ParK's 論文后花園

上海大学
硕士学位论文
我国权证市场定价效率研究
姓名：张兴国
申请学位级别：硕士
专业：金融学
指导教师：张梅琳
20071201
政策建议。
本文选择权证理论价格与市场价格的差距(或者说溢价水平)的均值
作为衡量权证市场定价效率的依据。同时由于GARCH(1，1)最好地概括
了金融资产价格的波动丛集性和金融资产收益率分布尖峰厚尾的特征，所
以在使用BS模型计算权证理论价格时用GARCH(1，1)模型估计的波动
率代替历史波动率作为波动率参数的输入值。在获得研究期间所有上市权
证自2005年8月到2007年5月的每日溢价水平之后，通过初步分析发现，
权证溢价值表现出阶段性有规律变化的特点：溢价水平在上市初期迅速扩
大，然后保持在一个相对稳定的水平，最后在临近到期时逐步缩小到0。据
此，本文选择权证溢价值相对稳定时期的样本权证的平均溢价作为市场定
V
l：海人学硕’}：学位论文
价效率的测度，通过05年和06年上市的两组权证溢价均值的比较发现：
在同一时期，06年上市一组权证的平均溢价要小于05年上市一组，这说明
随着时间的推移权证市场的定价效率在逐步提高；接着本文通过对有创设
和无创设条件下两组权证溢价水平均值的比较研究发现，权证创设有效地
降低了权证的溢价水平，但是目前的创设制度存在一些缺陷，所以不能完
全消除溢价；最后文章结合套期保值理论和我国权证市场的现状分析了我
国权证溢价长期存在的原因并给出相应的政策建议。
关键词：权证定价，Bs模型，GARCH模型，权证创设
VI
．1：海人学硕．1：学位论文
ABSTRACT
Along with the development of our country’S financial industry，
more and more der i vat ive s appear．There have been 35 warrants on
market bargain since august of 2005 when the BaoGangJTBl appeared
on market．This has important meaning to the development of our
derivative markets．
However，after a careful analysis，we can find out that：the
market price exceeds the theory reference price given by the exchange
a lot most time．It even appears that the changing direction of the
warrants price are opposite to the basic stock price occasional ly，
thiS reflects on some aspects that the pricing efficiency of our
current warrants market iS not SO high．A new established market
should experience the stage from young to mature which has been proved
by the history of the developed country，the key point is whether
i t can become more mature as t ime passed．A1 though our warrants market
give al 1 participants an impression of too much speculation and low
efficiency，is thiS true when we measure it scientifically?Whether
the market efficiency has been improved after two years of
development?Whether the warrants creation regulation released by
the management truly lowered the market premium?Those problems are
of great importance and valuable for US to known the situation we
face today and for the futures of the deri vat i ve market．
This dissertation uses the average of the differences of market
price to the theory price as the measure of market efficiency．BS
Model and GARCH(1，1)are used to calculate the theory price．After
having the dai ly premium of every warrant from August 2005 to June
VlI
：海人学硕．I：学位论文
2006，we fi nd that the premi um of a warrant changes by phases：the
premium becomes big quickly in the first 22 exchange days：the premium
seems to be much steady in the following days except the last 22 days：
in the last 22 days of trading，the premium goes back to zero rapidly．
Based on thi S character，we choose the steady phase(exclude the first
and last 22 days)as our study object．By compare the average premiums
in the steady phase of the chosen warrants which come into market
in 2005 and 2006，we find that the market efficiency did improved．
By compare the premium of a group of warrants which have not been
created by institutions with another group which have been created，
we get that warrants creation is important to the market efficiency
of pricing．At last，we discuss the reasons why the premium exists
for a long time and give our own proposal．
Keywords：Warrants pricing，The BSM model，The GARCH model，The
creation of warrants
VIII
原创性声明
本人声明：所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作。
除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已发
表或撰写过的研究成果。参与同一工作的其他同志对本研究所做的
任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
签名：
本论文使用授权说明
本人完全了解上海大学有关保留、使用学位论文的规定，即：
学校有权保留论文及送交论文复印件，允许论文被查阅和借阅；学
校可以公布论文的全部或部分内容。
(保密的论文在解密后应遵守此规定)
签名： 导师签名：摩日期：
t：海人学硕．1：学位论义
1．1研究背景
第一章绪论
权证是国际证券市场上比较基础的金融衍生品，权证是期权的特殊形式，它
给予持有人在到期同(欧式)或者到期前(美式)以约定的价格向发行人或者卖
方购买或者出售基础资产的权利。自从1911年美国电灯和能源公司发行第一只
权证融资至今，权证便以其融资便利、对冲风险、杠杆效应等特征倍受投资者青
睐。
1992年6月，上海证券交易所推出了我国第一个权证一大飞乐配股权证，
此后相继有十几种权证在沪深证券交易所上市交易。但是到1996年年底，管理
层出于“抑制过度投机”的目的，取消了所有的权证交易。2005年，我国启动
股权分置改革着力解决困扰我国资本市场长期发展的股东利益冲突问题，同时为
了探索和发展衍生品市场，权证作为股改过程中大股东对价支付的一种工具被再
次引入市场。8月22日，第一只权证百慕大式宝钢认股权证开始在上证所挂牌
交易，至今，相继共有35只权证上市交易。这35只权证中大多数为股权分置改
革过程中派送，少数为可转债发行后剥离。权证市场建立之初，市场参与热情高
涨，同时由于t+O的交易制度，我国权证市场的交易量迅速上升，在2006年上
半年即超过香港成为世界上第二。权证市场的迅速发展是一件可喜的事情，但是
其中存在的问题也不容忽视。少数权证上市首R涨幅高达300％，同换手率也曾
达到400％以上，高杠杆性和t+0的交易制度使得权证市场投机氛围浓重，导致
权证上市后价格在其生命周期的绝大部分时间较大幅度偏离其理论价格。在这种
情况下，关于权证市场过度投机的话题再次成为关注焦点。05年底，管理层为
了抑制市场投机，保护中小投资者利益，采取了一些列的措施来规范权证市场：
比如引入权证创设制度，加强投资主体的风险教育等等，希望通过这些措施调节
市场供求使权证价格回归理性。
我们知道，任何一种新的交易品种都会经历从不成熟到逐渐成熟的发展阶
l：海人学硕f：学位论文
段，权证市场也不例外。从宝钢权证上市至今，我国权证市场经历了近两年的发
展，随着市场参与者逐渐趋于理性和市场制度的完善，权证市场价格与理论价格
的差距是否缩小，或者说权证市场定价效率是否有所提高?管理层所推出的权证
创设制度又在多大程度上降低了权证理论价格和市场价格的差距从而抑制了权
证市场的过度投机?我国权证市场价格与理论价格存在较大差距的主要原因是
什么?这些问题对于我们今后完善和发展权证市场和其他衍生品比如标准期权
市场具有重要的意义。
1．2国内外研究概况
关于权证市场的研究主要集中在定价方法的理论和实证研究以及定价效率
的实证检验两个方面。
在定价方法上，权证的定价是基于期权定价的相关理论的。期权作为最简单
的或有要求权，对其定价理论和方法的研究在国外已经比较成熟。1973年，
Black．Scholes关于期权和公司债务的定价一文是现代期权定价理论的基石。他们
依据无套利定价原理通过借贷购买股票复制了欧式看涨期权的收益从而推导出
均衡的欧式期权定价公式——BS公式。此后，逐步放宽该模型没有交易成本，
没有卖空限制等假设而对其进行的修J下非常多，比如Leland(1985)，Hodges和
Neuberger(1989)以及Bensaid(1992)等。1976年，Cox和Ross在研究中发
现期权价格与标的股票期望收益率无关这一特性，从而提出了风险中性定价原
理，并提供了一种简单的计算期权价格的方法：二叉树方法(1979)。Harrison
和Kreps(1979)把风险中性定价理论系统化，提出等鞅测度方法，从而将风险
偏好市场下的衍生品定价转化到风险中性市场条件下，这样就极大地简化了衍生
品定价的难度。Heston(1993)针对BS模型中波动率固定的不合理假定提出随
机波动率模型以便使期权定价理论更符合实际。同时，实践中使用的各种数量方
法也相继被提出，比如有限差分法由Brennan和Schwartz(1977，1978)，蒙特
卡罗模拟方法由Broadie和Glasserman(1997)。同时，对大量金融资产收益率
的实证研究表明，原本正态分布的假设存在瑕疵，收益率的分布更多地表现为尖
峰厚尾和波动丛集性。修J下的计算波动率的Garch方法因此被广泛应用。
2
一I：海人学硕．I：学位论文
实证研究中，因为香港、台湾权证市场比较发达，所以关于权证定价的研究
有很多，其中又以台湾学者的成果较为突出。比如许昱寰(1998)的“台湾认购
权证评价之实证研究”、蔡立光(1998)的“台湾上市认购权证定价模型与避险
策略之研究"以及王端诚(1998)的“台股认购权证定价理论模式之实证研究”
等，在这些文章中，作者都使用Black．Scholes等定价模型来分析权证市场的运
行，并对模型进行验证。
我国内地由于权证市场发展较晚，这一方面的研究相对较少，主要是针对国
外理论的介绍以及借鉴学习和这些理论在我国适应性的一些探讨。
1．3方法、目的和意义
本文的主要目的在于通过分析我国权证市场的运行情况而得出有利于其发
展的政策建议。具体包括：第一、从第一只权证上市至今，权证市场的整体定价
效率是否有所提高?第二、影响我国权证市场效率的主要因素是什么?第三、权
证创设制度对于提高权证市场定价效率的效果如何?
本文首先使用BS模型结合Garch方法估计的波动率计算权证的理论价格，
然后将理论价格与市场价格进行比较获得权证的定价误差(由于多数情况下理论
价格都低于市场价格，所以此后采用“溢价水平"代表权证市场价格与理论价格
的偏离)，用市场平均的1溢价水平作为市场效率的测度依据，假设权证市场在经
历了疯狂和低迷之后，随着投资者的成熟和相关制度的完善，市场逐步趋于理性，
那么市场的平均溢价水平应该趋于降低；紧接着本文通过考察权证在其整个生命
周期内溢价水平的变化来分析决定权证溢价水平的主要因素。由于权证(或者更
一般的期权)的收益是可以通过借贷买卖股票复制的，所以为了消除无风险套利
机会，权证的价格应该和复制权证收益的成本相当，而理想条件下这个成本就是
权证的理论价值，而市场价格则取决于复制权证收益的实际成本，所以溢价水平
取决于实际复制成本和理论复制成本的差异。如果创造出理想的复制权证收益的
· 机会，那么就不会长期存在较大的对理论价值的偏离，归根结底，权证定价误差
。溢价水·l，即等于权证的市场价格减去权证理论价格的差值，我国H前权证的溢价水平基本都为正值，很
少il；现负值。
』：海人学硕I：学位论文
存在的原因都是理论假定的套利条件没有完全满足，那么分析限制我国权证市场
套利机制发挥作用的因素就可以确定权证市场定价误差存在的原因，完善市场套
利机制就能提高我国权证市场的定价效率；最后如果类似权证创设这样的制度的
确可以提高市场效率，那么在有创设和无创设的情况下，比较市场平均的溢价水
平就可以考察创设制度的实践效果。
由于本文是针对权证市场定价效率的研究，而权证市场建立不久，此前不具
备进行这样研究的条件，因此在多个方面都具有创新性：其一是本文使用自2005
年8月到2007年5月15同间35只权证近两万个数据考察我国权证市场的运行
效率，因此得出的结论更为可信；其二是本文采用市场平均的定价误差作为市场
效率的测度，这样把单个权证价格波动和行业特征等个别因素对研究结果产生影
响的可能性降到最低；其三是首次检验了权证创设制度的对于提高权证市场定价
效率的效果。本文的研究结论可以作为理解目前的权证市场的运行状况以及进一
步完善和发展权证市场的参考。
4
I：海人学硕ij学位论文
第二章权证定价相关理论回顾
2．1权证与期权概述
期权是一种标准化的合约，它给予持有人在一个特定的期限以约定的价格买
卖某项金融资产的权利。给予持有人在约定期限买入资产权利的称为买权，而给
予持有人卖出资产权利的称为卖权。依据可以行权的时间又将期权划分为美式和
欧式两种，美式期权是指在到期同前任何一天都可以行权，而欧式期权仅在到期
日可以行权。随着金融风险管理的需要，一些新的更为复杂的期权也开始出现，
比如亚洲期权的价值取决于期权到期同前一段时间内标的资产的平均价格；非标
准的美式期权要经历一段封闭期后才可以行权，或者行权期和封闭期交替出现；
回顾期权的价值取决于在期权存续期内基础资产价格的最高值或最低值。此外还
有比如栅栏期权，选择期权，能源期权，天气期权等等。
期权的价值取决于六个因素：标的资产价格，到期期限，标的资产收益率的
波动率，市场无风险利率(一般用一年期国债的到期收益率代替)，红利率和行
权价格。
(1)标的资产价格。由于期权是在将来的某一时间执行，因而其收益为股票
价格与行权价格的差额。股票价格越高，则买权的价值也越高。
(2)到期期限。到期时间对期权价格的影响具有某种不确定性。但总的来说，
到期时间长的期权，其时间价值越高。
(3)波动率。股票价格的波动率是用来衡量未来股票价格变动的不确定性。
随着波动率的增大，股票价格上涨很高或下跌很低的机会也随着增大。对于期权
的持有者将从股价的上涨中获得收益，当股价下跌时，由于他的最大损失仅仅只
是期权费，因而他仅有有限损失。所以随着波动率的增加，期权的价值会增加。
(4)市场无风险利率。通常来说，无风险利率上升时，股价会下降，买权的
价值也将下降；无风险利率下降时，股价会上升，买权的价值会上升。
(5)红利率。在有效期内，如果发放红利，则会降低股票的价格，因而会减
，l：海人学硕I：学位论文
少权证的价值。
(6)行权价格。行权价格越高，则认购权证的价值越低。
权证是特殊形式的期权。权证一般是上市公司专门发行或在债券发行时为了
增加债券的吸引力而内嵌的有价衍生证券，权证有股本权证和备兑权证(我国目
前交易的权证兼具股本权证和备兑权证的性质)，他们都是和期权非常类似的金
融工具，他们的主要的异同见下表：
股本权证备兑权证期权
发行人上市公司投行、券商第三方
标的资产股票股票、指数股票、指数和其
执行类别欧式居多欧式居多欧式、美式
期限1．5年1年左右一般不超过9个
交割方式现金、证券多为现金多为证券
对股本的影股本增加，稀释不变不变
这里需要说明的是权证的稀释效应。如股本权证执行时，必须要发行新股，
这样就会增加流通股的数量，影响到每股的财务统计数据，从而影响股票的价格。
股票的价格高于权证的执行价格时，认股权证被执行，如果说现行股票价格为P，
而又有一部分价格为q的股票进入流通市场，这样的结果显然对股票的价格产
生负面影响，当这类权证执行后，会带来股票价格下降。如果现有流通股数为11，
