① 如何系统地学习量化交易
首先，我对这个问题是完全不知道怎么回答，为此，我专门去请教了我的老师。
我理解很难有一个定量交易的所谓的系统学习过程，定量的只是手段，交易逻辑是多样的，你可以通过形态描述，追踪市场方法，如不合理的降价，也可以把天体物理、小波分析、神经网络等复杂模型应用其中，你可以做的是K线结构上的策略，也可以做日线或每500毫秒数据进行决策的策略。所有的一切目的就是为了获利，所谓量化和程序化只是实现这一目的的手段。
一个strategist需要思考策略的思维框架，实现方式，而developer则是侧重了前后端接口，输入输出，界面设置，风控机制，平台拼接等等很多很多方面。其实很不相同吧。
② 我们是通过什么方式来提高人民币汇率的，汇率提高对外国经济有什么影响呢
摘要：中国加入WTO后，人民币对美元汇率的走势将保持相对稳定，人民币短暂的波动，不致改变汇率稳定的基调。从长期看，人民币汇率的走势应取决于我国经济发展水平和外汇供求关系等影响汇率变动的客观因素。随着加入WTO的日益临近，人民币对美元的汇率走势越来越受到众多学者及国外投资者的关注。笔者选择从汇率决定和汇率走势两个角度来分析我国加入WTO后人民币对美元的汇率走势。一、人民币对美元汇率的决定通常的做法是从考虑人民币汇率的决定因素开始分析。但是已有的经验研究表明，决定汇率长期走势和短期波动的因素很多，问题不仅在于他们之间的相互作用和因果关系非常复杂，而且长短期因素通常无法分离，一直是困扰学术界的一个问题。对转型经济而言，结构性的调整和变化非常频繁，经典的结构化模型很难有效。另外一条可供选择的途径，是从市场结构和定价方式来分析。这里，我们可以认为汇率决定于以下几个层次的市场：(一)外汇市场和货币市场；(二)资本市场，主要包括国债市场、股票市场和直接投资市场；(三)商品市场，具体而言是指进出口即贸易品市场。相应地做一个合理的简化，将汇率分解为三个部分：e＝e1+e2+e3……考虑一个汇率的时间序列，其中：e1表示汇率时间序列中的高频波动部分，它主要由外汇市场和货币市场的交易因素决定；e3表示长期趋势部分，它主要由商品市场的因素决定，如进出口贸易；e2表示介于e1和e3之间的汇率波动部分，经验研究表明，用以分析一般商品市场的季节因素等对于e2的决定并不显著成立，它更主要地取决于资本市场的有关因素，与收益率及其他典型变量有着密切的关系，e2的波动频率介于e1和e3之间。实际上，传统的利率平价理论，国际收支理论和资本市场理论的主要经验基础就来自于这个市场。透过这个分层市场的框架，我们可以对人民币的汇率决定和制度安排进行分析。中国的外汇市场并没有开放。在货币市场上，由于利率没有市场化，对人民币汇率行为基本上不发生影响，即e1的影响可以忽略。由于我国资本市场的分割，国债市场、股票市场以及直接投资的收益率，彼此之间相关性很弱，各种资产之间的替代性不明显。国债市场和股票市场对汇率的影响，以及汇率对这两个市场的影响都不显著。已有的经验研究只是表明，人民币汇率及其预期对直接投资和资本外逃的影响较大。所以e2的组成中，直接投资和资本外逃的影响因素是主要的，而股票和国债收益率与人民币汇率基本不挂钩。已有的实证分析表明，与人民币汇率关系最为密切的是进出口贸易，也就是一般意义上的商品市场。在人民币汇率波动中，e3的作用最为显著。二、加入WTO后，人民币对美元汇率走势的分析我国加入WTO以后，人民币对美元汇率的走势将在相当长的时期内保持相对的稳定，分析起来主要有以下几点：(一)良好的宏观经济发展趋势我国良好的宏观经济形势，使人民币兑美元的汇率处于合理的范围内。我国几年来启动了一系列扩大内需、刺激经济增长的政策措施，大幅度增发国债和银行贷款。良好的宏观经济运行形势，使我国经济实力与美国对比没有发生多大变化，因此人民币兑美元的汇率水平也不应有大的变动。(二)充足的外汇储备我国国际收支的经常项目和资本项目均处于顺差状态，外汇储备充足。从1994年我国成功地进行外汇体制改革，实行有管理的浮动汇率制以来，我国外汇供求关系一直处于供大于求的状态，使得我国外汇储备逐年增加，这是我国近几年来经常项目和资本项目双顺差的结果。亚洲金融危机虽然使出口遭到一定打击，但其增长率仍大于进口增长率，从而使经常项目保持了顺差的势头。在资本项目方面，东南亚国家货币贬值虽然增强了其对外资的吸引力，使流入我国的外资的增长速度有所减缓。但我国潜在的巨大市场，高速发展的经济，不断完善的投资软、硬环境以及稳定的政治环境仍对国际资本有很强的吸引力。从以上分析看出，影响人民币汇率形成的外汇供求状况在加入WTO后不会有大的变化，国际收支顺差、外汇市场上供大于求的状况使人民币汇率稳中有升。 (三)严格的外汇管理制度我国国内金融市场发育程度低，外汇管理制度严格，外债结构和规模比较合理。我国外汇管理制度的内容是：实行人民币经常项目下可兑换，但对资本项目仍然实行严格管制。不仅对资本项目下人民币兑换是限制的，而且对于资本项目下的外汇收入结汇也施加限制
③ 精通MATLAB金融计算的目录 MATLAB金融
5.1 瑞士再保险公司的案例 66
5.2 金融工具箱 67
5.2.1 主要功能 68
5.2.2 体系结构 68
5.2.3 主要函数 69
5.2.4 GUI工具 70
5.3 金融衍生品工具箱 71
5.3.1 主要功能 71
5.3.2 体系结构 72
5.3.3 主要函数 73
5.3.4 GUI工具 73
5.4 固定收益工具箱 75
