Learning and Index Option Returns
学习与指数期权收益AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究部分信息均衡中的指数看跌期权定价与收益来源，支持资产定价分类，未涉及收益预测方法。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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学习与指数期权收益
- 研究问题
- 投资者对未知信息的学习过程，能否成为指数看跌期权异常收益的一个经济来源，并解释观测到的收益模式？
- 方法与思路
- 作者建立部分信息下的均衡模型，由理性贝叶斯学习者为看跌期权定价，并将模型收益与标普500期权及无学习设定比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称含学习机制的模型生成与实际指数看跌期权相似的收益，而所考察的无学习模型设定未得到这一结果。
- 阅读关注点
- 核对投资者学习的对象、信息更新与均衡定价机制，以及参数设定、收益相似性的度量和无学习对照模型的可比性。
- 阅读边界
- 仅据所给RePEc出版社摘要；收益相似不能确证学习是唯一机制。摘要未提供样本、拟合数值或对其他解释的系统检验。
原文摘要
Little is known about the economic sources that may generate the abnormal returns observed in put index options. We show that the learning process followed by investors may be one such source. We develop an equilibrium model under partial information in which a rational Bayesian learner prices put option contracts. Our model generates put option returns similar to the empirical returns of S&P 500 put index options. This result is not obtained when we analyze alternative setups of the model in which no learning process exists.