由于认股权证的执行而增加的流通股为m，当m／n越大，认股权证执行后，股
票价格下降的幅度越大，执行认股权证所损失的部分也就越大，从而认股权证的
价值会减少；相反，m／n越小，当认股权证执行后，股票的价格下降的幅度越小，
执行认股权证所损失的部分也就越小，认股权证的价值就越大。
2．2期权定价相关理论回顾
2．2．1几何布朗运动和Black-Scholes期权定价模型
最早的股价运动模型假定股票价格服从正态分布，这样带来一个明显的问
题，有限责任的规定使得股价不可能为负，而J下态分白假定存在负值的可能。这
一问题最终被Samulson解决，他提出是股票价格的收益率而不是股价服从正态
分布，这样通过假定股价服从对数正态分布，从而非常巧妙的避免了股价为负的
6
J：海人学顺．I?学位论文
情况。经典的股价运动模型就是几何布朗运动，它假定包含红利的股价运动遵循
如下的随机过程：
dS=(∥一6)Sdt+crS dZ
其中∥是漂移率，可以理解为股票价格变化的年期望收益率，万为红利率，仃表
示波动率，是股票价格收益率的年标准差。在几何布朗运动以及没有交易成本、
税收和以无风险利率进行任何金额借贷的前提下，Black和Scholes对期权定公
式进行了推导。首先，以Vt表示对应该股票的欧式买权的价值，则有K兰z(s，f)
根据伊藤定理有：
dVt"-"(詈-I-西OV墨(∥一回+丢豢霹0．2)dr+著s讹
用∥矿(f，S)和仃y(f，S)表示期权价值运动的漂移率和波动率我们可以把上式写
成：
dZ,=K(∥矿O，S)dt+仃y@，S)dZ)
那么一个包含无风险资产，股票和期权的资产组合的价值X，就服从
dX,=rX，dt+X，石，【(∥一万一，)(打+讹】+x，万，【(∥，(f，．只)一r)dt+o．v(t，S，)彪J
Xx，是投资在基础资产上的金额，Xzcv,是投资在期权上的金额，xo一万一万y)是
投资在无风险资产上的金额，选择合适的万和刀r使得：
X兀一st掣
xt万：=y(st，t、)
代入前式化简得：
一OV+rS，竺+三o．2s 2娶：肌, 8t 1 OS 2 OS2
在边界条件下求解此偏微分方稃得剑不分红欧式期权的定价公式：
c=So N(d1)一K e”7 N(d2)
P=Ke一7r N(-d2)一．％Ⅳ(一d1)
其中
d。：—ln—(—S—o／—K——)—+1(r：。+—o—．2—／—2一)T 。
o．4r ‘
7
j：海人学硕I：学位论文d2：一ln(So／K)+(r-o-2／2)T：盔一仃拓‘ a4T ‘
并且Ⅳ(．)为标准正态分布得累积概率分布函数，这个模型就是经典的BS模型。
2．2．2风险中性定价和二叉树模型
观察BS公式我们发现，股价的期望收益率／．t并不影响期权的价格，因为它
不出现在计算公式中。如果假定股价So在一个短暂的时间内只有上涨和下跌两
种可能Sou和Sod，分别对应上涨的概率P，下跌的概率1-p，因为不同的概率会
导致不同的期望收益，那么风险中性就是说期权的价格与股价上涨和下跌的概率
无关。这似乎很难理解的，因为直观来说当股价上涨的概率较大时，看涨期权的
价值应该更大，反之亦然。这一奇怪现象的原因就在于我们不是以绝对数描述期
权价格，我们是用标地股票价格作为期权价格的计算依据，股价上涨和下跌的概
率已经隐含在股票价格之中。更进一步的研究发现，当我们从一种风险偏好类型
的世界转到另一种风险偏好类型的世界时，股票的期望收益率会改变，但是其波
动率不会发生改变，这就是著名的哥萨诺夫定理。这一特性非常有吸引力，因为
如果我们把股票价格从真实世界转移到风险中性世界的时候，不会改变股票的波
动率，由于权证价格取决于波动率而非收益率，所以在不同风险偏好类型的市场
中计算的权证价格是相同的。而在风险中性世界处理问题可以避免寻找合适的贴
现率这一麻烦，在这种转换过程中只要把测度股票价格分布的概率密度也同时进
行转换就可以了，而这方面的内容在概率论、鞅以及测度变换理论中已经有系统
的方法。依据这一原理Cox和Ross在1979年提出了一种简便的计算期权价格的
数量方法，就是二叉树模型。
该模型假定，在一个有限的时问间隔，股票价格可能以概率P上涨至Sou，
u)1，或者以概率1-p下跌至Sod，在一个风险中性的世界，期望收益率为无风
险利率所以有：
e‘7—9’～=pu+(1一p)d
同时股票收益率的方差为：
p甜2+(1-p)d2一e2‘’一叮’血=o-2At
上海人学顾．Jj学位论文
同时Cox和Ross(1979)给出：“={
口
观察上述三个方程，共有P，U，d三个未知数，忽略高阶无穷小的解为：
p=掣“=P口厄d=P吖瓜口=e(厂训△f
“一d
所以简单的一步二叉树模型计算期权价格的方法可图示如下：
岛
，
{d
首先根据公式计算出参数值P，U，d，a，然后分别计算出在上涨和下跌情
况下的期权价格无秕．再以概率p和l—P贴现到现在计算出起始时刻的期权价
格．厂。多步二叉树模型的原理和一步二叉树模型相同，只要从后向前依次计算出
每一节点的期权价格，再依次贴现计算出初始的期权价格，一般实践中在30步
时可以获得较高的精度。同时该模型还可以用于美式期权定价，只要在每一节点
上比较提前执行的收益和该点的期权价格，以二者中较大的作为该节点的期权价
格，从后向前依次贴现就可以计算出初始的期权价格。
2．2．3蒙特卡罗模拟期权定价方法
蒙特卡罗模拟方法使用风险中性定价下的结论来模拟股价运动。它假定无分
红的股票价格在风险中性世界遵循如下的随机过程：
dS=rSdt+oSdZ
其中，r代表风险中性世界的股票期望收益率，显然它就是无风险收益率；仃是
股票的波动率，在风险偏好的世界和风险中性世界是相同的；彪是一个风险中
性下的维纳过程，其离散形式是纪=F4At，占是服从标准正态分布的随机变量，
这样在知道股票波动率和单前价格的的情况就可以利用下式模拟风险中性世界
股价运动变化的路径：
s(t+At)一sO)=rS(t)At+oS(t)e4At
9
j：海人学硕l：学位论文
首先产生一个服从正态分布的随机数占，代入上式依据无风险利率，当前股票价
格，波动率和时间间隔计算出下一时间间隔的股票价格，不断重复上述过程，就
可以获得一条股价运动的路径，从而得到该路径下到期日期权的价格，显然，对
于一定的期限，计算的精度随着所划分时间间隔数目的增加而增加；重复上述步
骤，获得大量的股价运动路径，然后计算出相应的到期R期权价格，对所有得到
的期权价格求平均得到到期Fj期权的期望价格，最后用无风险利率贴现到现在得
到期权当前的价格。可见，蒙特卡罗模拟方法对于路径依赖期权有其独特的优势，
但是，它的不足之处也是显而易见的，较高的精度要求的计算量非常大，总的计
算量大约是虬×Ⅳ(路径数)；其次蒙特卡罗模拟对美式期权提前执行的处理也
不太容易，但是随着计算机技术的发展，这种方法越拉越受到研究人员和实践者
的关注。最后需要说明的一点是在实践中，人们常常对股票价格的对数进行模拟，
即根据下式
dLnS=p—K-芋)dt+adZ
模拟股价运动的路径。
2．2．4套期保值与期权定价
设想这样一种交易策略，某一金融机构在买入一份价格为Co看涨期权的同
时，卖出delta单位的价格为So标的股票，并且有：
如加：箜：箜
aS AS
即delta为看涨期权价格对标的股票价格的一阶偏导数。那么这样的投资组合是
没有风险的。因为投资组合的仞始价值为： ．
％=Co一比加×氏=Co一石AC×&
假设现在由于股票价格由so上涨到S。，那么看涨期权的价格也应该相应地
上涨为G，则有：
巧=q一如加×s。=(Co+△c)一面AC×(&+△s)
lO
，I：海人学硕l：学位论文
化简得：
K=co一等×&=％
即投资组合的价值不随着标的股票价格的变化而变化，或者说这一投资组合是没
有风险的，这种情况被称为delta中性，即投资组合的整体delta为0。实际上，
要完全对冲期权交易所带来的风险并没有那么简单，因为期权的delta不是固定
不变的，它是标的股票价格的函数，即delta--F(S)，所以，为了使得投资组合始
终保持delta中性，需要不断调整组合中股票头寸的比例，这一过程被称作动态
套期保值。在期权市场，正是因为大量套期保值交易者的存在使得期权市场价格
维持在合理的范围，如果期权价格过高或者过低，那就意味着套期保值交易者可
以在不承当任何风险的情况下获得高于无风险利率的回报，这种套利机制对期权
价格形成的约束力是非常强的，因为在没有风险的情况下套期保值交易者可以动
用大量资金甚至可以以无风险利率借贷来完成套利交易。所以实际上期权价格对
理论价值的偏离，J下好是套期保值交易的成本，包括借贷成本，交易成本和管理
成本以及税收等等。
2．3波动率的估计方法
2．3．1历史波动率法
回顾上述三种期权价格的计算方法，我们发现波动率是其中最为重要的参
数，在BS公式中，五个因素，除了波动率以外，股票价格，执行价格，到期期
限和无风险利率都是可以直接观察的变量，所以期权定价的关键问题就是寻找合
适的估计波动率的方法。
本节首先介绍最早的历史波动率法。这一方法的基本假定是历史波动率是未
来波动率的最好替代。波动率实际上股票连续复利收益率的年标准差，使用历史
数据计算波动率首先是要确定观测值的数量，划分时间间隔。较短的时间间隔即
较高的观测频率一般给予较高的精度，同时历史数据的选择一般依据待计算期权
的存续期决定，比如计算一年期期权的波动率多采用一年前的日数据为计算依
据。
}：海人学硕i：学位论义
假定有n+1个观测值，时问间隔为f(以年为单位)，第i个间隔的股票价
格为si，那么有：第i个间隔的连续复利收益率us--ln(砉)，所以对于连续复利
收益率标准差的一致无偏估计为：
最后将R波动率换算为年波动率得到：
一S
仃=—=
√f
2．3．2广义自回归条件异方差(Garch方法)
历史波动率法的缺陷在于它的假设，即历史波动率是未来波动率的最好估
计。除此之外，计量经济学的研究表明，假定波动率固定不变也是不合理的，大
量时间序列金融数据存在如下的重要特征：
尖峰厚尾(Leptokurtosis)，即金融资产收益表现出非常明显的厚尾(fat tails)
和在均值处附近出现过度峰度(excess peakedness)分布的倾向；
波动丛集性或波动的集中(volatility clustering or Volatility pooling)——指金
融市场的波动往往表现出一簇簇的倾向。因此，较大的(正的和负的)收益的出
现往往预期随后会出现大的收益，较小的(正的和负的)收益随后会出现小的收
益；
杠杆效应(1everage effects)——指价格大幅度下降后往往会有同样幅度的
价格上升的倾向。
在这方面较好地捕捉了金融数据这些特性，被用于模拟和预测波动的模型主
要就是ARCH和GARCH模型。这里仅对两种模型最简单的形式ARCH(1)和
2GARCH(1，1)进行介绍。‘
假定均值方程为：
Z=属+“，
2 GRACH(1，1)是GARCH(p，q)的最简单形式，但是实证研究表明GARCH(1，1)已经皋本可以
概括金融资产价格的波动性特征。
12
．J：海人学硕，l：学位论文
其中Yt是t时刻股票的收益率，届代表股票每一时期的期望收益率，而ut是t
时期实际收益率对期望收益率的偏离，那么一阶ARCH模型认为其方差服从：
莎：=矿乞+口I甜Il
VL是该股票收益的长期均衡波动率，方差方程表达的含义是t时期股票收益率的
方差率取决于上一时期的实际收益率对期望收益率偏离的平方“：一。和长期均衡
的方差率VL，而者所占的比例决定于系数y at。
一阶ARCH模型很容易产生一个疑问，为什么只有上一时期的收益率误差
“州影响方差率，更早的比如再上一期的收益率误差U川难道对于方差率没有任
何影响?一个合理的假设便是把之前m个收益率误差都包含到方程中，即：
矿：=彤+Σ口鸬2一，
i=1
这就是ARCH(m)模型，但是该模型待估计参数的个数是m“个，显然在实
践中不太可取，而且如何确定m也是一个非常困难的问题。一个非常好的解决
办法就是使用GARCH(1，1)模型，假设均值方程是：
】j；=屈+U，
那么方差方程为：
仃：=形+伽II+矽：l
即这一期的方差率取决于上一期的方差率％2一。和上一期的收益率误差的平方材川2
以及长期均衡的方差率VL，同时有，，+口+∥=1，如果对方法方程中n．1期方差
率同样用n．1期的方差方程代换，经过无数次替代后方差方程可以写成：
盯：=yo圪+7l“：I+y2H：2+⋯
上式可以看作是无穷阶的ARCH模型，所以GARCH(1，1)与ARCH(∞)是
等价的，但是GARCH(1，1)只包含三个待估参数，这也是GARCH(1，1)
模型广泛运用的原因。除此之外，GARCH(1，1)模型还暗示了一种方差率向
长期均衡方差率VL的均值回复性，即如果当前的方差率高于历史均衡的方差率，
那么未来期望的方差率倾向于下降，反之亦然。这可以从下式中推导得到：
Eb：，J=圪+(口+夕)’(or：一圪)
从上式可以看出，在
上海人学硕f：学位论文
似+∥)<1，
并当t一一时，
(口+夕)。(or：一圪)一o，
即不论当前方差率是高于或低于长期均衡的方差率，未来t时期的方差率的期望值
总是长期均衡的方差率VL，历史数据证明了这一均值回复特性是存在的。正是
这些特征使得GARCH(1，1)模型成为波动率估计的常用模型。
14
1：海人学硕l：学位论文
第三章权证理论价格的计算
3．1权证理论价格计算模型的选择
本文中选择传统的BS模型结合GARCH(1，1)估计的波动率作为权证理
论价格的计算依据，因为文章涉及自2005年8月22日到2007年5月15同所有
上市权证每日理论价格的计算，计算量较大，不可能采用二叉树或者蒙特卡罗模
拟方法。’
笔者认为采用BS模型是合理的，主要基于以下考虑：首先一个问题是红利，
因为传统的BS模型假定股票是不支付红利的，而在选定的研究期间上市权证对
应股票不少都进行过分红。但是由于我国股票支付的红利一般较低，而且我国上
市权证在股票支付红利时对行权价格进行调整，这样的红利保护措施把红利支付
的影响降到最低；其次一个问题就是计算权证价格时要考虑新增股份的稀释作
用，从而需要对计算的期权价格进行调整，但是由于我国权证行权时是由大股东
兑付股票，不涉及总股本的增加，所以也不需要进行调整；最后，台湾学者在对
权证市场进行实证研究时也多采用BS模型。可见，本文出于研究目的选择BS
模型计算权证理论价格是可取的。
3．2模型中主要参数的估计方法
3．2．1收益率和波动率
首先，本文在计算股票收益率的时候采用的是3前复权数据。因为在用Garch
方法回归参数时要使用li{『三年数据，并且整个研究期间近两年，前后共五年的数
据，数据量较大，无法对除权同前后的股价进行个别调整。
其次，本文使用GARCH(1，1)方法来计算波动率。刘国旗(2000)检验
3前复权是指存计算股票收益率时以当前最近一日的价格为依据从后向前调整除权除息ll的价格从而使
股票价格连续的方法。
15
I：海人学硕．I：学位论文
了GARCH模型在我国股市波动性研究的适应性，研究结果表明该模型对我国股
市波动性具有较好的预测能力。王玉荣(2002)，余素红等(2004)的研究也表
明用GARCH族模型分析我国股票市场的波动性特征是合适的。
同时，本文还比较了采用G,tM王．CH(1，1)方法和历史波动率方法计算的35
只权证溢价水平(权证溢价=权证市场价格--BS模型价格)的均值、标准差和
离差平方和(理论价格与市场价格的偏离平方和)。结果如下表：
权证名GARCH(1，1)方法历史波动牢法GARCH优
称均值标准差离蔗iP方和均值标准差离莠j乒方和于历史
钢钒PGP 0．50 O．19 93．80 O．53 0．21 107．00 YES
钢钒C 0．38 O．53 41．32 O．56 O．53 57．60 YES
包钢JTP O。19 0．20 33．11 0．25 0．19 38．74 YES
包钢JTB 0．43 O．25 58．45 O．46 O．27 66．56 YES
鞍钢JTB O．8l 0．50 210．87 0．82 O．50 216．58 YES
邯钢JTB 0．36 0．25 44．20 0．40 O．29 58．28 YES
海尔JTP O．58 0．19 87．04 O．59 0．20 89．39 YES
茅台JCP 3．79 O．84 3430．07 3．83 l。32 3734．25 YES
码钢CWB —O．03 0．44 19．97 O．26 0．40 23．58 YES
沪场JTP O．06 0．56 74．98 0．15 0．59 85．33 YES
侨城ltOC —O．36 1．21 168．09 —0．33 1．23 172．66 YES
^粮液P O．94 O．57 312．08 1．19 O．49 433．85 YES
^粮液C —O．17 1。64 702。02 0．03 l。77 815．58 YES
五张HRP O．37 0．17 29．12 0．38 0．17 30．37 YES
万华HXP O．89 0．41 225．47 O．97 0．61 306．9l YES
万华HXB —1．12 1．43 777．26 -1．11 1．46 782．67 YES
首创JTB 1．32 O．43 453．18 1．34 O．46 470．48 YES
武钢CWB 1．38 O．50 32．00 2．14 O．27 69．56 YES
巾化CWB 1．45 O．65 229．69 1．66 O．77 302．82 YES
招行CMP 0．27 O．21 33．43 O．31 0．15 34．54 YES
云化CWB 5．81 1．29 1558．38 5．83 1．03 1543．48 YES
原水CTP 0．70 0．24 104．96 0．71 0．28 114．19 YES
国电JTB O．93 0．41 163．74 O．93 0．41 161．73 NO
长电VWB O．95 0．74 336．89 O．93 0．72 319．26 NO
宝钢JTB 1．03 0．38 290．59 O．97 O．37 260．92 NO
钾肥JTP 0．99 0．46 247．91 0．84 0．58 221．22 NO
机场JTP 0．55 0．27 89．29 O．50 0．28 76．18 NO
华菱JTP O。22 0。4l 57。42 O。16 0。46 62．43 NO
深能JTP O．42 0．21 22．40 O．42 0．21 22．40 NO
巾集ZYP O．54 O．33 94．40 O．53 O．44 109．78 NO
伊利CWB —O．24 0．96 110．69 —0．26 O．96 111．98 NO