5.4.1 主要功能 75
5.4.2 体系结构 75
5.4.3 主要函数 76
5.5 本章小结 77 6.1 日期和货币数据处理 78
6.1.1 日期数据格式 78
6.1.2 日期型数据处理函数 79
6.1.3 非交易日数据 87
6.1.4 货币格式转换 88
6.2 MATLAB图表操作 89
6.2.1 图表窗口的创建 89
6.2.2 图表数据的保存和载入 90
6.2.3 图表窗口的坐标 92
6.3 线型图的含义和绘制 94
6.3.1 线型图的含义 94
6.3.2 线型图函数 95
6.4 烛型图 96
6.4.1 烛型图的含义 96
6.4.2 烛型图函数 97
6.5 移动平均线 98
6.5.1 移动平均线的含义 98
6.5.2 移动平均线的计算 98
6.6 布林带 99
6.6.1 布林带的计算 100
6.6.2 布林带的函数 102
6.7 动态数据获取 103
6.7.1 创建定时器 103
6.7.2 Callback函数的参数 106
6.7.3 定时器使用实例 107
6.8 本章小结 110 7.1 债券的基本概念 111
7.1.1 现金流的时间价值 111
7.1.2 现值和终值的计算 112
7.1.3 债券报价方式 114
7.1.4 报价和交割价 115
7.2 基本固定收益工具和利率 116
7.2.1 基本固定收益工具 116
7.2.2 利率的计量 116
7.3 日期计量的SIA标准 117
7.3.1 中长期国债的定价 118
7.3.2 市政债券的定价 120
7.3.3 大额存单国库券的定价 121
7.4 固定收益证券的属性 121
7.4.1 固定收益证券数据的属性 121
7.4.2 收益率计算 122
7.4.3 价格计算 128
7.4.4 敏感性分析 137
7.5 固定收益证券的数据管理 140
7.5.1 Instrument型数据 140
7.5.2 Excel数据的读写 146
7.5.3 其他格式数据的读写 149
7.6 本章小结 151 8.1 利率期限结构计算 152
8.1.1 利息债券收益率 152
8.1.2 构建收益率曲线 152
8.1.3 Bootstrapping算法 154
8.1.4 利率期限结构计算函数 157
8.1.5 远期利率计算 158
8.1.6 期限结构曲线插值 162
8.2 基于利率期限结构
8.2 定价技术 163
8.2.1 利率期限结构的表示 163
8.2.2 债券定价技术 166
8.2.3 现金流定价技术 167
8.2.4 互换定价技术 169
8.2.5 产品定价函数及敏感性
8.2.5 分析函数 171
8.2.6 Instrument型数据的构建 172
8.3 利率模型 175
8.3.1 利率模型分类 175
8.3.2 HL模型 175
8.3.3 变方差HL模型 179
8.3.4 HL模型意义 185
8.4 BDT模型 186
8.4.1 BDT模型的构建 186
8.4.2 BDT模型的实现 189
8.5 HW和BK模型 190
8.5.1 三叉树的基本形态 191
8.5.2 HW模型的构建 191
8.5.3 HW模型的Q参数 196
8.5.4 BK模型简介 197
8.5.5 HW和BK模型的实现 198
8.6 HJM模型 200
8.6.1 HJM模型简介 200
8.6.2 HJM模型的实现 200
8.7 利率模型定价 202
8.7.1 利率模型的输入变量 202
8.7.2 产品的定价 204
8.8 本章小结 208 9.1 无套利和Black-Scholes方程 209
9.1.1 单步二叉树模型 209
9.1.2 风险中性定价 210
9.1.3 套利的数学模型 211
9.1.4 Black-Scholes模型假设 211
9.1.5 Black-Scholes方程 212
9.2 欧式期权的影响因素 214
9.2.1 欧式期权定价函数 214
9.2.2 欧式期权的希腊字母 215
9.3 欧式期权的风险度量 217
9.3.1 欧式期权希腊字母函数 217
9.3.2 期货期权定价函数 219
9.3.3 隐含波动率计算 220
9.4 期权价格的数值求解 221
9.4.1 多期二叉树模型 221
9.4.2 CRR模型 223
9.4.3 EQP模型 224
9.4.4 ITT模型 225
9.5 MATLAB中的CRR模型 225
9.5.1 资产价格二叉树 225
9.5.2 定价函数 228
9.5.3 其他定价函数 231
9.5.4 希腊字母计算 232
9.6 MATLAB中的EQP模型 232
9.6.1 资产价格二叉树 233
9.6.2 二叉树的等价式 235
9.6.3 定价函数 237
9.6.4 其他定价函数 239
9.7 有限差分法定价 239
9.7.1 有限差分法简介 239
9.7.2 自变量的离散化 240
9.7.3 隐式差分解法 241
9.7.4 方程的边界条件 242
9.8 本章小结 244 10.1 投资组合基础概念 245
10.1.1 价格序列和收益率
10.1.1 序列间的相互转换 245
10.1.2 方差、协方差与相关系数 248
10.1.3 线性规划问题的提出和
10.1.3 标准化 250
10.2 资产组合风险-收益计算 251
