《表2 参数估计结果：时变风险厌恶下的期权定价——基于上证50ETF期权的实证研究》

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《时变风险厌恶下的期权定价——基于上证50ETF期权的实证研究》

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注：粒子数选取为N=500，Log-lik是对数似然值，AIC是赤池信息准则，BIC是贝叶斯信息准则，（）中是极大似然估计的渐近标准误差。

基于上证50ETF收益率和iVX波动率指数联合时间序列数据，运用第3部分给出的基于CSIR滤波的极大似然估计方法得到TVRA-SV期权定价模型的参数估计结果如表2所示。为了比较起见，表2也给出了传统的CRA-SV（单因子GARCH扩散SV）期权定价模型的参数估计结果。CRA-SV模型可以看作是TVRA-SV模型的特例，因此对第三部分给出的用于估计TVRA-SV模型的基于CSIR滤波的极大似然估计方法进行简单的修改即可用于CRA-SV模型的估计。具体地，只需要将Mt看成常数，将不可观测的状态变量λt修改为：λt=vt=logVt，后面的估计程序则完全类似。