雅戈尔P O．58 O．19 88．03 0．49 O．23 68．33 NO
雅戈尔B O．78 O．52 208．31 O．72 0．50 180．72 NO
武钢JTr' 0．27 O．14 22．20 O．24 O．17 19．8l NO
16
I：海人学硕．}：学位论义
L．堕钢』TB』_生!![盈!!：!!l!：箜l!：!呈I!!：!!l型Q I
计算结果表明，虽然两种方法计算的权证理论价格与市场价格都存在差距，
但是如果用均值、标准差和离差平方和衡量，35只权证中有22只显示GARCH
(1，1)方法要优于历史波动率法，即GARCH(1，1)方法计算的权证价格更
贴近权证的实际市场价格，所以本文选择GARCH(1，1)作为波动率估计的模
型。
在选定了计算波动率所采用的模型后，就需要确定具体用于模型回归的数据
期间。我国证券市场本轮行情启动就是在05年底，而计算正好涉及05年前后两
个时期，由于担心在牛市和熊市中股票波动特性存在差异，所以对包含权证存续
期(牛市)数据(02／08／23．06／08／30)回归计算的权证价格和不包含权证存续期
(熊市)数据(02／08／23．05／08／19)回归计算的期权价格结果进行比较，结果如
下：
E巫巫曼=玉盟坠塑曼l
可见二种方法并且不存在明显差距，对其他权证的类似检验也显示同样的结
论，所以全文采用权证上市R前三年股票收益率数据估计GARCH(1，1)方程，
再用该方程代入最新观测的收益率数据依次计算出权证存续期间标的资产的日
方差率得到权证存续期间标的股票的同波动率序列，最后用盯=x[garch×24196
将同波动率换算为年波动率作为BS模型的波动率输入值。
下面以宝钢权证为例给出采用GARCH(1，1)方法进行波动率估计的具体
过程，估计过程所使用的原始数据和其余权证的波动率估计结果见附录。
17
I：海人学硕【j学位论义
由于宝钢权证自2005．8．22日上市，并于2006．8．30日到期，存续期间共有
248个交易R，所以在计算估计宝钢权证波动率时使用2002．8．23至2005．8。19
目的收益率数据在Eviews中进行GARCH(1，1)模型的回归，回归结果如下：
Dependent Variable：R
Method：ML．ARCH
Date：05120107 Time：10：12
Sample fadjusted)：8／2312002 8／1 912005
Included observations：681 after adjustments
Convergence not achieved after 500 iterations
Variance backcast：ON
GARCH=c(1)+C(2)+RESID(·1)^2+C(3)+GARCH(一1)
Coefficient Std．Error z-Statistic Prob．
Variance Equation
C 6．05E—05 2．49E-05 2．43241 5 0．01 50
RESID(一1 1^2 O．1 28892 0．040298 3．1 98476 0．0014
GARCH(．1)0．74991 1 0．086363 8．683240 0．0000
R-squared -0．000955 Mean dependent var 0．000654 。
Adjusted R-squared -0．003907 S．D．dependent var 0．021 1 91
S．E．of regression 0．021233 Akaike info criterion -4．921 780
Sum squared resid 0．305665 Schwarz criterion ．4．901 853
Log Iikelihood 1 678．866 Durbin-Watson star 2．042960
回归参数的0概率值依次为0．0150，O．0014和0．0000，可见回归参数在统计上都
是显著的；回归结果残差拟和图如下：
．ili▲k| “Jll。iL。止l。I乱．＆。。}j也．；轧。．L
拜’唧1 "1F7"F叩1霉r『lf疆．L“h “LJk L。．山il。龇u．
唧’-r1 ”T’∥"’1『1’F甲T’ 1r叩7
03M01 03^厦17 04MUl 04MU，05MUl舾JM07 Ej亟叵三三亟E珂
残差拟合图也显示回归结果是可信的。
所以，宝钢权证的日波动率序列可以采用下面的方程组计算：
GARCH(1)=R(O)^2
GARCH(i)：6．05。10^-5+0．129’R(i)^2+0．750+GARCH(i一1)
计算得宝钢权证存续期间宝钢股票的同波动率序列为：
日期日波动率日期日波动率日期日波动率
8／2312005 0．000868 1 0／1 9／2005 0．000345 1 2，0812005 0．000350
812412005 0．000737 1 012012005 0．000334 1 2／0912005 0．000338
18
肥∞：呈∞描m舶
佰∞∞∞∞伯俘
．J：海人学硕f：学位论文
8／25／2005
8／26／2005
8，29／2005
8／30／2005
8／31／2005
9／01／2005
9|02／2005
9／05／2005
9／06／2005
910712005
9／08／2005
9／09／2005
9，1 2／2005
9，1 3／2005
9，1 4／2005
9，1 5／2005
9，1 6／2005
9／1 9／2005
9／20／2005
9|21／2005
9／22／2005
9／23／2005
9／26／2005
9／27／2005
9|28／2005
9／29／2005
9／30／2005
10／1 0，2005
1 0，1 1／2005
10，1 2／2005
1 0，13／2005
1 o，14，2005
1叫1 7／2005
1 0，1 8／2005
2／09／2006
2，1 0／2006
2，1 3／2006
2，1 4／2006
2『1 5／2006
2，1 6／2006
2，1 712006
2，20／2006
2，21，2006
2／22／2006
2／23／2006
2／24／2006
2／2712006
2／28／2006
3／C11／2006
0．00061 4
0．000532
0．000460
0．000442
0．000392
0．000366
0．000342
0．000329
0．000308
0．000328
0．000308
0．000292
0，000292
0．000282
0．000272
0．000265
0．000260
0．000256
0．000256
0．000255
0．000259
O．000349
0．000323
0．000333
0．000323
0．000304
0．000296
0．000303
0．00031 8
0．000300
0．000286
0．000289
0．000307
0．000379
0．000299
0．000286
0．000278
0．000273
0．000269
0．000276
O．00031 1
0．000297
0．000292
0．000496
0．000440
0．000394
0．000359
0．000358
O．000342
1 0／21／2005
1 0／24／2005
1 0／25／2005
1 0／26／2005
1 0／27／2005
1 0／28／2005
10／31／2005
1 1，01／2005
1 1，02／2005
1 1，03／2005
1 I／04／2005
1 I／0712005
1 I／08／2005
1 I／09／2005
1 1／10／2005
11／1 1／2005
11门4／2005
11／15／2005
11／16／2005
1 1／17／2005
11／18／2005
1 1／21／2005
1 1／22／2005
1 1／23／2005
1 1／24／2005
1 1／25／2005
1 1／28／2005
1 1／29／2005
1 1／30／2005
1加112005
1 2／02／2005
1 2，05／2005
1 2／0612005
1 2，07／2005
4／1 1／2006
4，1 2／2006
4，1 312006
4|、4|2006
4／1 7／2006
4，1 8／2006
4／1 9／2006
4|20／2006
4／21 12006
4／24／2006
4／25『2006
4／26／2006
412712006
4128／2006
5／0812006
19
0．00031 2
0．000298
0．000285
0．000274
0．000328
0，000342
0．000342
0．000321
0．000337
0．000329
0．000332
0．000326
0．000309
0．000292
0．000279
0．000320
0．00031 7
0．000300
0．000286
0．000423
0．000428
0．000446
0．000396
0．000393
0．000404
0．000388
0．000352
0．000326
0．000340
0．00031 9
0．000300
0．000301
0．000303
0．000353
0．000277
0．000276
0．000271
0．000264
0．000357
0．000331
0．00041 8
0．000374
0．000470
0．000420
0．000426
0．000480
0．000451
0．00041 2
0．000370
12／1 2，2005
12，13／2005
12／1 4，2005
12／15／2005
12／16／2005
1 2，19／2005
1 2／20／2005
12／21／2005
1 2，22／2005
1 2／23／2005
1 2／26／2005
1 2／27／2005
1 2／28／2005
1 2／29／2005
1 2／30／2005
I／04／2006
I／05／2006
I／06／2006
I／09／2006
1／10／2006
1／1 1／2006
1门2／2006
1／1 3／2006
1／1 6／2006
1／1 7／2006
1／1 8／2006
1门9／2006
1／20／2006
1／23／2006
1 12412006
1／25／2006
2／06／2006
2／07／2006
2／08／2006
6，1 9／2006
6／20／2006
6／21／2006
6／22／2006
6／23／2006
6／26／2006
6／27／2006
6|28／2006
6／29／2006
6／30／2006
7／03／2006
7／04／2006
7／05／2006
7／06／2006
7／07／2006
0．000330
0。00031 2
0．000303
0。000288
0．000276
0．000292
0．000281
0．000272
0．000299
0．000285
0．000275
0．000329
0．000340
0．000388
0．000383
0．000349
0．000323
0．000325
0．00031 2
0．000298
0．000306
0．000291
O．O00280
0．000285
0．000335
0．00031 3
0．00031 1
0．000353
0．000326
0．000320
0．00031 5
0．000300
0．000343
0．00031 9
0．000364
0．000340
0．000342
0．000344
0．000321
0．00031 4
0．000302
0．00031 4
0．000307
0．000489
O．000452
0．00041 6
0．000383
0．000404
0．000369
上海人学硕．I：学位论文
3／02／2006 0．00031 8
3／03／2006 0．000461
3／06／2006 0．000409
3／07／2006 0．000368
3／08／2006 0．000367
3／09／2006 0．000337
3，1 0／2006 0．000327
3，1 3／2006 0．00031 9
3，1 4／2006 0，00031 3
3／1 5／2006 0．000295
3／1 6／2006 0．000282
3，1 7／2006 0．000326
3／20／2006 0．00031 3
3，21／2006 0．000380
3／22／2006 0．000353
3／23／2006 0．000325
3／24／2006 0．000326
3／27／2006 0．00031 3
3／28／2006 0．000298
3／29／2006 0．000298
3／30／2006 0．000305
3／31／2006 0．00031 9
4，03，2006 0．000303
4／04／2006 0．000301
4加5／2006 0．000287
4／06／2006 0．000283
4|07／2006 0，000281
4，1 0／2006 0．000278
8，1 7／2006 0，000304
8／1 8／2006 0．000295
研21／2006 0．000283
8／22／2006 0．000273
最后用
5／09／2006
5／1 0／2006
5，1 1／2006
5，1 2／2006
5／1 5／2006
5／1 6／2006
5，1 8／2006
5，1 9／2006
5／22／2006
5／23／2006
5／24／2006
5／25／2006
5／26／2006
5／2912006
5／30／2006
5131／2006
6101／2006
6，02／2006
6／05／2006
6／06／2006
锄07／2006
6／08／2006
6／09／2006
6／1 2／2006
6／1 3／2006
6／1 4／2006
6／1 5／2006
6，1 6／2006
8|23／2006
8／24／2006
8／25／2006
8／28／2006
0．000457
0．000406
0．000372
0．000353
0．000338
0．000682
0．000598
0．000649
0．000867
0．000733
0．000686
0．000578
0．00051 7
0．000458
0．00051 0
0．00051 8
0．000472
0．000420
0．00041 8
0．000398
0．000359
0．00041 1
0．000372
0．000424
0．000378
0．000362
0．000393
0．000355
0．000278
0．000269
0．000269
0．000263
7，1 0／2006
刀1 1／2006
7，1 2／2006
7，1 3／2006
7，1 4／2006
7，1 7／2006
7，1 8／2006
7，1 9／2006
7／20／2006
1121／2006
7／24／2006
．}|25／2006
7，26／2006
7／27／2006
7／28／2006
7／31／2006
8／01／2006
8／02／2006
8}03／2006
8|04／2006
8|07／2006
8／08／2006
8／09／2006
8／1 0／2006
8，1 1／2006
8，1 4／2006
8，1 5／2006
8，1 6／2006
8／29／2006
8／30／2006
仃=厮×西
计算得出宝钢权证存续间J下股价格的年波动率结果如下图：
20
0．000340
0．000327
0．000309
0．000304
0．000336
0．00031 6
0．000300
0．000286
0．00031 2
0．000295
0．000289
0．000260
0．000274
0．000341
0．000364
0．000334
0．000339
0．000327
0．00031 3
0．000298
0．000297
0．000284
0．000276
0．000269
0．000274
0．000269
0．000266
0．000321
0．000265
0．000260
fJ：海人学硕lj学位论文
从图中可以看出，宝钢股份的波动率呈现较大的波动性，显然在这种情况下
如果采用固定的历史波动率会给计算结果带来误差。
3．2．2币IJ率和至0期期限
在实践中，多采用一年期国债的到期收益率作为无风险利率的替代，本文也
采纳这一惯例。将权证上市时期的一年期国债收益率作为该权证理论价格计算时
BS模型中的无风险利率r。而到期期限的计算以权证存续期间实际交易日为依据，一年以25。个交易日计，由r=重望塑塑秀攀计算出权证的到期
期限T作为模型输入变量。
3．3由行权比例导致的权证市场价格调整
由于我国少数权证在行权时并不都是一份权证对应一股正股，比如像茅台认
沽权证是四份权证对应一份茅台股票的卖出，另外一些权证由于在权证存续期内
进行了拆股送股，行权比例进行调整后也不是标准的1：1，而BS模型计算出的
权证理论价格是1：l的行权比例，这样在比较市场价格和理论价格时需要根据
行权比例对市场价格进行调整。以茅台为例，行权比例为4：l，所以相当于四
份权证才是一份标准行权比例为1：1的权证，这样市场溢价的计算是：
权证溢价=4x市场价格一BS理论价
或者更一般的有：权证溢价=行权比例×市场价格一BS理论价格。
2l
-J：海人学顾：l：学位论文
第四章我国权证市场定价效率分析
4．1权证市场溢价水平的决定因素和趋势分析
本文首先计算了自2005年8月22日到2007年5月15同期间所有上市交易
的权证每同的理论价格Pi(理论)，并进一步计算出每一权证每日市场价格相对
于理论价格的绝对溢价值yt=Pt(市场)．Pt(理论)。最后利用：
第t日的平均溢价水平Yt=寺(喜儿)=丢(喜(只(市场)．只(理论)))
计算每日市场的平均溢价水平。假定市场平均的溢价水平代表了市场效率，那么
市场效率的变化就可以从市场平均溢价水平的变化推出。依据35只权证计算得
到的权证市场整体平均溢价的走势图如下(原始数据见附录)：
从图中可以看出，市场平均的溢价水平同样呈现出较大的波动性，平均溢价
水平的标准差为0．277442，但其期望值表现出一定程度的下降趋势，这一点从趋
势线上可以看出。那么是不是可以据此得出权证市场效率有一定提高的结论呢?