10.2.1 资产组合的收益率和
10.2.1 方差 251
10.2.2 收益率和标准差的计算 251
10.2.3 VaR的计算 253
10.3 资产组合有效前沿 254
10.3.1 资产有效前沿概念 254
10.3.2 简单约束条件下的资产
10.3.2 组合有效前沿 255
10.3.3 复杂约束条件下的
10.3.3 资产组合有效前沿 258
10.3.4 随机模拟法确定资产
10.3.3 组合有效前沿 260
10.4 资产配置 262
10.4.1 资产配置问题概述 262
10.4.2 资产配置问题求解 263
10.5 本章小结 264 11.1 普通香草期权 265
11.2 执行条件不同的奇异期权 265
11.2.1 百慕大期权 266
11.2.2 复合期权 266
11.3 Shout Options 267
11.3.1 Shout Options简介 267
11.3.2 Shout Options估值 268
11.3.3 Shout Options定价程序 269
11.4 亚式期权 271
11.4.1 亚式期权简介和分类 271
11.4.2 亚式期权的解 272
11.5 亚式期权数值解法 274
11.5.1 二叉树的路径函数 275
11.5.2 平均价格的确定 276
11.5.3 回溯法计算期权价格 276
11.5.4 定价实例 277
11.5.5 亚式期权定价程序 279
11.6 回望期权 281
11.6.1 回望期权简介 281
11.6.2 定价的二叉树方法 283
11.6.3 回望期权定价程序 287
11.7 障碍期权 288
11.7.1 障碍期权简介 288
11.7.2 障碍期权定价实例及程序 290
11.8 二值期权 292
11.8.1 二值期权简介 292
11.8.2 二值期权定价程序 293
11.9 基于多资产的期权 294
11.9.1 蒙特卡罗模拟 294
11.9.2 相关随机变量的路径
11.9.2 生成和Cholesky分解 298
11.9.3 价差期权 299
11.9.4 彩虹期权 301
11.10 本章小结 302
④ MATLAB 题目
以后复制，把最后一句去掉了。
要不让人感觉跟欠了你的代码一样。
⑤ 股票基金与奥运的关系
基金涨跌的主要原因来源于股票，基金的重仓股涨了基金也就涨了。
至于奥运的这个说法，是说奥运会之前股市继续看好，否则奥运会的时候大跌很没面子。其实只是说笑了，谁规定奥运会股票一定要涨的？
⑥ 关于中国债券指数
中国债券指数是全样本债券指数，是总指数，包括市场上所有具有可比性的符合指数编制标准的债券，适合于那些持有债券类别较为复杂，并会投资流动性差的债券的投资者，能客观反映一国或地区或某一市场的债券总体情况。
中国债券指数是全价成长指数，是可复制或可追踪指数。从总体债券指数中进行抽样选择债券编制而成，或给以流动性调整所编制的债券指数均可称为可复制指数。该指数适合国内职业投资者和QFII投资者及其它基金管理者使用。
自1981年我国恢复国债发行，上海、深圳证交所于1990年底相继成立，并陆续开始国债交易以来，经过管理层层及广大投资者的不断培育，我国债券市场从无到有，蓬勃发展，债券品种及市场规模都有长足发展。为帮助投资者更好地把握、分析债券市场走势， 2000年以来全国同业拆借中心等机构陆续推出了同业中心银债指数等一系列针对不同市场、券种的债券指数，这些指数设计各有侧重，从而为不同风格投资者调整投资组合、绩效评估提供了比较可靠、科学的决策依据，也为债券市场的金融创新奠定了良好基础。
⑦ 601628与601601的两只股票的异同点
601628是中国人寿，601601是中国太保，加上601318中国平安，请看下面的分析：
中国平安、中国人寿、中国太保侧面比较
报告关键点：
我们期待太保复制国寿境外上市后效率改善的故事。
公司是第三大寿险公司和第二大财险公司。
报告摘要：
我们认为四家主要的中资上市保险公司在效率提升方面所处的状态有较大差别，我们制作了一张效率提升曲线以此来形象化的描述。太保是刚刚起步，效率改善的斜率比较陡峭;人保效率改善的斜率略为平坦;国寿已经过一轮效率改善，目前所处的斜率较小;平安是又迎来一轮新的效率改善。
2006年，国寿、平安和太保个人代理人的市场份额分别是48%、16%和13%。
而国寿、平安和太保的个险新单保费收入市场份额分别是53%、23%和9%。太保代理人和新单保费收入的市场份额是很不匹配的。太保的人均FYP是平安的44%，是国寿的58%，而只相当于平均水平的64%，只比六大公司中的新华更多。我们认为作为一个已经完成全国性布局并且在很多地区的网点覆盖层次堪与国寿媲美的公司长期的人均月度FYP是不应该与同业存在这么大的差异的，效率提高将是今后业绩提升的主动力。我们对太保最大的期待是复制国寿境外上市后效率改善的故事。
公司是中国第三大寿险公司。从销售渠道看，太保的个险渠道占比与国寿和平安相比最低，但逐年上升。从险种结构看，太保的传统险比例要明显比国寿和平安高。从区域上看，其相对优势在县域，据统计太保有70%的保费收入来自于县域，而国寿这一比例也只是50%。
公司一直以来均是中国第二大财险公司。按照自1998年以来的数据，公司的市场份额基本保持了稳定，截至2007年10月份，公司的市场份额为11%。我们认为由于监管层加强了价格管制、偿付能力及准备金提取的管理，承保业务利润率会有所上升，综合成本率将会略有下降。
