上证50ETF期权市场预警功能研究开题报告

1. 研究目的与意义

本文主要研究上证50etf期权波动率斜度对我国股票市场尾部风险的预警作用。研究者认为波动率偏斜指标或许可以用来预测市场未来的暴跌风险。如果波动率偏斜可以预警未来市场的暴跌风险，那投资者就可以通过改变投资策略规避风险。因此，研究上证50etf期权隐含波动率偏斜指标和股市风险的关系对股市短期风险预警有非常重大的意义。

在现货市场中，由于金融危机的影响，尾部风险一直是人们最为恐惧、对投资者影响最严重的风险类型，是市场的关注焦点之一；期权市场信息含量十分丰富，期权交易不仅反映了投资者对未来现货市场涨跌方向的预期，还反映了投资者对未来市场波动大小的预期。此外，期权交易不仅能反映了投资者市场预期的均值，对于不同到期期限、不同种类和不同行权价的期权交易数据还提供了未来整体概率分布，其中也就包括尾部风险的信息。

因此，期权市场对现货市场有着稳定和支持的作用，期权对现货市场的预警功能一直是很多学者研究的重点。本文通过实际数据验证期权波动率偏斜对现货市场暴跌风险的预警作用，证明期权的风险预警功能，帮助投资者通过波动率斜度走势，预测现货市场的风险，从而改善投资策略，规避市场暴跌风险，获得长期稳定收益。同时，也有助于监管者通过制定合理的政策法规，规范投资者行为，维持市场稳定，维护期权市场和现货市场的健康稳定发展。

2. 研究内容和预期目标

第一章引言部分主要介绍研究背景和研究意义。通过说明股票发行在国民经济中的重要地位来阐述期权对股市风险的预警作用的重要性，通过介绍波动率偏斜指标来阐述论文研究主题对投资者的意义。

第二章为文献综述，主要对国内外的研究成果进行梳理和概述，明确本文进行研究时可选择的方法，实证分析时可选择的模型。

第三章为相关理论分析。首先概述本文的整体研究框架，再介绍上证50etf期权的概念和特点，然后再介绍本文重要的研究指标－波动率偏斜，最后针对本文的研究，详细介绍本文使用的logistic模型。

3. 国内外研究现状

在国内外的诸多学术研究中，有一部分学者认为期权的推出对现货市场的影响不大。Park，TaeSwitzeramp;Lorne Bedrossian (1999)认为预期之内的期权交易对标的资产无显著影响，对成交量的影响也不明显。Kabir(2000)以荷兰期权市场与现货市场关系为研究对象，发现期权交易带来现货价格的大幅下降，但对波动性没有显著影响。另一部分学者认为期权上市后，样本股的波动性和流动性发生变化，期权的宣布和上市可提高样本股的流动性、降低样本股的波动性，如张静等。

Schwert ( 1990) 发现波动率和收益之间存在非对称性，负收益造成了波动率的大幅上升，而相似规模的正收益则造成了波动率的小幅下降。Fleming等(1993)研究发现波动率指数与市场收益率呈负相关且非对称的关系，而且波动率指数能预测市场未来的收益率。Braun、Nelson andSunier( 1995) 发现波动率对坏消息的反应强于对好效益的反应。Roll(1997)认为期权上市会分散现货市场的资金，使得现货市场资金流量变少减少了其波动性。陈蓉和林秀雀(2016)基于标普500指数期权，运用波动率的偏斜指标来预测市场尾部风险，研究结果表明波动率偏斜指标与市场尾部信息有关。骆国兴(2017)通过建立回归模型，发现波动率指数能够预测未来1个月、3个月、6个月超额回报率。Sarwar和Khan(2018)建立了VARMAX—GARCH模型检验美国波动率指数VIX和新兴国家市场收益率之间的相关关系，发现VIX和新兴国家股票市场收益率之间相互影响，呈负相关，而且能够相互预测。丛明舒(2018)验证了隐含波动率的风险特征在中美两国市场的差异，发现在我国期权隐含方差与未来股权溢价呈负相关关系。郑振龙等（2018）全面研究了上证50ETF期权的隐含波动率、隐含波动率微笑现象、隐含波动率和实现波动率之间的关系以及中美之间隐含波动率差异对比。

4. 计划与进度安排

2022.2.28-2022.3.10进一步阅读参考文献，完善本文理论框架部分。

2022.3.18-2022.4.4搜集相关数据，进行初步指标分析。

2022.4.10-2022.4.20结合国内外参考文献，对数据、指标进行适当调整。

5. 参考文献

[1] huang,tong,wang.whichvolatility model for option valuation in china? empirical evidence from sse 50etf options[j].applied economics,2020,52(17):7-12.

[2] pan j．the jump-risk premiaimplicit in options: evidence from an integrated time-series study［j］．journal of financial economics，2002，63( 1):3－50.

[3] xiyuliu,hongzhang.volatilityforecast investigation based on garch model -empirical evidence from shanghai50etf index[j].journal of residuals science amp; technology,2016,13(5):17-32.