笔者认为还不行，因为如此大的平均溢价水平的波动性使得它作为市场效率测度
．的可信度大为降低，所以尝试对影响市场溢价水平的因素进行分离。
上海人学硕+I?学位论文
通过初步分析发现，影响溢价水平的主要因素有权证的类型、新上市权证的
数目、邻近到期的权证的数目。
首先考察权证类型对市场溢价水平的影响。如果市场看涨，那么认购权证的
价值将上涨，认沽权证的价值将下降；反之亦然。所以在统计市场平均的溢价时
对认购权证和认沽权证分别统计，计算结果图示如下(原始数据见附录)：
1．5．机k h
1．5．
1．0． 1D． 队^^^∥ V—
～Ⅵ
V—J 7W。。O_o． OD．
∞．5． ．o．5．
50 100 1册ZOO 捌-娴350 400,50 1叫1洲删2bU 3UU ：，。u 4Ug 围围
从图中可以看出，在研究期间的前250天，认购权证(左图)的平均溢价水
平要高于认沽权证(右图)，而在剩余期间，认沽权证的平均溢价水平要高于认
购权证，并且认购权证平均溢价水平趋向于下降，而认沽权证平均溢价水平趋向
于上升，并且二者表现出一定程度的负相关。为了获得更可靠的结论，计算两列
数据的描述统计量结果如下：
CALL PUT
Mean 0．6279．1 9 O．663593
Median 0．725463 0．685043
Maximum 1．454770 1．228398
Minimum -0．580790 -0．21 6902
Std．Dev。0。420784 0．330429
Skewness -0．647998 -0．637874
Kurtosis 2。920540 2。889557
Correlation -0．287521
Jarque．Bera 24．79708 24．1 1 770
Probability 0．000004 0．000006
Sum 221．6552 234．2482
Sum Sq．Dev。62．32469 38．43253
Observations 353 353
可见，从均值、标准差以及峰度和偏度看除了认购权证平均溢价的波动性(标
准差)较大外二者分布不存在显著的差异，但是相关系数却高达．0．2875表明二
者存在较高的负相关。负相关的原因可能是随着股指不断走高，市场调整的可能
I：海人学硕I：学位论文
性越来越大，所以认沽权证表现出较高的溢价。上述分析表明，权证溢价的变化
趋势与权证类型有关，但是权证溢价水平的分布与权证类型的关系不明显。
同时对各权证溢价数据的初步分析表明，权证在其生命周期的不同阶段，溢
价水平存在较大的差异，比如新上市的权证溢价水平较高，邻近到期的权证溢价
较低，而且上市初期的溢价水平和此后权证整个存续期的溢价水平表现出一定的
持续性。所以新上市权证数目和邻近到期权证数目对市场平均溢价水平有较大的
影响。为了检验是否存在这一效应，接下来采用在研究期间基本结束其生命历程
的19只权证的溢价数据进行分析，样本如下：
代码简称权汪类别行权方式存续期存续起始日存续终J1．日
580992 雅戈QCPl 认沽权证欧式365 2006—05—22 2007—05—2 l
580006 雅戈QCBl 认购权征欧式365 2006—05—22 2007—05-2 l
580991 海尔JTPl 认沽权证欧式365 2006一05—1 7 2007一05一16
038001 钢饥PGPl 认沽权征欧式540 2005-1 1-04 2007—05-03
580993 万华HXPI 认沽权证欧式365 2006—04—27 2007—04—26
580005 万华HXBl 认购权证欧式365 2006—04—27 2007-04—26
580004 首创JTBl 认购权匠欧式365 2006—04—24 2007—04—23
580003 邯钢JTBl 认购权证欧式365 2006—04—05 2007—04—04
580995 包钢JTPl 认沽权i正欧式365 2006-03—3 l 2007一03—30
580002 包钢JTBI 认购权汪欧式365 2006一03—3 1 2007一03—30
580996 沪场JTPl 认沽权证欧式365 2006一03—07 2007-03一06
580994 原水CTPl 认沽权证欧式300 2006—04—19 2007-02一12
03000l 鞍钢JTCl 认购权证欧式366 2005—12—05 2006-12-05
580999 武钢JTPl 认沽权证欧式365 2005-1l一23 2006一l l一22
58000l 武钢JTBl 认购权证欧式365 2005-1 1—23 2006-1 1—22
038005 深能JTPl 认沽权证百慕大180 2006—04—27 2006—10—26
038002 万科HRPl 认沽权证西慕大270 2005-12—05 2006—09—04
580000 宝钢JTBl 认购权证欧式378 2005—08—18 2006-08—30
580998 机场JTPl 认沽权证关式365 2005一12—23 2006一12—22
首先将这19只权证以上市同为基准划分为三个区间：上市首月(计21个交
易R)，随后6个月(126个交易同)，到期月(最后21个交易日)。三个区间计
算的平均溢价水平图示如下(原始数据见附录)：
‘
24
J：海人学硕l：学位论文
分析计算结果发现：无论是认购还是认沽权证在上市的第一个月，都表现出溢价
水平迅速上升的趋势，一般在5个交易同内上升到一个相对稳定的水平，并且认
购权证的溢价水平要高于认沽权证(见首月)；而在随后的六个月，权证溢价水
平相对稳定，认购权证平均溢价水平缓慢下降，而认沽权证平均溢价水平缓慢上
升，并且二者的波动幅度较没有对权证所处生命阶段调整之前明显变小(见随后
6个月)，权证市场溢价水平的标准差由调整前的0．277442变为0．077092；在邻
近到期的一个月，权证的溢价水平迅速下降，其中认购权证的溢价水平下降的最
早，平均溢价水平在最后一个月月初已近非常接近于0，并表现出负的溢价，负
_J：海人学硕I：学位论文
溢价的出现可能是因为担心行权后卖出股票对J下股价格形成压力；认沽权证溢价
水平下降的较慢，但在最后几个交易同急剧下降到0(见末月)。
上述分析表明权证的溢价水平和权证上市时期的长短有很大的关系，权证所
处生命阶段是影响溢价水平的重要的因素，所以简单的用市场平均溢价水平来衡
量市场效率是不可取的。如果同一时期到期的权证较多，那么平均溢价水平将较
低；如果同一时期新上市的权证较多，那么溢价水平又会较高。所以，在计算市
场平均的溢价水平时必须消除新上市和邻近到期权证的影响，最好的办法就是选
择权证处于非上市期和到期期的时期作为样本研究期间。
最终，设计如下的方法检验权证市场的效率：从研究期间结束生命历程的
19只权证中选择其中14只，依据上市时间分为06年以前上市的一组A(共7
只3只认购4只认沽)和06年以后上市的一组B(共7只3只认购4只认沽)，
选择的标准为尽可能减小选择性偏误。分组结果如下：
A组B组
认购(AC) 认沽(AP) 认购(BC) 认沽(BP)
鞍钢JTCl 机场JTPl 包钢JTBl 包钢JTPl
武钢JTBl 乃科HRPl 邯钢JTBl 海尔JTPl
宝钢JTBl 武钢JTPl 万华HXBl 万华HXPl
钢钒PGPl 原水CTPl
数据期间为06年6月16日到06年7月17 F1，这一期问对于所有权证即不
处于新上市一个月内，也不处于邻近到期一个月内，所以权证溢价水平处于相对
稳定的区间。假定权证市场的定价效率有所提高，那么06年后上市的B组权证
(认沽BP和认购BC)稳定的的平均溢价水平都应小于06年前上市的A组权证
(认沽AP和认购AC)稳定的平均溢价水平。计算结果见下表：
AC AP A BC BP B
0．73781 3 0．235772 0．450932 0．325749 0．324036 0．324770
0．707920 0．268421 0．456778 0．2401 44 0．383909 0．322296
0．7871 49 0．31 31 34 0．51 6283 0．388675 0．41 4320 0．403329
0．791086 0．307642 0．514832 0．501069 0．413688 0．451 137
0．746700 0．287083 0．484062 0．4461 50 0．358574 0．3961 07
0．71 6656 0．247565 0．448604 0．507070 0．303603 0．390803
0．753821 0．282681 0．484598 0．5401 93 0．386508 0．452373
0．750482 0．265479 0．473338 0．595830 0．37971 0 0．472333
0．758073 0．31 3483 0．504022 0．629253 0．467941 0．537075
0．755925 0。362252 0．530969 0．547225 0．51 891 7 0．531 049
0．71 8984 0．338525 0．501 579 0．47351 7 0．473288 0．473386
0．71 001 4 0．355092 0．507201 ．0．461 541 0．495037 0．480681
26
：海人学硕Ij学位论文
0．640006
0．61 7933
0．635961
0．5431 15
0．539305
0．538026
0．5531 18
0．686865
0．764523
0．337724
0．321 644
0．339605
0．289237
0．269092
0．242777
0．2621 43
0．358705
0．326321
0．805588 0．41 1 857
计算结果图示如下：
0．467273
0．448625
0．46661 5
0．398042
0．384897
0．36931 2
0．386847
0．499345
0．514122
0．580599
0．3751 82
0．326308
0．31 6966
0．304550
0．391 325
0．423550
0．236668
0．459692
0．471647
0．549084
0．469994
0．4321 09
0．4481 56
0．389445
0．348947
0．344000
0．394360
0．453629
0．446631
0．530549
0．429360
0。386766
0．391 932
0。353061
0．3671 09
0．378093
0．326777
0．456227
0．457352
0．538492
A与B的描述统计结果如下：
Mean
Median
Maximum
Minimum
Std．Dev．
A(05年上市)
0．472222
0．478700
0．580599
0．36931 2
0．052421
B(06年上市)
0．423659
0．416345
0．538492
0．322296
0。066834
Skewness -0．335039 0．1 73143
Kurtosis 2．76461 1 2．07971 4
Jarque-Bera 0．462379 0．886271
Probability 0．793589 0．642020
可以看出，在06年6月16只．06年7月17同的一个月内，06年前上市的认购
27
I：海人学硕I：学位论文
权证的平均溢价水平明显高于06年后上市的(见图AC．BC)；而06年前上市的
认沽权证的平均溢价水平却低于06年后上市的(见图AP．BP)；但是组内06年
前所有上市权证(认购和认沽)的平均溢价水平都高于06年后上市的(见图A．B)。
综合来看，通过对06年前后上市权证的比较分析表明，我国权证市场的定价效
率有二定程度的改善，表现为后上市权证的溢价水平较先上市权证的溢价水平有
所降低，特别是认购权证降低的趋势很明显，但是市场效率的提高非常有限，表
现为总的平均溢价水平降低不大，并且溢价水平的波动性依然较大。
综上，在我国目前的权证市场，决定权证溢价水平的最重要因素是权证上市
时间的长短，权证的溢价水平一般在上市后的5个交易日内迅速上升到一个相对
稳定的水平；在上市一个月后到期一个月前这段时间内溢价水平比较稳定，但仍
然有一定的波动性；在临近到期的最后一个月权证溢价水平开始下降，其中认购
权证的溢价水平下降较早，并且在临近到期日表现出负的期望值，这说明市场担
心认购权证到期行权对标的股票价格形成的压力，同时认沽权证的溢价水平下降
较慢，往往在临近到期的最后3—5个交易同迅速下降到0。本节的研究同时显
示，比较选定的05年和06上市的两组权证溢价水平的数据可以看出，权证市场
溢价水平的均值表现出一定的下降趋势(由0．4"／下降为0．42)，说明市场的效率
有一定程度的提高，但是由于仍然有0．42元的平均溢价，所以说市场效率的提
高很有限。
4．2，．权证创设制度作用效果分析
05年底，由于权证市场投机气氛浓重，管理层推出权证创设制度，但是由
于上海和深圳两市创设制度的具体细节有些不同，总体来看深圳市场权证创设制
度更为严格，造成了深证交易所上市的权证一直没有创设，这为研究创设制度的
效果提高了很好的机会。
如果创设制度较好地抑制了权证投机，提高了市场定价效率，那么创设制度
推出后上市交易的权证中，在上交所挂牌的权证稳定的平均溢价水平应该低于深
交所挂牌的权证稳定的平均溢价水平。
由于在可选的19只权证中，深圳交易所上市的权证只有四只，为了不使权
28
l：海人学硕．I：学位论文
证数量对分析结果产生影响，在上海交易所上市的权证中也相应地选择四只进行
计算，选择尽可能地使两市样本组中认购和认沽的数量、上市同期、存续期和行
业分布相同或相近，把其他因素的影响降到最低。
最终样本构成如下：
代码简称权证类别存续期存续起始日存续终止同
03000l 鞍钢JTCl 认购权证366 2005．12．05 2006．12．05
038001 钢钒PGPl 认沽权证540 2005．11．04 2007．05．03
038002 万科HRPl 认沽权证270 2005．12．05 2006一09．04
038005 深能JTPl 认沽权证1 80 2006．04．27 2006．10．26
580001 武钢JTBl 认购权证365 2005．11．23 2006-11．22
580993 万华HXPl 认沽权证365 2006．04-27 2007．04．26
580996 沪场JTPl 认沽权证365 2006．03．07 2007．03．06
580999 武钢JTPl 认沽权证365 2005．11．23 2006．11．22
所选的两市各四只权证在2006年5月17到7月17同期间的平均溢价水平的计
算结果见下表：
obs SHANGHAl SHENZHEN
1 0．688437 0．793767
2 0．530808 1．086194
3 O．31 0095 0．756093
4 0．987812 1．01 1235
5 0．5841 1 3 0．854575
6 0．395969 0．670632
7 0．405699 0．71 1 051
8 0．422850 0．737708
9 0．7261 97 0．9271 65
10 0．697339 0．771 165
1 1 0．692979 0．885493
12 0．742401 0．901 121
13 0．421 171 0．646935
1 4 0．428524 0．656877
1 5 0．553700 0．71 6338
16 0．391689 0．691022
1 7 0．289400 0．669564
18 0．31 9720 0．65261 3
19 0．323486 0．676349
20 0．244737 0．553060
21 0．25591 5 0．549844
22 0．1 43885 0．444937
计算结果图示如下：
obs
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
SHANGHAl
0．1 47455
0．231622
0．287113
0．301894
0．259751
0．247372
0．306789
0．310358
0．353527
0．4381 09
0．402850
0．430839
0．447984
0．412302
0．441 699
0．379595
O．345635
0．328260
0．368488
0．423038
0．382392
0．4791 08
SHENZHEN
0．425259
0．430245
0．487047
0．478628
0．455265
0．425755
0．47581 6
0．450864
0．51 6945
O．547738
0．528374
0．526608
0．48481 4
0．484885
0．498995
0．421 478
0．4051 88
0．386607
0．397862
0．491 872
0．521010
0．570099
l：海人学硕f：学位论义
描述统计结果如下：
SHANGHAI SHENZHEN
。
Mean 0．41 5525 0．608525
Median 0．393829 0．548791
Maximum 0．98781 2 1．0861 94
Minimum 0．143885 0．386607
Std．Dev． O．1 69485 0．1 77253
Skewness 1．209283 0．872638
Kurtosis 4．704472 2．961 839
Jarque-Bera 1 6．05026 5．586985
Probability 0．000327 0．061 207
Sum 1 8．2831 0 26．7751 0
Sum Sq．Dev． 1．235176 1．351001
Observations 44 44
结果表明，在研究选取权证的两个月样本期内，上海证交所上市权证平均溢
价水价均小于深圳证交所上市权证平均溢价水平，二者均值的差距为0．193元，
而最大差距达到0．555386元，相对与市场平均溢价水平0．60元的期望值，这个
差距是非常大的，这说明权证创设对于提高权证定价效率较好的效果。但是上证
交易所上市权证的平均溢价水平为0．416元，显著不为零，这说明创设制度没有
完全消除溢价，或者说存在其他限制因素使得市场溢价不能完全消除。
4．3权证溢价长期存在的成因分析
由于前面已经提到过，权证的收益是可以被复制的，并且复制权证的理论成
I：海人学硕Ij学位论文
本在均衡的市场应该等于权证的理论价值。这一特种的一个重要结论就是当权证
价格对其价值偏离较大时，可以通过权证和股票的组合交易获取套利利润。考虑
到交易成本和税收因素的影响，权证市场价格略高于理论价格是合理的，发达资
本市场的实践证明了这一点，交易成本的存在使得较小的溢价空间是不足以提供
套利机会的。但是，研究表明我国权证市场较高的溢价水平却却长期存在，对比
分析也表明创设制度对于抑制权证溢价有一定的效果，但是却没有能够完全消除
溢价。那么，究竟是什么原因导致我国权证溢价长期存在呢?笔者认为造成我国权
证市场较高的溢价长期存在的主要原因就是权证市场套利机制不完善，而这又集
中表现在市场不完备和权证创设制度不完善两个方面。
首先简单介绍权证创设制度。权证创设制度是机构根据规定创设权证然后在
市场上卖出的行为。创设制度的前提是认为金融机构对于权证实际价值有更准确
的理解，在权证价格大幅偏离理论价值时，机构可以通过创设权证获取套利利润。
而我国目前对于认购权证的创设，要求全额的股票头寸做保证；而对于认沽权证
的创设，要求存入全额保证金。
下面以五粮液认购权证说明为什么权证创设制度在目前的市场条件下无法
消除权证溢价：2006年5月19日，五粮液认购权证收盘价为11．049元，五粮液
股票的价格为14．53元，权证理论价格为9．007元，存在2．04元的溢价，市场价
格相对于理论价格高出22．7％，此时理论上机构可以创设该权证并在市场上卖出
获取套利利润。那么在实践中，机构如何才能无风险地获取这一部分利润呢。在
机构卖出认购权证之后，他面临着正股价格上涨的风险，假定机构创设五粮液后，
没有进行任何对冲操作，那么在2007年1月17只，五粮液的价格上涨为30．94
元，此时认购权证的市场价格为19．5元，那么机构创设权证出现了19．5—