截至2007年中期，公司的投资资产1,917亿元，在保险行业中排名第三。从投资资产构成来看，太保最大的区别在于定期存款比例要明显更高，而债券投资比例要明显更低。与国寿和平安相比，太保股票投资比例最低，而封闭式基金比例最高。
我们采用内含价值法对太保的寿险部分进行估值，采用市盈率法对财险分部进行估值。内含价值的基本假设是投资收益率提高150bp至6.2%，贴现率10%，新业务价值倍数40倍，我们得出太保2008年寿险业务每股评估价值为49.14元，加上财险分部的6.34元，对公司6个月目标价为55.49元。询价区间确定根据2007年预计EPS0.91元，结合按内含价值发计算的2007年目标价，再考虑一级和二级市场的差价，得到询价区间为23-27元。摇钱树下看摇钱术
1.效率提升还有很大空间
1.1.效率提升曲线
我们认为四家主要的中资上市保险公司在效率提升方面所处的状态有较大差别。
平安上一轮的效率改善是在2004年之前，在经过2004年上市之后的内部架构完善和产品结构调整之后，从去年下半年开始明显的进入又一轮的发展高峰。国寿的效率改善是从2003年底在境外上市开始的，到去年底基本结束了这一过程，今年以来开始进入调整期。人保是从年初开始无论是发展速度还是综合成本率以及投资收益方面都开始有明显起色的。而太保的效率提升主要也是从今年年初开始的，由于和同业比较起来人均保费等指标有较大差距，因此我们判断未来提升的空间可能比人保要大一些。根据上面的定性判断，我们制作了一张效率提升曲线以此来形象化的描述我们认为各公司所处的效率提升状态。太保是刚刚起步，效率改善的斜率比较陡峭;人保效率改善的斜率略为平坦;国寿已经过一轮效率改善，目前所处的斜率较小;平安是又迎来一轮新的效率改善。从目前来看，平安是唯一一家具备长期效率改善能力的公司，其它的公司往往是上市后的一次性改善，能否持续改善还有待证明。
1.2.人均保费提升潜力很大
我们认为太保寿险业务人均保费提升潜力很大，正如我们在效率提升曲线中所说的那样。
2006年，国寿个人代理人65万人，平安21万人、太保18万人、新华14万人、泰康13万人、太平2.4万人，六大公司合计132万人。国寿、平安和太保个人代理人的市场份额分别是48%、16%和13%(图2)。而2006年个险渠道新单保费收入(FYP)
六大公司合计为512亿元，其中国寿、平安和太保的市场份额分别是53%、23%和9%(图3)。太保代理人和新单保费收入的市场份额是很不匹配的，13%的人只贡献了9%的保费收入，人均月度新单保费收入(个险新单保费收入/(代理人数量*12))同业界有较大差距(图4)。2006年，平安的人均月度FYP是4,718元，国寿是3,542元，而太保是2,069元。太保的人均FYP是平安的44%，是国寿的58%，而只相当于平均水平的64%，只比六大公司中的新华更多。我们认为作为一个已经完成全国性布局并且在很多地区的网点覆盖层次堪与国寿媲美的公司(图5)长期的人均月度FYP是不应该与同业存在这么大的差异的，效率提高将是今后业绩提升的主动力。如果太保将人均月度FYP提升至行业平均水平，那也至少会有超越行业平均水平50%的增长。
1.3.国寿上市后效率大为改善
我们对太保最大的期待是其是否能够复制国寿境外上市后效率改善的故事。我们来回顾一下国寿上市之后的效率改善情况。
1.3.1.市场份额保持稳定
上市之后，国寿保持了较快的发展速度。市场份额保持了基本稳定，甚至在2006年的时候，市场份额还略有上升。
1.3.2.人均月度FYP大幅提升
上市之后，国寿推出了颇受市场欢迎的"鸿鑫"等产品，同时加强了内部管理，使得人均月度FYP出现了明显的提升。
1.3.3.产品利润率大幅提升
由于个险渠道在新单保费收入占比得到了有效提升，公司自上市之后产品利润率逐年提升。APE margin(标准保费利润率)从2004年的17.1%提升至2006年的24.23%。
2.各项业务分析
2.1.寿险业务
2.1.1.增长情况
自从1996年以来，公司就一直是中国第三大寿险公司。按照自1998年以来的数据，公司的市场份额基本保持了稳定，截至2007年10月份，公司的市场份额为10%。
2006年，公司寿险保费收入378亿元，保费收入的8年复合增长率为24%。
2.1.2.渠道结构
静态的比较2006年各公司数据，平安的个险渠道保费收入是最高的，达到了80%，其次是国寿的51%，太保的个险渠道占比最低，是35%。个险渠道占比比较高的主要原因是银保渠道业务量相对较大。
动态的比较太保的时间序列数据，可以看出公司的个险渠道保费收入占比从2004年的38%提高到了2007年中期的48%，银保渠道占比基本未变，个险侵占的主要是团险的占比。
2.1.3.产品结构
从总保费收入来看，国寿最大的险种是分红险，占比67%，其次是传统险，占比25%;平安最大的险种也是分红险，但占比仅为34%，意外和健康险的占比是23%，传统险占比15%;太保的传统险比例要明显的高，占比达到了42%，和分红险几乎平分秋色，这是各大公司中绝无仅有的。
从新单保费收入来看，国寿85%的保费来自于分红险，而平安来自万能险的保费收入与分红险相当，太保新单保费收入中传统险的比例也是最高的，达到了21%。
2.1.4.区域结构
