整后的套期保值计算MAHE，并将其与使用标准BSM套期保值的MAHE进行比较，即∏=V-（VS+VSS（u）- r） S+（μσVSσ）t） S（62）πBSM=V-（VS）S（63）我们计算[|H |]=E[|∏（t）- π（t）- π（t）rt |]（64）E[|HBSM |]=EπBSM（t）- πBSM（t）（65）- πBSM（t）rT正如我们在图1中所看到的，有一个重要的领域值得关注。1.两者的区别[|HBSM |]和E[|H |]。我们改进了MAHE（虽然在图中很难看到，但对于u=r，也有所改进，见表一）。尽管必须更仔细地检查我们的σ<0方法的性能明显下降，但这是一个有希望的第一步。对可获得的差别（对O（10-4） ）在BSM和扩展模型之间的MAHE中，对于u=r.μσ-0.05 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50差异-0.06 0.08 0.15 0.17 0.16 0.12为了更好地理解当前公式的缺点，我们使用公式（57）与陛下≡ H（λM）（来自等式（7））。作为参数。2.两者的区别[|HM |]和E[|H |]。与BSM框架不同，我们显著改善了我们的投资组合。尽管明显的不稳定性和对参数的敏感性不应被忽视。五、结论我们已经成功地解释了三种不同的观点或信息：基础资产的增长率、隐含波动率的变化以及我们持有期的持续时间。这一结果将使我们能够更好地对冲我们的头寸，因为我们知道在我们的持有期内（或与[t，t]相对应的明确子集）将发生什么（或可能发生什么）。因此，我们在这项工作中的贡献是双重的。首先，将文献[4]重新定义为一个更一般的套期保值问题。

其次，将该模型推广到隐含波动率的任意随机过程。然而，我们使用BlackScholes-Merton方程得到了这个结果，这在技术上并不适用于我们的情况。此外，我们假设基础证券和隐含波动性的随机成分是独立的。未来的工作将包括两个主要部分。首先，推导一个新的表达式，类似于thusfar得到的表达式，但消除了对Black-Scholes方程的依赖。如果我们的结果仍然证明在某些领域表现出低于标准的表现，那么应该对这些案例进行更深入的分析。最后，尝试在我们的随机过程W，Ware相关的情况下推导表达式。参考文献[1]F.Black和M.Scholes，“期权定价和公司责任”，《政治经济学杂志》，第81卷，第3期，第637-6541973页。[2] J.Cox、J.Ingersoll和S.Ross，“利率期限结构理论”，《计量经济学》，第53卷，第2期，第385-408页，1985年。[3] J.赫尔，期权，期货和其他衍生品，皮尔逊/普伦蒂斯大厅，第8版，2009年。[4] M.Mastinsek，“魅力调整后的Delta和Delta Gamma套期保值”，《衍生品杂志》，第19卷，第3期，第69-76页，2012年。[5] J.Primbs和Y.Yamada，“离散动态套期保值中误差的矩计算算法”，《银行与金融杂志》，第30卷，第2期，第519-540页，2006年。[6] V.Zakamulin，“具有交易成本的期权组合的最优对冲”，工作文件，avail。在SSRN：http://ssrn.com/abstract=938934,2006.