11．049=-8．45元／份的帐面亏损。所以套利机构在卖出权证后需要对空头的权证头
寸做套期保值。根据前面分析的套期保值与权证定价关系的分析，该创设机构每
卖出一份权证应该买入delta单位的标的股票，并且要使得投资组合在任何时刻
都保持delta中性，要不断调整标的股票头寸的比例因为delta随着标的股票价格
的变化而变化。但是目前我国对于认购权证的创设要求全额的股票头寸作为保
证，即每卖出一份认购权证即要买入一股标的股票。我们知道，delta都是小于l
的，这样本来1份权证：delta份股票的组合变成了1份权证：l份股票，这就使
I：海人学硕．I：学位论文
得套期保值头寸中股票资产的比例过大。1-delta份的股票即过多的股票头寸首先
会会增加创设权证的初始成本，更为重要的是它会使得套利组合是有风险的，因
为1：delta的套利组合恰好是风险中性的，1：l的组合中多余的股票头寸自然
面临通常的系统风险和非系统风险。
在我国目前的市场条件下，也无法在创设认沽权证后进行套期保值。创设认
沽权证的机构面临着股票价格下跌的风险，因为股票价格下跌，卖出的认沽权证
的价值将上涨，所以对冲认沽权证的风险需要卖空delta单位的股票，而目前我
国股票市场不允许卖空，而是要求全额的现金头寸作为保证。
同时，在研究过程中笔者还注意到，我国目前的权证市场价格波动性太大，
这样导致了实际的delta值与理论的delta值存在较大的差距。见下图：
25 50 75 100 125 150 175 200 225 250
Ej垂亟亘困
图中显示了五粮液认购权证在研究期间的理论delta(Theory delta)和用每
日权证收盘价格和股票收盘价格计算的实际delta(Real delta)之间的差距。理
论的delta总在[O．6，1]的区问波动，而实际的delta则在(．21，22)的区间波动，二者
的差距是非常大的，在实际的delta值存在如此大的波动下，即时可以自由决定
套期保值中股票头寸的比例，管理的成本也是非常之大，应为每同需要调整的股
票头寸量太大，这就意味着大量的股票交易成本，这会吞噬掉有限的套利利润。
l：海人学硕．Ij学位论文
5．1结论
第五章结论和建议
本文利用共计35只上市权证及其标的股票在05年8月22日到07年5月
15同的日收盘数据，结合GRACH(1，1)模型和BS模型对我国权证市场的运
行情况进行了有针对性的分组比较研究，得到以下结论：
一、在我国目前的市场的条件下，权证市场的定价效率还不是很高，权证市
场价格相对于理论价格存在较大的溢价；同时权证溢价水平的高低与权证上市日
期的长短密切相关：权证溢价水平的均值在上市之初的5个交易R内达到一个相
对稳定的水平，在临近到期的最后一个月内则呈现出快速下降的趋势，并且认购
权证的下降趋势要早于认沽权证，而在权证上市后的其他时期，溢价水平的均值
相对稳定，根据这一阶段数据计算的结果显示市场溢价的均值为0．6元左右。
二、虽然我国目前权证市场的定价效率还不高，但是通过对05年和06年上
市的两组权证溢价水平的比较研究可以发现：我国权证市场相对稳定时期的溢价
水平有逐渐降低的趋势。这表现为在选定的研究期间，05年上市的一组权证溢
价水平的均值为0．47元，而06年上市的一组为O．42元，即后上市权证的平均溢
价要小于较早上市权证的平均溢价，这说明随着市场参与者的成熟和相关制度的
完善，权证市场的定价效率在逐步提高。
三、本文通过对上海和深圳两组权证的比较分析发现，上海市场有创设市场
条件下权证的平均溢价为O．42元，而深圳市场无创设市场条件下权证的平均溢
价水平为0．6l元，即创设制度对于改善权证市场的定价效率有明显的效果，但
是因为上海市场的平均溢价仍然高达0．42元，显著不为O，所以在我国目前的市
场环境和创设条件下，创设制度还不能够完全消除市场溢价。
四、导致我国权证市场溢价长期存在的主要原因是权证套利条件的不完善。
较大的价格偏离导致了较大的价格波动，这又进一步加剧了市场的投机性，市场
投机性的增强又会引发更大的价格波动，在这样一个不稳定的市场条件下容易形
l：海人学硕。l：学位论文
成价格操纵，价格操纵使得权证价格成为主要的权证持有机构博弈的结果，最终
导致了权证市场较高的溢价水平可以长期存在。
’
5．2政策建议
为了进一步提高我国权证市场的定价效率，笔者提出以下建议：
一、根据上海证券交易所信息网络有限公司2006年8月公布的名为《权
证市场交易行为分析》的报告，我国权证市场控制在少数大户手中，在这样的市
场环境中，供求关系决定权证价格，这给少数的投机者们提供了操纵权证价格的
机会，致使市场价格严重偏离理论价格，权证价格成了大户们相互博弈的结果。
所以要提高市场定价效率，首先要加强投资者分险教育，同时完善市场监管，打
击价格操纵行为，建立市场化的价格形成机制。
二、由于我国内地权证市场的特殊性，强力做市商与卖空机制的缺失，这就
使得进入市场的投资者们只能追捧高价而不能打压价格，即使有套利空问存在，
投资者也没有套利机会，或者说没有套利的手段。所以可以尝试引入做市商制度，
为市场提供流动性和合理的参考价格，并在适当的时候，引入卖空机制，为套利
交易者创造完善的套利条件。
三、要真正实现对权证的无风险套利，需要建立1：delta的权证对股票的投
资组合，并根据delta的变化不断调整组合中股票头寸的比例，这一过程称为动
态套期保值。所以，为了充分发挥套利交易价格纠正的作用，需要完善目前的权
证创设制度，即取消全额股票头寸保证和全额现金保证的创设制度，而允许创设
机构自主决定创设后股票头寸的数量。
5．3研究展望
权证市场的发展在国外已有很久的历史，但在中国大陆仍是新鲜事物，并且
具有中国特色，本文主要讨论了我国权证市场以BS模型为依据衡量的定价效率
的变化以及导致市场价格和理论价格存在差异的主要因素，但没有进一步分析产
生差异的其他因素比如微观经济结构如何影响权证价格，这些会在后续研究中进
l：海人学硕I：学位论文
一步分析。
另外，由于技术实现的困难，本文只给出了以BS模型结合GARCH(1，1)
计算的理论价格为依据测度的市场效率。一些其他的更为先进的模型比如随机波
动率模型等等，是否可以对理论价格有更为准确的计算，以这样的模型为理论价
格计算依据进行研究是否支持同样的结论也值得进一步探讨。
海人学颂L学位论文
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勰
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∞
孔
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弘
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【
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39
}：海人学顾一l：学位论义
附录
一、所有权证garch回归结果、波动率序列、理论价格及市场价格：
1、鞍钢JTCl
GARCH=C(1)+C(2)’RESlD(-1)^2+C(3)+GARCH(-1)
Coefficient Std．Error z-Statistic Prob．
C
、、
RESID(一1 1^2
GARCH(-1)
R-squared
Adjusted R-squared
S．E．of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Variance Equation
4．1 1 E．05 1．1 3E．05 3．640382 0．0003
0．041 1 67 O．01 5548 2．647764 0．0081
0．905505 0．024605 36．80094 0．0000
-0．001 703 Mean dependent var 0．001 1 1 5
-0．004607 S．D．dependent var 0．027040
0．027102 Akaike info criterion -4．396350
0．506821 Schwarz critedon -4．376692
1 526．335 Durbin-Watson stat 1．861 907
2、机场JTPl
GARCH=0(1)+C(2)+RESID(-1)^2+C(3)+GARCH(一1)
Coefficient Std．Error z-Statistic Prob．
C
RESID(一1)^2
GARCH(-1)
R—squared
Adjusted R-squared
S．E．of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Variance Equation
2．84E．05 1．32E-05 2．149532 0．0316
0．042338 0．021654 1．95521 2 0．0506
0．864037 0．051 037 1 6．92969 0．0000
-0．000006 Mean dependent var -4．31 E-05
-0．003328 S．D．dependent var 0．01 8001
0．01 8031 Akaike lnfo critedon ．5．225869
0．1 95720 Schwarz criterion ．5。204025
1 583．825 Durbin-Watson stat 2．06071 6
I：海人学硕I：学位论文
E互圃面圃E巫函五匦三j亟煎固·
3、包钢JTB
GARCH=c(1)+C(2)*RESID(-1)^2+C(3)+GARCH(-1)
Coefficient Std．Error z-Statistic Prob．
C
RESID(-1)^2
GARCH(-1)
R-squared
Adjusted R—squared
S．E．of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Variance Equation
2．1 9E．05 1．32E．05 1．65301 3 0．0983
0．06371 3 0．024522 2．59821 7 0．0094
0．882996 0．053235 1 6．58688 0．0000
-0．000086 Mean dependent var 0．0001 82
-0．002964 S．D．dependent var 0．01 9648
0．01 9677 Akaike info criterion 一5．04591 6
0．269085 Schwarz critedon -5．026368
1764．025 Durbin-Watson stat 2．123119
4、包钢JTP
GARCH=c(1)+C(2)。RESID(-1)^2+C(3)+GARCH(-1)
Coefficient Std．Error z-Statistic Prob．
C
RESID(一1)^2
GARCH(-1)
R-squared
Adjusted R-squared
Variance Equation
2．1 9E一05 1．32E．05 1．65301 3 0．0983
0．06371 3 0．024522 2．59821 7 0．0094
0．882996 0．053235 1 6．58688 0．0000
-0．000086 Mean dependent var 0．0001 82
-0．002964 S．D．dependent var 0．01 9648
41
，l：海人学硕。l：学位论文一—— --—_—-—_---———-●—————，——●———-●_—_—_●-—_—-_-—_-●-，—————●_—————————————————一一
S．E．of regression
Sum squared resid
Log likelihood
0．01 9677 Akaike info criterion
0．269085 Schwarz criterion
1 764．025 Durbin-Watson stat
．5．04591 6
．5．026368
2．1231 19
5、宝钢JTB
GARCH=c(1)+C(2)+RESlD(一1)^2+C(3)+GARcH(_1)
Coefficient Std．Error z-Statistic Prob．
C
RESID(一1)^2
GARCH(-1)
R—squared
Adjusted R—squared
S．E．of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Variance Equation
6．05E-05 2．49E-05 2．43241 5 0．01 50
0．128892 0．040298 3．198476 0．0014
0．74991 1 0．086363 8．683240 0．0000
-0．000955 Mean dependent var 0．000654
-0．003907 S．D．dependent var 0．021 1 91
0。021 233 Akaike info criterion -4．921 780
0．305665 Schwarz criterion -4．901 853
1 678．866 Durbin-Watson stat 2．042960
I—MARKETPRcE——THEORYPRcE I
6、长电CWBl
GARCH=C(1)+C(2)。RESID(-1)^2+C(3)+GARCH(-1)
Coefficient Std．Error z-Statistic
RESID(一1 1^2
Variance Equation
5．95E-05 1．06E一05 5．607256
0．366096 0，0321 83 11．37550
42
Prob．
0．0000
0．0000
，I-海人学硕．1j学位论文
GARCH(-1)
R-squared
Adjusted R—squared
S．E．of regression
Sum squared resid
Log likelihood
0．5461 24
-0．001 921
．0．005442
O．019326
0．212515
1486．160
04M01 04M07 05M01 06M01 06M07 07M01 E夏画亟圃
0．036795 1 4．84230
Mean dependent var
S．D．dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Durbin-Watson stat
0．0000
0．000844
0．01 9273
．5．1 85875
．5．163065
1．995647
7、钢钒GFCl
GARCH=c(1)+C(2)+RESlD(一1)^2+C(3)+GARCH(一1)
Coefficient Std．Error z-Statistic Prob．
C
RESlD(一1)^2
GARCH(-1)
R-squared
Adjusted R-squared
S．E．of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Variance Equation
3．37E-05 7．79E．06 4．330520 0．0000
0．105621 0．01 741 3 6．065593 0．0000
0．837089 0．028503 29．36852 0．0000
-0．000740 Mean dependent var 0．000638
-0．003620 S．D．dependent var 0．023475
0．02351 8 Akaike info crite}rion -4．785309
0．384386 Schwarz criterion -4．765761
1 673．073 Durbin．Watson stat 1．934263
E三巫巫亘匠l l=堂坠呈!旦垦堡=型曼Q墅!垦堡I
8、钢钒PGPl
GARCH=c(1)+C(2)’RESID(-1)^2+C(3)*GARCH(一1)
COefficient Std．Error z-Statistic Prob．
43
上海人学顾上学位论文
C
RESID(一1 l^2
‘ GARCH(-1)
R—squared
Adjusted R-squared
S．E．of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Variance Equation
2．47E-05
0．091 763
0．858565
-0．00001 6
-0．002894
0．02091 3
0．303955
1 744．773
6．65E．06 3．71 5060
0．01 391 1 6．596555
0．027327 31．41 805
Mean dependent var
S．D．dependent var
Akaike j几fo criterion
Schwarz criterion
Durbin．Watson stat
0．0002
0．0000
0．0000
-8．36E-05
0．020883
-4．990755
-4．971 206
1．964259
9、茅台JCPl ‘
GARCH=C(2)+C(3)‘RESID(一1)^2+C(4)。GARCH(一1)
Coefficient Std．Error z-Statistic Prob．
C 0．001 563 0．000842 1．8571 08 0．0633
C
RESID(-1)^2
GARCH(-1)
R．squared
Adjusted R-squared
S．E．of regression
Sum squared resid
Log Iikelihood
Variance Equation
1．52E-05 6．1 9E．06 2．459598 0．01 39
O．097481 0．01 801 1 5．41 2283 0．0000
0．882388 0．022793 38．71 384 0．0000
-0．0061 38 Mean dependent var 0．00341 4
—0．01 0684 S．D．dependent var 0．023641
0．023767 Akaike info criterion -4．80841 4
0．375066 Schwarz crite}don -4．781 442
1610．010 Durbin-Watson stat 1．717427
l：海人学硕上学位论文
10、国电JTBl
GARCH=C(1)+C(2)’RESID(-1)^2+C(3)+GARCH(一1)
Coefficient Std．Error z-Statistic Prob。
Variance Equation
C 2．52E-05 8．28E-06 3．037837 0．0024
RESID(．1 1^2 0．065948 0．01 5584 4．231835 0．0000
GARCH(．1)0．890012 0．024640 36．1 21 1 9 0．0000
R．squared -0．000043 Mean dependent var 0．0001 54
Adjusted R．squared -0．002976 S．D．dependent var 0．023341
S。Er of regression 0．023375 Akaike info criterion -4．747607
Sum squared resid 0．372648 Schwarz criterion -4．727770
Log Iikelihood 1 629．055 Durbin-Watson stat 1．939382
04M01 04M07 05M01 05M07 06M01 06M07 E亘匝巫圃25 50 75 100 125 150
11、邯钢JTBl
GARCH=C(1)+C(2)+RESID(-1)^2 4-C(3)’GARCH(一1)
Coefficient Std．Error z-Statistic Prob．
Variance Equation
C 9．68E-06 4．04E-06 2．395722 0．0166