太保拥有仅次于国寿的分支机构，比平安更多。其相对优势在县域，据统计太保有70%的保费收入来自于县域，而国寿这一比例也只是50%。在县域保险市场，几乎只有国寿和太保两家机构，国寿的市场份额大致是70%，而太保则享有剩余的市场。
从分省数据来看，江苏、山东、上海、河南和山西是公司保费收入排名前5名的省份，占公司总保费收入的42%。其中山西在当地市场的份额居于太保系统内的首位，达到接近20%，其次是宁波、江苏、贵州和河南。而国寿市场份额最高的公司分别是江西、内蒙、广西、甘肃和河北，平安的是大连、宁夏、厦门、青岛、深圳。
从以上数据也可以看出，太保与国寿具有相对优势的区域有较高的共同点，而平安作为一个城市公司的特点也是非常明显。
2.1.5.关于利差损
太保与平安一样，均没有将高利率保单进行剥离。由于平安在利差损形成时期，业务发展速度较快，因此其利差损保单规模要更大。从准备金余额占比上来看，2006年平安的占比是37%，太保是24%。从有效业务价值来看，2007年中期，利差损保单的有效业务价值为-164亿元，而太保这一数据为-28.73亿元。与平安一样的是，在近年利润比较好的时候，公司均花费了一些力量来消化利差损，具体方式是调低利差损保单的评估利率。经过几次调整，目前太保利差损保单的负债成本已下调至了6.53%，与平安相当。预计两家公司在今年底都会继续下调评估利率。总体来讲，两家公司均具备消化利差损的能力。
2.2.财险业务
2.2.1.增长情况
公司一直以来均是中国第二大财险险公司。按照自1998年以来的数据，公司的市场份额基本保持了稳定，截至2007年10月份，公司的市场份额为11%。2006年，公司寿险保费收入181亿元，保费收入的8年复合增长率为16%。
2.2.2.险种结构
由于车险发展速度快于其它险种发展速度，太保的车险比重与市场一样逐年提高，从2004年的56%提升至68%。
与人保和平安相比，太保的车险比例在历史上较低，但由于近年的比例提高，使得和人保、平安的车险占比较为接近，甚至还略为高了一些。
2.2.3.综合成本率保持稳定且有望下降
虽然车险比例逐年提高，但公司的综合成本率还保持了稳定。其中赔付率呈下降趋势，而费用率的提升抵销了赔付率的下降，使得综合成本率保持稳定。正像我们在《中国财险：承保业务处于上行周期》一文中所说的那样，我们认为由于监管层加强了价格管制、偿付能力及准备金提取的管理，承保业务利润率会有所上升(图23)，综合成本率将会略有下降。
2.3.投资业务
截至2007年中期，公司的投资资产1,917亿元。同期中国人寿的投资资产是7,663亿元，中国平安的投资资产是3,318亿元，中国财险是770亿元，太保的投资资产在行业中排名第三。
2.3.1.投资资产构成
从投资资产构成来看，太保最大的区别在于定期存款比例要明显更高，而债券投资比例要明显更低。定期存款与债券相比，优势在于其主要形式协议存款一般含有浮息条款，在加息时段更为有利;劣势在于其流动性较差，而且期限最长5年。与同期限的债券收益率相比，协议存款收益率并不低，如最新央行公布的3季度61个月协议存款加权利率为5.28%，而同期国债收益率一般为4.7%-4.8%。
2007年中期，太保权益类资产中42%是股票投资，30%是开放式基金，28%是封闭式基金。与国寿和平安相比，其股票投资比例最低，而封闭式基金比例最高。从金融工具分类来看，太保的交易性资产比例最低，只有8%，而国寿、平安和人保分别为18%、28%和40%。
2.3.2.投资收益率
2007年中期，国寿的总投资收益率为10.38%，平安和太保的收益率分别为15.81%和15.2%。投资收益率出现较大差异的原因在于一方面中国人寿收益率是包含现金和现金等价物的，另一方面公司的会计政策对投资收益率也有很大的影响，例如可供出售类资产浮盈兑现比例以及交易性资产的占比等。因此，收益率指标只能作为一项参考而已，并不一定代表实际的投资业绩。我们认为10大重仓股是一个很好的跟踪标的，因为其表现不受管理层态度的影响，能公允地反映其权益类资产的表现。遗憾的是太保尚未公布其10大重仓股。
中国人寿中期债券收益率相对较低是因为在债券市场不断下跌的情况下，公司提取了相应的资产减值准备所致。
3.估值
我们采用内含价值法对太保的寿险部分进行估值，采用市盈率法对财险分部进行估值。
内含价值的基本假设是投资收益率提高150bp至6.2%，贴现率10%，新业务价值倍数40倍。公司公布了2006年新业务价值21.76亿元(12%的贴现率)，截至2007年中期的一年新业务价值29.18亿元，同时在内含价值变动表中还列出了2007年上半年新业务价值18.42亿元，由此推出去年上半年新业务价值11亿元。今年上半年新业务价值同比增长67%。我们预计公司今年寿险业务新业务价值至少会有50%的增长，同时我们认为未来几年公司由于效率的提高，新业务价值仍将会有快速的发展，未来两年同比增长分别会有30%和20%。同时考虑明年H股发行9亿股。
按照以上假设，我们得出太保2008年寿险业务每股评估价值为49.14元，加上财险分部的6.34元，对公司总的目标价为55.49元。
4.公司背景
4.1.历史沿革
1988年，交行成立了保险业务部。经过3年的运作，1991年交行发起成立了中国太平洋保险公司。经过两轮增资，太保的注册资本达到了20亿元。由于太保的业务最初主要来自交行信贷相关的财产保险业务，所以太保最初更重视财险业务，财险业务的相关经验积累也较为丰富。直到后来随着平安凭借个人营销在全国范围内快速发展，太保才开始跟随性的发展寿险业务。
