【Python+Tushare·期权】微笑波动率曲线成因分析，并利用蒙特卡洛模拟估计欧式看涨期权的价值

利用R语言，根据GARCH模型进行波动率的预测。

MapReduce CSE587通过计算波动率来分析纳斯达克股票。 这是通过在Hadoop上使用MapReduce框架完成的。

结合ARCH模型预测S&P500的波动率，绪玉珍，，本文的研究对象是期权的标的资产，其主要目的就是通过ARCH模型、隐含波动率、成交量建立模型，以此来预测标的物的波动率，并讨论�

SV模型的统计性质

随机波动率模型（SV模型） 模型的定义为： 其中 ，且 和 独立。 估计SV模型比较困难，需要利用Kalman滤波的伪似然方法或者蒙特卡洛方法。

期权matlab代码 实习内容总结 数据的清洗以及建模求解使用python完成，画图有matlab完成 第一部分： 清洗和排序数据的代码以及做法描述 第二部分： 使用二叉树进行美式期权波动率的计算代码 第三部分： BS定价模型和二叉树定价模型的简单比较（代码）

大数据-算法-隐含波动率的函数型数据分析.pdf

由于真实收益变动过程的不可观察性，因此在波动率预测评估中最具挑战性的问题之一是为事后波动率找到准确的基准指标。 本文使用澳大利亚股票市场的超高频数据来构建无偏的事后波动率估计量，然后将其用作评估各种实际波动率预测策略（基于GARCH类模型）的基准。 这些预测策略可允许创新的偏斜分布，并在标准GARCH波动率模型之外使用各种估计窗口。 在样本外测试中，我们发现，与使用基于稀疏采样的日内数据的实际波动率相比，使用无偏后波动率估计量，可以系统地减少所有模型规格的预测误差。 特别是，我们显示出三种基准预测模型在回报率和估计窗口分布不同的情况下胜过大多数修改后的策略。 比较三种标准的GARCH类模型，我们发现非对称功率ARCH（APARCH）模型在正常和金融动荡时期均表现出最佳的预测能力，这表明APARCH模型具有捕获Leptokurtic收益和典型波动率特征的能力。澳大利亚股市。

基于时间序列的分析方法，运用GARCH模型，对2009年1月1日至2012年6月1日我国上证180指数的日收益率数据进行了波动率的研究。根据收益率序列的波动率等特征，建立了GARCH(1，1)模型。实证结果表明，所建立的GARCH(1，1)模型是显著的，能够较准确地衡量上证180指数收益率的波动率，这对于资产收益率的波动率管理以及控制具有较大的实际应用价值。