RESlD(．1)^2 0．062693 0．01 731 6 3．62041 0 0．0003
GARCH(．1 1 0．900337 0．02441 8 36．871 39 0．0000
R-squared -0．000052 Mean dependent var 0．0001 1 8
Adjusted R-squared -0．002922 S．D．dependent var 0．01 6321
S．E-of regression 0．01 6344 Akaike info criterion -5．456889
Sum squared resid 0．1 861 95 Schwarz criterion -5．437384
Log Iikelihood 1 91 2．91 1 Durbin-Watson stat 2．070561
45
l：海人学硕I：学位论文
12、华菱JTPl
GARCH=c(1)+C(2)*RESID(·1)^2+C(3)+GARCH(-1)。
Coefficient Std．Error z-Statistic Prob．
C
RESID(-1)^2
GARCH(-1)
R-squared
Adjusted R-squared
S．E．of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Variance Equation
3．05E．05 1．37E-05 2．223471 0．0262
0．0421 71 0．01 9698 2．1 40836 0．0323
0．871 1 21 0．05561 6 1 5．66309 0．0000
-0．000000 Mean dependent var 一1．70E-06
-0．002963 S．D．dependent var 0．01 8397
0．018424 Akaike info criterion -5．1 62331
0．2291 37 Schwarz criterion -5．1 42335
1 753．030 Durbin-Watson stat 2．062720
13、侨城HQCl
GARCH=C(2)+C(3)*RESID(一1)^2+C(4)+GARCH(一1)
Coefficient Std．Error z-Statistic Prob．
C 0．001 794 0．000950 1．888404 0．0590
C
RESID(一1)^2
GARCH(一1)
R—squared
Variance Equation
1．48E．05 4．98E一06 2．976400 0．0029
0．036295 0．00971 1 3．737659 0．0002
0．943067 0．01 5265 61．7801 5 0．0000
-0．000041 Mean dependent var 0．001960
上海人学硕}：学位论文
Adjusted R-squared
S。E．of regression
Sum squared resid
Log likelihood
’
-0．004389
0．02601 6
0．467009
1580．21 3
04M01 04M07 05M01 05M07 06M07 07M01 E互噩亟圃
S．D．dependent var．
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Durbin-Watson stat
0．025959
-4．542402
4．51 6220
2．022951
14、马钢CWBl
GARCH=c(1)+C(2)+RESID(-1)^2+C(3)。GARCH(．1)
Coefficient Std．Error z-Statistic Prob．
Variance Equation
C 2．43E-05 7．84E一06 3．098651 0．0019
RESID(-1)^2 0．075875 0．01 5543 4．881 796 0．0000
GARCH(一1)0．886605 0．02391 8 37．06799 0．0000
R-squared -0．0001 65 Mean dependent var 0．00031 7
Adjusted R-squared -0．0031 29 S．D．dependent var 0．024668
S．E．of regression 0．024706 Akaike info criterion -4．639859
Sum squared resid 0．41 2024 Schwarz criterion -4．61 9863
Log Iikelihood 1 575．91 2 Durbin-Watson stat 1。920567
[一GARCHVOLATILITY j I+MARKET PRICE--THEORYPPJCE J
15、海尔JTPl
GARCH=c(1)+C(2)★RESID(一1)^2+C(3)’GARCH(．1)
Coefficient Std．Error z-Statistic Prob．
Variance Equation
C 1．03E-05 6．86E-06 1．507181 0．1318
47
．I：海人学硕上学位论文
RESID(一1)^2
GARCH(-1)
R-squared
Adjusted R-squared
S．E．of regression
Sum squared resid
Log likelihood
0．033404
0．930238
-0．0001 44
-0．003081
0．01 6837
0．193050
1833．107
0．01 2229 2．731 565
0．030848 30．1 5554
Mean dependent var
S．D．dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Durbin．watson stat
0．0063
0．0000
-0．000201
0．016811
—5．351 190
．5．331 330
2．1 94451
E三亟垂匠区iij司E三巫坠亘亟至三三型曼亟!墨堡l
16、沪场JTPl
’ GARCH=c(1)+C(2)’RESID(一1)^2+C(3)+GARCH(一1)
Coefficient Std．Error z-Statistic Prob．
Variance Equation
C 1．76E-05 6．01 E-06 2．921 434 0．0035
RESID(一1 1^2 0．094728 0．021 552 4．395336 0．0000
GARCH(．1 1 0．858932 0．034665 24．77786 0．0000
R．squared -0．002861 Mean dependent var 0．000966
Adjusted R-squared -0．005780 S．D．dependent var 0．018073
S．E．of regression 0．01 81 26 Akaike info criterion -5．264592
Sum squared resid 0．225705 Schwarz criterion 一5．244868
Log Iikelihood 1 81 9．284 Durbin-Watson stat 2．042979
48
25 50 75 100 125 150 175 200 225
f二海人学硕}学位论文
17、深能JTPl
GARCH=0(1)+C(2)。RESID(-1)^2+C(3)★GARCH(·1)
Coefficient Std．Error z-Statistic Prob．
Vanance Equation
C 1．77E-05 9．07E舶1．956559 0．0504
RESID(．1)^2 0．056640 0．01 61 76 3．501 354 0．0005
GARCH(．1)0．91 0765 0．028795 31．62924 0。0000
R-squared -0．00001 1 Mean dependent var -7．67E·05
Adjusted R-squared -0．003005 S．D．dependent var 0．022693
S．E-of regression 0．022727 Akaike info criterion -4．767893
Sum squared resid 0。345028 Schwarz criterion -4．747735
Log Iikelihood 1 602．628 Durbin-Watson stat 1．940655
1 8、首CJJJTBl
GARCH=0(1)+C(2)’RESID(-1)^2+C(3)*GARCH(-1)
Coefficient Std．Ermr z-Statistic Prob．
Variance Equation
C 4．1 9E．05 2．23E-05 1．880231 0．0601
RESID(．1)^2 0．058657 0．01 7818 3．292043 0．0010
GARCH(．1、0．619437 0．076501 10．71139 0．0000
R．squared -0．000064 Mean dependent var 0．0001 48
Adjusted R．squared -0．003009 S．D．dependent var 0．01 8583
S．E．of regression 0．01 861 1 Akaike info criterion -5．145744
Sum squared resid 0．2351 93 Schwarz criterion 一5．1 25839
Log likelihood 1 757．699 Durbin-Watson stat 2．01 1 292
49
I：海人学硕}：学位论文
25 50 75 100 125 150 175 200 225
19、万科HRPl
GARCH=c(1)+C(2)’RESID(一1)A2+C(3)+GARCH(-1)
Coefficient Std．Error z-Statistic Prob．
Variance Equation
C
RESID(-1)^2
GARCH(-1)
R-squared
Adjusted R-squared
S．E．of regression
Sum squared resid
Log likelihood
3，63E-05
0．0481 85
0．880238
-0．001 881
-0．004793
0．022409
0．345477
1 658．657
1。31 E．05 2．779075
0．01 3744 3．505966
0．03461 8 25．42745
Mean dependent var
S．D．dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Durbin-Watson stat
0．0055
0．0005
0．0000
0．000969
0．022355
-4．792060
-4．772357
1．983933
25 50 75 100 125 150
20、五粮YGCl ，
GARCH=c(1)+C(2)’RESID(一1)^2+C(3)。GARCH(·1)
Coefficient Std．Error z-Statistic Prob．
Variance Equation
C 2．50E．05 9，44E一06 2．643666 0．0082
RESlD(-1)^2 0．096369 0．01 9721 4．886504 0．0000
J：海人学硕J：学位论文
GARCH(一1)0．837791 0．037959 22．07096 0．0000
R—squared -0．001 71 7 Mean dependent var 0．000789
Adjusted R—squared -0．004646 S．D．dependent var 0．01 9048
S．E．of regression 0．们9092 Akaike info criterion ．5．140663
Sum squared resid 0．249325 Schwarz criterion ．5．1 20871
Log likelihood 1 768．81 8 Durbin-Watson stat 2．058778
21、五粮YGPl
GARCH=c(I)+C(2)+RESID(一1)^2+C(3)+GARCH(．1)
Coefficient Std．Error z-Statistic Prob．
Variance Equation
C 2．50E-05 9．44E-06 2．643666 0．0082
RESlD(一1)^2 0．096369 0．01 9721 4．886504 0．0000
GARCH(·1) 0．837791 0．037959 22．07096 0．0000
R-squared -0．001 71 7 Mean dependent var 0．000789
Adjusted R-squared -0．004646 S．D．dependent var ·0．01 9048
S．E．of regression 0．01 9092 Akaike info criterion ．5．140663
Sum squared resid 0．249325 Schwarz criterion ．5．1 20871
Log likelihood 1 768．81 8 Durbin-Watson stat 2．058778
51
，l：海人学硕，{：学位论文
22、武钢CWBl
GARCH=c(1)+C(2)+RESID(-1)A2+C(3)’GARCH(一1)
Coefficient Std．Error z-Statistic Prob．
Variance Equation
C 2．33E-05 7．61 E-06 3．05731 1 0．0022
RESID(．1)^2 0．1 53468 0．028095 5．462387 0．0000
GARCH(．1 l 0．832393 0．02551 6 32．62260 0．0000
R-squared -0．005603 Mean dependent var 0．0021 69
Adjusted R，squared -0．008535 S．D．dependent var 0．028999
S．巴of regression 0．0291 23 Akaike info criterion -4．402432
Sum squared resid 0．581 823 Schwarz criterion -4．382685
Log likelihood 1 51 9．638 Durbin-Watson stat 1．9891 1 9
23、武钢JTBl
GARCH=C(1)+C(2)*RESID(-1)^2+C(3)★GARCH(一1)
Coefncient Std．Error z-Statistic Prob．
篁昌皇====昌昌====昌昌宣昌昌皇篁皇==盎=皇=昌昌昌篁曹II=昌昌===昌=宣二蕾；昌宣昌昌篁昌==昌昌昌=鲁霉篁皇罩昌昌皇==昌昌昌薯昌皇皇皇昌皇昌畜；==昌昌昌幂
Variance Equation
C 6．40E-05 1．66E．05 3．847442 0．0001
RESID(．1)^2 0．160692 0．028588 5．621029 0．0000
GARCH(．1) 0．783404 0．034797 22．51 384 0．0000
R-squared -0．001 349 Mean dependent var 0．001 1 22
Adjusted R—squared -0．004269 S．D．dependent var 0．030556
S．E．of regression 0．030621 Akaike jnfo criterion -4．242287
Sum squared resid 0．643237 Schwarz criterion -4．222540
L09 Iikelihood 1 464．468 Durbin-Watson stat 2．027970
52
【：海人学硕Ij学位论文
25 50 75 100 125 150 175 200 225
24、武钢JTPl
，GARCH=c(1)+C(2)’RESlD(-1)^2+C(3)。GARCH(-1)
Coefficient Std．Error z-Statistic Prob．
Variance Equation
C 、
6．40E．05 1．66E—05 3．847442 0．0001
RESID(．1 1^2 0．160692 0．028588 5．621029 0．0000
GARCH(．1)0．783404 0．034797 22．51 384 0．0000
R．squared -0．001349 Mean dependent var 0．001 1 22
Adjusted R-squared -0．004269 S．D．dependent var 0．030556
S．E．of regression 0．030621 Akaike info criterion -4．242287
Sum squared resid 0．643237 Schwarz criterion -4．222540
Log Iikelihood 1 464．468 Durbin-Watson stat 2．027970
25 50 75 100 125 150 175 200 225
25、雅戈QCBl
GARCH=C(1)+C(2)’RESID(-1)^2+C(3)’GARCH(一1)
Coefficient Std．Error z-Statistic Prob．
、Variance Equation
53
海人学硕．1：学位论文
C
RESID(-1)^2
GARCH(一1)
R—squared
Adjusted R-squared
S．E．of regression
Sum squared resid
Log likelihood
1．06E．05
0．0471 53
0．934761
-0．0001 23
-0．002993
0．022421
0．350388
1 703．830
2．82E-06 3．756628
0．01 0442 4．51 5634
O．01 4981 62．39458
Mean dependent var
S．D．dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Durbin-Watson stat
0．0002
0．0000
0．0000
0．000248
0．022388
-4．85951 4
-4．84001 0
2．003340
25 50 75 100 125 150 175 200 225
26、雅戈QCPl
GARCH=c(1)+C(2)+RESID(一1)^2+C(3)+GARCH(-1)
Coefficient Std．Error z-Statistic Prob．
Variance Equation
C
RESlD(-1)^2
GARCH(-1)
R-squared
Adjusted R-squared
S．E．of regression
Sum squared resid
Log likelihood
1．06E-05
0．0471 53
0．934761
-0．0001 23
-0．002993
0．022421
0．350388
1703．830
2．82E-06 3．756628
0．01 0442 4．51 5634
0．01 4981 62．39458
Mean dependent var
S．D．dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Durbin-Watson star
0．0002
0．0000
0．0000
0．000248
0．022388
-4．859514
-4．84001 0
2．003340
25 50 75 100 125 1∞175 200 225
．1：海人学顾}：学位论义