1999年，由于监管的要求，交行将其股份转让给上海市政府，上海市政府随后逐步转让给其下属企业，太保的控制人随即也从交行转到了上海市政府。太保独立之后，管理层也意识到了寿险业务的"利差损"问题，而同时财险业务盈利能力却要好很多，这也在公司内部引发了究竟要不要发展寿险业务的争论，市场份额也因此有所下滑，与此同时平安借"投联险"继续攻城拔寨。
2001年，同样也是由于监管的要求，太保发起成立了寿险和产险公司。由于寿险公司独立经营，有了自己独立的财务资源，因此寿险开始快速发展，个人代理人数量由2001年底的14万人上升至2002年底的21万人。由于大规模发展初期投入很大，形成了一些累计亏损，而同时业务快速发展客观上需要更多的资本金，两方面因素导致公司寿险业务在2004年存在115亿元的偿付能力缺口，限制了分支机构的开设和业务的发展。为解决这一问题，太保集团与凯雷在2005年底共同出资66亿元(其中凯雷出资4.1亿美元)对寿险进行注资。在这一阶段的2002年，公司还进行了一次增资，引进了宝钢集团和大连实德作为股东，管理层对公司的话语权加大。
2007年4月份，为了实现集团整体上市同时加强对子公司的控制，经与凯雷磋商，将凯雷对太平洋人寿的股权转为对太保集团的股权，为上市铺平了道路。
4.2.组织架构
公司发行前的最大股东为华宝投资有限公司，占比20%，是由宝钢集团及下属企业合并股份转让给华宝投资有限公司。申能集团是其第二大股东，占比19%。凯雷通过两个基金控制了公司19.9%的股权。
太保同平安一样也是集团整体上市，同时对子公司均是高比例控股，其占寿险、财险和资产管理公司的股份比例分别是97.83%、98.14%和90%。同时还持有太平洋安泰50%的股权和太平洋香港公司的100%股权。估值基本相同下买保险还是买平安 。
⑧ 债券的期限结构的计算方法
看看如下网上摘录就会有所了解：在国债市场上，利率期限结构是一个重要的概念。研究我国国债利率期限结构，对于我国有着重要的理论和现实意义。目前，我国正在进行利率的市场化改革，其中基准利率的确定是关键的一步。随着我国国债市场的发展，合理的国债利率期限结构，能为基准利率的确定提供参考。同时，我国正准备大力发展金融衍生产品，金融衍生产品交易所也即将在上海成立。只有准确估计利率期限结构，为衍生产品提供定价基础，获得合理的衍生品价格，才能促进金融衍生品市场的健康发展。
国债市场利率期限结构概述
传统利率期限结构研究有三大理论：预期理论，市场分割理论以及流动性偏好理论。它们的问题是只解释了长短期利率差异的原因，不能准确地说明利率的动态变化。现代的利率期限结构理论把利率的运动假设为随机变动过程，以短期利率或短期利率的波动率为变量建立随机模型来模拟描述现实世界的利率变化。在现代利率期限模型中，通常有两部分所构成：一是所谓的漂移项(draft term)，二是所谓的波动项部分(variance term)。通常在大部分的利率结构模型中，认为利率变动的漂移项部分有所谓的均值回归(mean reversion)现象，即短期利率受长期平均利率的吸引：当短期利率上涨时，会有力量自然使其下降，向长期平均利率靠拢；当短期利率下降时，会有力量使其上升，从而不偏离长期利率水平。而在波动项的设定上.较早的模型通常假定利率的波动性是固定的，但由于与实际不符，便开始有模型将利率的波动性假定为利率水平的函数，也就是所谓的利率水平项效应(level effect)。现代随机利率期限结构模型主要有均衡模型和无套利模型。
由于国内的利率市场尚未放开以及债券市场规模不大，利率期限结构方面的研究相对国外来说相对落后，并且多为实证分析。陈雯、陈浪南(2000)首次利用连续复利的到期收益率对中国债券市场的利率期限结构进行了静态估计，但是他们的检验没有将息票债券的到期收益率和无息票债券的到期收益率区别开来。朱世武，陈建恒(2003)用三次多项式样条函数方法对交易所国债利率期限结构进行了实证研究。郑振龙，林海(2003)分别采用息票剥离法，以及多项式样条函数法静态估计了中国市场利率期限结构。范龙振(2003)采用两因子Vasicek模型估计了上交所债券利率期限结构。周荣喜，邱菀华(2004)，基于多项式样条函数对利率期限结构模型进行了实证比较。谢赤，吴雄伟(2002)基于Vasicek模型和CIR模型实证分析了中国货币市场利率行为。任兆璋.彭化非(2005)用时间序列模型对我国的同业拆借市场进行了利率期限结构的实证分析。王晓芳.刘凤根.韩龙.(2005)以上交所债券价格隐含的利率期限结构数据作为分析对象，利用三次样条函数构造出了中国的利率期限结构曲线，并对其作了相关的评价。从上面可以看出，国内实证研究多以国债市场为对象。研究方法以多项式样条函数法居多，并且样条函数取三次函数，节点的选取多为3个。这是因为多项式样条函数方法要比理论模型像Vasicek模型更有实用价值，估计的结果更好。
实证模型推导和数据说明
(一)基本概念
1.国债品种结构。目前国债按付息方式可以分为：零息国债和附息国债零息国债在存续期内不支付利息，到期一次还本付息。我国在1996年以前发行的国债均属此类。附息国债的利息一般按年支付，到期还本并支付最后一期利息。
2.债券的价格计算。债券的价格可通过如下的公式来计算。