27、万华HXBl
GARCH=c(2)+C(3)tRESID(一1)^2+C(4)*GARCH(一1)
Coefficient Std．Error z-Statistic Prob．
C 0．001 724 0．000864 1．995555 0．0460
I●__目I=自#==============ljll％{自========================目目=_II i{≈
Variance Equation
C ． 1．18E．05 6．33E-06 1．861152 0．0627
RESlD(．1 1^2 0．058248 0．01 4500 4．01 71 35 0．0001
GARCH(．1 1 0．922258 0．021 627 42．64359 0．0000
R．squared -0．0001 52 Mean dependent var 0．00201 6
Adjusted R．squared -0．004584 S．D．dependent var 0．023742
S．E．of regression 0．023796 Akaike info criterion -4．7341 61
Sum squared resid 0．383361 Schwarz criterion -4．707591
Log Iikelihood 1615．982 Durbin-Watson stat 1．764785
25 50 75 100 125 150 175 200 225
28、万华HXPl
GARCH=C(2)+C(3)‘RESID(-1)^2+C(4)+GARCH(·1)
Coefficient Std．Error z-Statistic Prob．
C 0．001 724 0．000864 1．995555 0．0460
Variance Equation
C 1．18E田5 6．33E-06 1．861152 0．0627
RESID(．1)^2 0．058248 0，01 4500 4．01 71 35 0．0001
GARCH(．1 1 0．922258 0．021 627 42．64359 0．0000
R．squared -0．0001 52 Mean dependent var 0．00201 6
Adjusted R．squared -0．004584 S．D．dependent var 0．023742
S．E．of regression 0．023796 Akaike info criterion -4．7341 61
55
J：海人学硕。f：学位论文
Sum squared resid
Log likelihood
0．383361 Schwarz criterion
1 61 5．982 Durbin-Watson stat
一4．707591
1．764785
25 50 75 100 125 150 175 200 225
29、钾fJP,JTPl ．
GARCH=C(2)-I-C(3)+RESID(一1)^2+C(4)+GARCH(一1)
Coefficient Std．Error Z-Statistic Prob．
C 0．002445 0．001 082 2．259803 0．0238
Variance Equation
C 0．0001 04 4．01 E-05 2．58561 2 0．0097
RESlD(．1)^2 0．068330 0．01 8107 3．773716 0．0002
GARCH(．1 1 0．797849 0．06541 5 1 2．1 9681 0．0000
R-squared -0．000453 Mean dependent var 0．003038
Adjusted R．squared -0．004933 S．D．dependent var 0．027886
S．E．of regression 0．027955 Akaike jnfo criterion -4．366243
Sum squared resid 0．523597 Schwarz criterion -4．339458
Log Iikelihood 1 475．424 Durbin-Watson stat 1．885699
56
25 ∞ 75 100 125 150 175 2∞
一I：海人学硕{：学位论文
30、伊禾UCWBl
GARCH=c(1)+C(2)．RESID(一1)^2+C(3)。GARCH(-1)
Coefficient Std．Error z-Statistic Prob．
Variance Equation
R—squared
Adjusted R—squared
S．E．of regression
Sum squared resid
Log likelihood
田．001 534
-0．004506
0．026422
0．470552
1534．221
04M01 04啪7 05M01 05M07 06啪7 07啪1 E至亟亟圃
Mean dependent var
S．D．dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Durbin-Watson stat
0．001 032
0．026363
叫4．523547
-4．503528
1．736063
25 50 75 100
31、原水CTPl
GARCH=c(1)+C(2)+RESID(-1)^2+C(3)★GARCH(一1)
Coefficient Std．Error z-Statistic Prob．
R-squared
Adjusted R-squared
S．E．of regression
Sum squared resid
Log likelihood
-0．000973
-0．003934
0。01 8277
0．225807
1 763．094
Mean dependent var
S．D．dependent var
Akaike Info criterion
Schwarz criterion
Durbin-Watson stat
57
0．000568
0．01 8241
．5．184371
．5．164398
2．054759
l二海人学硕I：学位论义
03M07 04M01 04M07 05M01 05M07 06M07 07M01 E亘亚亟圃
32、云化CWBl
GARCH=C(1)+C(2)。RESID(-1)^2+C(3)+GARCH(一1)
Coefficient Std．Error z-Statistic Prob．
Variance Equation
C 2．08E一05 1，24E一05 1．682491 0．0925
RESID(．1 1^2 0．052353 0．014575 3．591 953 0．0003
GARCH(．1)0．926721 0．023948 38．69797 0．0000
R-squared -0．004201 Mean dependent var 0．001 956
Adjusted R-squared -0．007091 S．D．dependent var 0．030194
S．E．of regression 0．030301 Akaike info criterion -4．189521
Sum squared resid 0．638099 Schwarz criterion -4．169973
Log Iikelihood 1 465．1 43 Durbin-Watson stal 1．966882
33、招行CMPl
GARCH=c(1)+C(2)’RESID(一1)^2+C(3)’GARCH(一1)
Coefficient Std．Error z-Statistic Prob．
Variance Equation
C 2．51E-05 1．04E旬5 2．411353 0．0159
58
．1：海人学硕．1：学位论文
RESID(-1)^2
GARCH(-1)
R．squared
Adjusted R-squared
S．E．of regression
Sum squared resid
Log likelihood
0．049708
0．885884
．0．001 593
-0．004539
0．01 9376
0．255288
1 737．236
0．01 4267 3．4841 21
0．039069 22．67485
Mean dependent var
S．D．dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Durbin-Watson stat
0．0005
0．0000
0．000771
0．01 9332
—5．078290
—5．058408
2．03551 1
E互噩亟圃E逦函五亟三三亟巫亟园
34、中化CWBl
GARCH=0(1)+C(2)+RESID(-1)^2+C(3)+GARCH(一1)
’C
RESID(一1)^2
GARCH(-1)
R-squared
Adjusted R-squared
S．E．of regression
Sum squared resid
Log likelihood
2．84E-05
0．0731 80
0．896280
-0．002867
_0．005796
0．029894
0．61 2140
1 462．864
9．81 E∞6 2．891 531
0．016954 4．31631 1
0．021 565 41．56092
Mean dependent var
S．D．dependent var
Akaike info critE}rion
Schwarz criterion
Durbin-Watson stat
0．0038
0．0000
0．0000
0．001 595
0．029807
-4．243790
—4．224021
1．993773
__：_●!-：●_塑-_-查-●堂__-堡_-__：--_!_：_-_兰__-竺_●笙-●。兰。-_●___●__●__●-_-I_________●-●___-●。。。--_I_-____-____。。。。’’。—。_——。’—1。——’———一一一一一一一一。一
35、中集ZYPl
GARCH=c(1)+C(2)+RESID(一1)^2+C(3)’GARCH(一1)
Coefficient Std。Error z-Statistic Prob。
Variance Equation
C 2．70E．05 8．78E-06 3．081 1 30 0．0021
RESID(．1、^2 O．1 32054 0．020884 6．3231 28 0．0000
GARCH(．1)0．842288 0．02491 9 33．80076 0．0000
R．squared -0．003096 Mean dependent var 0．001 478
Adjusted R-squared -0．006068 S．D．dependent var’0．026578
S_E．of regression 0．026659 Akaike info criterion -4．544858
Sum squared resid 0．47971 5 Schwarz criterion -4．524861
Log likelihood 1 543．707 Durbin-Watson stat 1．826795
I：海人学硕．1：学位论文
二、市场平均溢价、认购权证平均溢价和认沽权证平均溢价数据
日期市场认购认沽日期市场认购认沽
2005—8—22 0．230 0．230 2005—9-30 0．721 O．72l
2005-8-23 0．687 0．687 2005-10一10 0．715 0．715
2005-8—24 0．965 0．965 2005-10—1l 0．666 0．666
2005—8—25 1．078 1．078 2005一l 0-12 0．691 0．691
2005—8—26 1．107 1．107 2005一lO一13 0．698 0．698
2005—8—29 1．054 1．054 2005—10-14 0．681 0．681
2005—8—30 0．8lO O．810 2005-10一17 0．658 0．658
2005—8—3 1 0．933 0．933 2005—10-18 0．604 0．604
2005—9-1 0．952 0．952 2005—10-19 0．620 0．620
2005——9——2 0．872 0．872 2005—10一20 0．595 0．595
2005——9——5 0．893 0．893 2005—10-2l 0．604 0．604
2005-9-6 0．914 0．914 2005—10-24 0．617 0．617
2005-9-7 0．895 0．895 2005—10一25 0．603 0．603
2005-9—8 O．914 O．914 2005-1 0-26 0．518 O．518
2005—9-9 0．932 0．932 2005-1 0-27 0．479 0．479
2005—9-12 O．951 0．951 2005一10-28 0．528 0．528
2005-9-13 0．947 0．947 2005—10—3l 0．876 0．876
2005——9——14 0．934 0．934 2005一l 1-1 0．758 0．758
2005—9一l 5 0．926 0．926 2005-1 1—2 0．757 0．757
2005—9一16 0．879 0．879 2005—1l一3 O．916 O．916
2005——9——1 9 0．849 0．849 2005一ll一4 1．087 1．087
2005—9—20 0．890 0．890 2005-1 1—7 1．304 1．304
2005—9—2 l 0．850 0．850 2005—1 1—8 1．445 L 445
2005—9-22 0．828 0．828 2005一“一9 0．970 0．970
2005—9—23 0．670 0．670 2005-1 1—10 1．242 1．242
2005-9-26 0．742 0．742 2005—1 l一11 1．453 1．453
2005—9—27 0．705 0．705 2005一11—14 1。619 1．619
2005—9—28 0．725 0．725 2005-ll一15 1．501 1．501
2005—9—29 0．736 0．736 2005—1l-16 1．691 1．691
6l
l：海人学颂．1：学位论文
2005-ll一17 1．700 1．700 2006一l—16 0．921 1．232 0．689
2005—1l一18 1．438 1．438 2006一l—17 0．895 1．199 0．667
2005-1 1—21 1．624 1．624 2006-1-18 0．842 1．113 0．639
2005-1 1-22 1．645 1．645 2006—1—19 0．818 1．038 0．653
2005-1 l-23 0．639 0．897 O．122 2006-1-20 O．715 0．914 0．566
2005-1 1—24 0．866 1．052 0．495 2006-1-23 O。58l 0。742 0．459
2005-1 1—25 1．126 1．202 0．976 2006-1-24 0．465 0．632 0．34l
2005一11-28 0．860 1．009 0．563 2006-1-25 0．449 0．590 0．342
2005一l l一29 0．672 0．900 O．216 2006-2-6 0．629 0．732 0．551
2005一ll一30 0．768 1．004 0．297 2006—2-7 O．615 0．773 0．496
2005—12-1 0．871 1．124 0．363 2006-2-8 0．586 O．751 0．461
2005——12——2 0．813 1．079 0．281 2006-2-9 0．723 0．900 0．590
2005·—12—-5 0．687 1．233 0．323 2006—2-10 0．677 0．843 0．553
2005-12-6 0．663 0．89l 0．436 2006—2-13 0．715 0．892 0．582
2005-1 2—7 0．737 1。108 0．366 2006-2-14 0．718 0．918 0．567
2005-12-8 0．814 1．234 0．394 2006—2一15 0．738 0．960 O．57l
2005一12-9 0．763 1．142 0．385 2006-2-16 0．644 O．912 0．444
2005一12—12 O．841 1．123 0．418 2006-2-17 0．513 0．736 0．345
2005一12—13 0．798 1．183 O．413 2006—2-20 0．585’ 0．836 0．397
2005-12-14 O．79l 1．175 0．407 2006—2-21 0．590 0．764 0．460
2005—12—15 0．745 1．135 0．355 2006-2-22 0．593 0．729 0．492
2005-12一16 O．819 1．158 0．480 2006-2-23 0．559 0．737 0．425
2005—12-19 0．876 1．219 0．533 2006—2-24 0．600 0．755 0．483
2005-12-20 0．967 1．299 0．636 2006—2-27 0．650 0．825 O．519
2005-12-2l 1．027 1．443 0．6ll 2006—2—28 O．615 ，0．777 0．493
2005—12-22 1．029 1．417 0．64l 2006—3-1 0．654 0．798 0．545
2005—12—23 1．009 1．396 O．718 2006-3-2 0．412 0．785 0．225
2005-1 2-26 0．990 1．302 0．756 2006-3-3 0．345 0．722 O．157
2005一12-27 0．974 1．271 0．751 2006-3-6 0．369 0．725 0．190
2005—12—28 0．973 1．263 0．754 2006—3-7 0．075 0。699 —0．192
2005—12-29 0．923 1．183 0．728 2006—3-8 0．059 0．704 —0．217
2005—1 2-30 0．927 1．185 0．734 2006—3-9 O．184 O．917 一O．130
2006-1-4 0．966 1．216 0．778 2006—3一10 0．187 0．853 —0．099
2006一l一5 1．027 1．284 0．834 2006—3-13 0．225 0．854 —0．045
2006—1—6 0．978 1．234 0．785 2006—-3——14 0．254 0．879 —0．014
2006——1——9 0．979 1．22l 0．798 2006—3一15 0．248 O．815 0．005
2006一l—lO O．95l 1．196 0．767 2006-3-16 0．233 0．831 一O．066
2006一l一1l 0．944 1．193 0．758 2006-3-1 7 0．239 0．792 O．00l
2006—1-12 0．889 1。119 0．716 2006—3-20 0．247 0．798 O．0lO
2006—1—13 0．891 1．145 0．702 2006—3-2 l 0．268 0．784 0．047
J：海人学硕．Ij学位论文
2006-3-22 0．275 0．790 0．054 2006—5—25 O．710 1．007 O．512
2006—3—23 0．286 0．835 0．05l 2006-5-26 0．761 1．160 0．496
2006-3—24 0．266 O．813 0．03l 2006-5—29 0．984 1．455 0．670
2006-3—27 0．300 0．813 0．081 2006—5—30 0．999 1．335 0．759
2006-3—28 0．286 0．755 0．086 2006—5—3 l 1．142 1．294 1．048
2006-3-29 0．273 O．701 0．090 2006-6一l 1．227 1．226 1．228
2006—3-30 0．257 0．705 0．065 2006—6-2 0．776 0．737 0．800
2006—3—31 0．178 0．502 0．016 2006-6-5 0．806 1．019 0．673
2006—-4——3 0．015 0．286 一O．135 2006-6-6 0．868 1．047 0．756
2006-4—4 0．016 0．266 -0．123 2006-6-7 0．833 1．079 0．679
2006-4-5 0．063 0．329 —0．086 2006-6—8 0．767 1．160 O．52l
2006-4-6 0．113 0．381 —0．036 2006-6-9 0．798 1．10l 0．608
2006-4-7 0．048 0．326 一O．138 2006—6-12 0．877 1．238 0．652
2006-4-10 O．091 0．365 —0．09l 2006—6—13 0．789 1．238 0．489
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63
j：海人学硕：L学位论文
2006—7—2 1 0．739 0．926 0．629 2006—9一l 8 0．737 0．752 0．727
2006—7—24 0．784 0．948 0．688 2006-9-19 0．750 0．762 0．743
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2006-7—27 0．822 0．958 0．742 2006—9-22 0．697 O．719 0．683
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2006——9—‘6 0．813 0．966 O．718 2006-11—9 0．772 0．727 0．801
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2006-9-I 5 0．781 0．840 0．745 2006-1 l-20 0．880 0．645 1．049
I：海人学硕J：学位论文
2006—1 l一21 0．862 0．627 1．030 2007—1-22 0．352 -0．204 0．907
2006一ll一22 0．830 0．572 1．015 2007—1-23 0．254 —0．410 0．918
2006—11—23 0．857 O．618 1．028 2007-1-24 0．264 -0．405 0．934
2006—1 1-24 0．791 0．524 1．001 2007-1-25 0．490 0．026 ’0．954
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2006—12—6 0．648 O．165 1．028 2007-2-6 0．418 O．144 0．743
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2007—1—10 O．401 -0．246 1．049 2007-3-15 1．014 0．937 1．113
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2007—1—19 0．361 —0．149 0．872 2007／03／26 0．862 0．665 1．098
l：海人学硕。l：学位论文
2007／03／27 0．789 0．530 1．126
2007／03／28 0．749 0．453 1．176
2007／03／29 0．846 0．573 1．173
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2007／04／05 0．557 O．181 1．007
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2007／05／09 0．237 —0．250 0．907
2007／05／10 O．142 -0．325 0．921
2007／05／11 0．462 O．191 0．913
2007／05／14 0．408 0．050 0．919
2007／05／15 O．618 0．285 1．117
三、分阶段统计数据
1、19只权证上市首月溢价水平数据：
上市天数市场平均认购jI‘均溢价、P均上市天数市场、r均认购甲均溢价jF均
1 O．173054 0．012562 0．289775 12 0．770274 O．817838 0．735682
2 0．393882 0．35505l 0．422123 13 0．738613 0．86546 0．64636
3 0．590549 0．730891 0．488483 14 0．690234 0．836075 0．584168
4 0．645915 0．691941 O．612441 15 0．702296 0．834091 0．606445
5 0．6061l 0．664313 0．56378 16 0．676073 0．798595 0．586966
6 O．67198l 0．780957 0．592726 17 0．670094 0．753508 0．609429
．J：海人学硕I：学位论文
7 0．729956 0．770156 0．70072 18 0．685756 0．739448 0．646706
8 0．742311 0．70026l 0．772893 19 0．63723 0．694434 0．595627
9 O．71863 0．751552 0．694686 20 0．613047 0．695937 0．552763
10 0．6620儿0．686128 0．644472 21 0．561644 0．690019 0．46828
“ 0．72234 O。781526 0．679296
2、19只权证第2．7月数据：
上市天数市场、P均认购、卜均溢价，}￡均上市天数市场、I‘均认购·f，均溢价甲均
22 O．173054 0．690019 0．46828 55 0．505394 0．830197 0．355131
23 0．393882 0．90345 0．470646 56 0．453038 0．856941 0．33248
24 0．590549 0．925572 0．479856 57 0．49598l 0．87967l 0．33592
25 0．645915 0．869979 0．464599 58 0．491309 0．835693 ．0．356049
26 0．60611 0．8669 0．435719 59 0．452238 0．83687 0．366303
27 O．67198l 0．858108 0．502538 60 0．530972 0．861129 0．379848
28 0．729956 0．898252 0．491108 61 0．503234 O．818366 0．406029
29 0．742311 O．918358 0．46148 62 O．51916 0．858974 0．437999
30 O．71863 0．962997 0．428376 63 0．522406 0．878016 0．375491
31 0．6620ll 0．930769 0．444959 64 0．50281 0．837017 0．359677
32 0．72234 0．862825 0．430085 65 0．470241 0．850444 0．343862
33 0．770274 0．777139 0．438878 66 0．454127 0．830326 0．326322
34 0．738613 O．754471 O．410803 67 O．512032 0．806564 0．298833
35 0．690234 O．711088 0．355799 68 O．501853 0．824878 0．29251
36 0．702296 0．638713 O．318001 69 0．525754 0．847514 0．296143
37 0．676073 0．736986 0．320704 70 0．512764 0．864402 0．31718
38 0．670094 0．677823 0．355664 71 0．561144 0．802446 0．335838
39 0．685756 0．663727 0．298428 72 0．548397 0．804243 0．344805
40 0．63723 0．79057 0．342173 73 0．548845 0．778332 0．341772
41 O．613047 O．671233 O．381052 74 0．557788 0．762059 0．333851
42 0．561644 0．691923 0．393513 75 0．555159 0．708776 0．324462
43 0．652879 0．699145 0。393869 76 0．553306 0．700244 0．323509
44 0．667526 0．700247 0．35922 ’ 77 0．564868 0．721551 0．344062
45 0．635285 0．643668 0．344112 78 0．558004 0．717594 0．351627
46 O．617269 0．598343 0．349243 79 0．564437 0．676216 O。381995
47 0．652252 0．664631 0．40105 80 0．582493 0．67824 0．372866
48 0．662537 0．672974 0．377401 81 0．579644 0．69002l 0．402798
49 0．65385 O。681666 0．412363 82 0．61525l 0．724244 0．381933
50 0．653479 0．647853 O．414517 83 0．58708l 0．716974 0．399101
5l 0．6495l O．710585 0．452459 84 0．560662 O．721987 0．406276
52 O．61229l 0．746772 0．404124 85 0．55716 0．681553 0．425878
53 O．581304 0．808346 0．360117 86 0．538534 0．635005 O．418298
54 0．555505 0．795269 0．385074 87 0．512614 O．651933 0．415295
67
L海人学硕，l：学位论文
上市天数市场甲均认购、F均溢价jP均上市天数市场j驴均认购、F均溢价，F均
88 0．516665 0．703335 0．477277 127 0．594172 0．739535 0．492439
89 0．528299 0．684666 0．471599 128 0．57567 0．782406 0．495123
90 0．54759 0．688695 0．470562 129 0．570282 0．823785 0．492157
91 0．532304 0．650788 0．428951 130 0．557305 0．787295 0．485595
92 0．538252 0．694561 0．4317t9 13l 0．605486 0．82906 0．502489
93 0．525587 0．738667 0．474816 132 0．612872 O．714033 0．518454
94 O．514149 0．704907 0．450345 133 0．654358 O．717481 0．545815
95 0．486279 0．65352 0．432591 134 0．655814 0．730244 0．563536
96 0．482134 0．652097 0．38583 135 0．645497 0．705934 O．516936
97 0．503005 0．689381 0．428548 136 0．571758 0．660809 0．508856
98 0．505718 0．675484 0．43079 137 0．575019 0．545045 O．511864
99 0．505878 0．679074 0．429631 138 O．619563 0．564565 0．536195
100 0．501444 0．707524 0．440418 139 0．597347 0．612478 0．51444
101 0．523734 0．728599 0．456872 140 0．656206 0．583364 0．536736
102 0．526063 0．820176 0．383393 141 0．62274l 0．623301 0．530302
103 0。532943 0．752474 0．380994 142 0．617423 0．575545 0．575468
104 0．539207 0．75413 0．461135 143 0．614992 0．608854 0．561138
105 0．53353 0．817837 0．438247 144 0．564185 0．61509l 0．570213
106 0．509543 0．72729 0．459461 145 0．576497 0．600501 0．57261l
107 O．514932 0．749141 0．470196 146 O．612568 0．555505 0．552882
108 0．572459 0．740653 0．443683 147 0．60226 0．502476 0．556773
109 O．56131l 0．741803 0．433066
110 0．562408 O．710693 0．434595
1ll 0．522356 0．754906 0．48595
1 12 0．542389 0．80356 0．460321
113 0．585912 0．866546 0．484608
114 0．557529 0．836499 0．511267
115 0．525613 O．813722 0．510916
116 0．497943 0．674569 0．4895l
117 0．538372 0．705373 0．470737
118 0．533819 0．767102 0．501531
119 0．534659 0．787055 0．445581
120 0．552884 0．871726 0．48379
12l O．571283 0．792164 0．487202
122 0．567301 0．802714 0．469191
123 0．537407 0．795924 0．470246
124 0．591355 O．711324 0．446474
125 0．606954 0．738102 0．447213
126 0．578496 0．793526 0．467801
j：海人学顾．1：学位论文
3、19只权证到期前最后一个月溢价数据：
末月市场jF均认购，F均溢价·、F均末月市场平均认购一、}￡均溢价、F均
l 0．2030l -0．13372 0．447903 12 O．21602 O．OlOl88 0．365717
2 0．205908 一O．11766 0．441229 13 0．169607 -0．10271 0．367655
3 0．17923 -0．19956 0．454713 14 O．115824 -0．22576 0．36425
4 O．196247 -0．14874 0．447146 15 O．130786 一O．18919 0．363493
5 0．202791 —0．12036 0．437811 16 0．139977 一O．17223 0．367036
6 0．22391l -0．09555 0．456247 17 0．054537 一O．36168 0．357241
7 O。197916 -0．10733 O．4199ll 18 O．041805 —0．34353 0。322049
8 O．215671 -0．02908 0．393672 19 0．062712 —0．2332l 0．277926
9 0．238213 0．005768 0．407264 20 一O．01146 -0。35483 0．238263
lO 0．180385 -0．09967 0．384059 2l 一0．15309 一O．44168 0．05679
1l 0。170056 —0。09825 0，365183
四、BS公式vB源程序代码
Option Explicit
Function BSMOptPrice(optType，SO，K r’q，T'sigma)
’Calculates Black—Scholes·Merton option price
’optType=1 forcall，一1 forput
’This function uses Functions BSDl and BSD2
Dim exprT,expqT,ND 1，ND2
IfSO>0AndK>0AndT>0And sigma>0Then
exprT=Exp(-r幸T)
expqT=Exp(一q幸T)
ND
1=Application．NormSDist(optType幸一
BSDI(S0，K f’q，T’sigma))
ND2=Application．NormSDist(optType宰一
BSD2(S0，K r，q，T'sigma))
BSMOptPrice=optType·(SO事expqT事NDl·一
K+exprT事ND21
ElseIfS0>0AndK>0And sigma>0AndT=0Then
BSMOptPri粤=Application．Max(O，optType幸(so·K))
Else
．MsgBox”One of the inputs provided is invalid”
BSMOptPrice=0
EndIf
End Function
』：海人学硕l：学位论文
Private Function BSD I(SO，K r’q，T'sigma)
’Calculates D 1 for Balck-Scholes—Merton option pricing
BSDI。(Log(S0／K)+(r—q+0．5}sigma^2)·T)／一
(sigma奉Sqr(T))
EndFunction
Pfivam Function BSD2(S0，K r，q，T'sigma)
’Calculates D2 for Balck·Scholes-Morton option pricing
BSD2=BSDI(S0，K r，q，T，sigma)·(sigma幸Sqr(T))
End Function
70
：海人学硕．1：学位论文
作者在攻读硕士学位期间公开发表的论文
【l】．张兴国，《从标会透视我国民间金融的生存空间》，《经济师》，2008年，1月刊：
121．杨洪涛，张兴国《利率期限结构模型和我国的利率期限结构》，《当代经济》，2007
年，10月刊。
7l
I：海人学硕十学位论义
致谢
本文是在导师张梅琳教授的悉心指导下完成的。承蒙张老师的亲切关怀和
精心指导，虽然有繁忙的工作，但仍抽出时间给予我学术上的指导和帮助，特
别是给我提供了良好的学习环境，使我从中获益不浅。张老师对学生认真负责
的态度、严谨的科学研究方法、敏锐的学术洞察力、勤勉的工作作风以及勇于
创新、勇于开拓的精神是我永远学习的榜样。在此，谨向张老师致以深深的敬
意和由衷的感谢。
还要感谢我的父母，他们在生活上给予我很大的支持和鼓励，是他们给予
我努力学习的信心和力量。
最后，感谢所有关心我、支持我和帮助过我的同学、朋友、老师和亲人。
在这里，我仅用一句话来表明我无法言语的心情：感谢你们!