其中Fi表示第i次支付的现金数目(利息或本金)，ti′表示第次付现的时间，m表示付现的次数。P(t,T)表示t时刻到期日为T的债券的贴现价格。Fi,P(T,t),m,T对于每一种债券来说都是已知的确定的，因为我们假设国债是无风险的。只有隐含在债券价格中的贴现函数D(ti)是待估计的。D(ti)=e-r(ti)ti，其中的r(ti)即为以复利形式表示的利率期限结构的表达式。
3.国债各种收益率概念。(1)名义收益率。名义收益率=年利息收入÷债券面值×100%。通过这个公式我们可以知道，只有在债券发行价格和债券面值保持相同时，它的名义收益率才会等于实际收益率。例：某债券面值为100元，年利率为6%，那么债券的名义收益率就是票面利率6%。(2)即期收益率。即期收益率也称现行收益率，它是指投资者当时所获得的收益与投资支出的比率。即：即期收益率=年利息收入÷投资支出×100%。例：某债券面值为100元，票面年利率为6%，发行时以95元出售，那么在购买的那一年投资人即期收益率为100×6%÷95×100%=6.32%。(3)持有期收益率。由于债券可以在发行以后买进，也可以不等到偿还到期就卖出，所以就产生了计算这个债券持有期的收益率问题。持有期收益率=[年利息+(卖出价格-买入价格)÷持有年数]÷买入价格×100%。例：某债券面值为100元，年利率为6%，期限5年，每年付息一次。我以95元买进，我预计2年后会涨到98元，并在那时卖出，要求我的持有期收益率。则我的持有期收益率为[100×6%+(98-95)÷2]÷95×100%=7.89%。(4)到期收益串。到期收益率是指投资者在二级市场上买入已经发行的债券并持有到期满为止的这个期限内的年平均收益率。到期收益率的计算根据当时市场价格、面值、息票利率以及距离到期日时间，也假设所有息票以同样的利率进行再投资。到期收益率是度量不同现金流、不同期限债券的回报串的一个公认指标。
(二)多项式样条法
多项式样条法是由McCulloch[9,10,11)提出的，它的主要思想是将贴现函数用分段的多项式函数来表示。
从上面提到的债券的价格公式，我们知道，要求利率期限结构函数r(ti)，首先要估计出D(ti)。
K阶多项式样条函数法假设贴现函数D(ti)具有如下的形式：
其中节点t1t2……的位置和数目的确定，理论上并没有统一的方法。
然后根据节点处要保证k-1阶连续的原则，找出各参数之间的关系，减少参数的个数。满足如下的方程
根据样本估计出D(ti)中所包含的参数，从而求解出债券中隐含的利率期限结构r(ti)。
本文中，我们选定多项式样条函数的阶数为3。因为如果阶数过小，如当多项式样条函数为二阶时，D(t)的导数D(2)(t)是离散的；而当阶数过高时，验证D(t)的三阶或四阶函数是否连续的难度很大。
三阶多项式样条函数的形式如下：
同时，为了保证分段函数的平滑和连续，贴现函数还需满足以下约束条件：
在函数分界点的选取上，我们参照国内国债期限结构实证检验上的一般做法，选取5年和8年作为函数的分界点。这样，再加上约束条件，我们就能确定最终函数的具体形式。
可以看出，多项式样条函数的方法事先假设了贴现函数的.形式，是一种典型的参数估计的方法。为了估计参数，我们使用线性最小二乘法进行估计。
(三)最小二乘法
最小二乘法是估计随机变量参数最基本的方法，也是在计量经济分析中运用最早最广泛的参数估计方法。
最小二乘法的基本原理是根据随机变量理论值与观测值的偏差平方和最小来估计参数。
设y是K个随机变量X1,,…XK的函数，含有m个a1,…,am参数，即
如果，是参数a1,…,am的估计，那么就是y的估计值。如果有n个y和X1,…,XK的样本（X1i, ,…Xki,ut），i=1,…,n,那么代入上面的估计方程y=f(a1,…,…am;X1,…,…XK)就可以得到n个。n个和y的偏差情况就反映了参数估计量的好坏。如果一组参数使得估计值和观测值的误差平方和最小，那么这样的参数就称为最小二乘估计参数。
实证研究
(一)数据选取
本文采用上海证券交易所交易所2006年4月28日和5月8日的国债收盘数据做为样本。所有44只国债均为固定利率的，其中有5只为半年支付一次利息，一只为每月付息一次，三只贴现债券，其余均为每年付息一次。
选取的是两天的数据，这样就可得到两条利率期限结构曲线。我们就可以分析五一长假前后，国债市场的期限结构是否发生了改变，发生了怎样的改变。
(二)实验结果以及结果分析
用matlab软件编写程序，并将数据输入，运行程序最终的得到的参数估计值如下：
2006年4月28日
d1=0.000626 c1=-0.008315 b1=-0.004094 d2=-0.000024 d3=0.000003，
2006年5月8日
d1=0.000624 c1=-0.008065 b1=-0.005127 d2=-0.000024 d3=0.000003，
得到如下的利率期限结构如图1所示。可以看出，拟合的结果很好，两条曲线很光滑。国债市场的利率期限结构是一条上凸的曲线，长期利率高于短期利率。并且从4月28日和5月8日两条利率期限结构曲线可以看出，短期利率上升，而长期利率变化不大，三月期利率上升了近40个基点。
由理性预期假说可知，从长期来看，短期利率有上升的预期。可以这样来解释，投资者预期我国整体宏观经济会继续保持良好的运行态势，对经济前景充满信心，投资需求进一步上升，从而对于资金的需求会增加，导致长期利率高于短期利率。
另一方面，今年一季度经济增长过快，一季度GDP增速为10.2%，已经超过全年控制在8%的发展预期。央行有可能采取较为紧缩的货币政策来调控经济，这也在一定程度上导致了短期利率的上升。中国人民银行宣布，从4月28日起上调金融机构贷款基准利率，金融机构一年期贷款基准利率上调0.27个百分点，由现行的5.58%提高到5.85%。虽然国债市场和信贷市场属于两个不同的市场，但是通过影响投资者的资金状况，这一货币政策信号很快地传递到了国债市场，导致了短期利率的上调。
整体来讲，国债市场的利率水平低于人民币贷款利率而稍高于存款利率。以一年期利率为例，国债利率介于1.9和2.0之间，而扣除利息税之后的定期存款利率为2.25*0.8=1.8，相应的贷款利率为5.85。
由于国债是以国家的信用作担保的，在我国当前情况下无违约风险，故国债利率可视为无风险利率。而人民币贷款是有一定违约风险的，故其利率有风险补偿因子，贷款利率高于国债利率是应该的。人民币存款利率同样也是无风险的利率，同时考虑到国债市场的流动性要高于定期存款，理论上来讲国债利率应该和存款利率相差不大，甚至略低于存款利率。因此，如果存款利率放开，其利率水平有上升空间。
(三)利率互换仿真定价：
今年年初的利率市场化改革有很多新举措。最耀眼的当属人民币利率互换的推出。今年1月24日，人民银行发布(关于开展人民币利率互换交易试点有关事宜的通知)。2月9日，人民银行正式推出人民币利率互换试点。2月9日，国家开发银行与中国光大银行完成了首笔人民币利率互换交易。名义本金为人民币50亿元，期限10年，光大银行支付固定利率、开发银行支付浮动利率。3月8日，全国银行间同业拆借中心发布公告称，自3月8日起正式对外发布银行间回购定盘利率。从某种意义上可以说，宣告了中国的“LIBOR”的诞生，并为利率相关衍生产品的定价提供了基础。
我们假设有这样一份互换合约。A银行和B银行都有本金为50亿的借款，期限均为一年。A银行的借款为固定利率的，利息为2.25%。B银行的借款为浮动利率的，到期时要支付当天一年期零息票国债的收益率 (即为到期日国债市场一年期利率)。A银行和B银行于2006年5月8日签订互换合约，A银行到期支付浮动利率，B银行到期支付固定利率，则可算出这份互换合约的价值：
2007年5月8日国债市场一年期利率的R07，1，1期望值为
由图1可得，1+R06,1=1.01985，1+R06，2=1.0221，带入可得
1+ER07,1=1.0244
故该互换的价值为
其中L*(ER07,1-0.0225)为B银行期望的现金流，而1+R06,1为贴现因子。故B应该应向A银行支付0.093亿元来购买该互换合约。这是因为该和约对B银行来讲，预期是正的现金流。而A银行则面临负的现金流，故B银行应补贴A银行。
几点结论
本文综述了国内外利率期限结构研究的进展。通过三次样条函数建立模型进行实证分析，我们可以得到如下的结论：
1.三次样条函数可以较好的拟合我国国债市场的利率期限结构
2.当前国债市场的利率期限结构是一条上凸的曲线，形状能够较好的反映了宏观经济对资金的需求情况。
3.我国短期利率有上升的趋势，长期利率表现较为稳定，反映了投资者对经济长期运行态势的信心。
4.与市场化程度很高的国债市场利率相比，存款利率较低。如果放开存款利率，有上升的空间。
⑨ 几个关于期权波动率的问题~
波动率指数（市场波动率指数，VIX）
关于VIX波动起着定价，交易策略和金融衍生品的风险控制具有重要作用。你可以说没就没金融市场波动，但如果市场波动过大，且缺乏风险管理工具，投资者可能担心的风险，并放弃交易，使市场的吸引力。
1987年全球股市暴跌，对稳定股市和投资者的保护，在纽约证券交易所（NYSE）引入了断路器机制（断路器）在1990年，发生异常时，股票价格变化，暂时停止交易，试图降低市场的波动性，以恢复投资者的信心。然而，引入断路器机构如何衡量市场波动后不久产生了许多新的见解，逐渐产生的市场波动风险，需求动态显示。因此，使用断路器在纽交所市场过度波动很快解决问题，芝加哥期权交易所市场自1993年以来，VIX准备来衡量市场的波动性。
芝加哥期权交易所（CBOE）1973年4月的股票期权交易开始后，期权价格将已建成由构思，以反映市场预期未来波动程度的VIX指数。一些学者在各种计算方法已逐步提高，惠利（1993）提出的市场波动率指数的编制作为存量分析的市场价格未来波动程度的度量。同年，CBOE VIX指数开始编制的S＆P100指数期权，选择基础的隐含波动率，以及购买和出售，以考虑交易者买入或卖出使用权的权利计算隐含波动权利喜好。
VIX期权投资者表示未来股市波动，当指数走高，表明投资者预期未来股价指数的波动更多的期望;当低VIX指数，投资者代表认为，未来的股价波动将趋于缓和。由于该指数可以反映投资者的未来股价波动的预期，以及参与者可观察的心理表现的选项，也被称为“投资者情绪指标”（投资人恐慌指标）。经过十多年的发展和完善，VIX指数逐渐被市场所接受，CBOE推出纳斯达克100指数为标的的波动指数（纳斯达克波动率指数，VXN）于2001年;计算VIX指数CBOE2003年，S＆P500指数为标的，使指数更贴近市场实际。 2004年推出的第一个期货的波动（波动率指数期货）波动率指数期货，2004年推出波幅期货，期货的商业化的第二个方差（方差期货），但须在三个月S＆P500指数的现实方差（方差实现）。 2006年，波动率指数期权在芝加哥期权交易所开始交易开始。
波动型
1，实际波动
未来实际波动性，也被称为波幅，它指的是投资回报的程度的期权波动率衡量的生活，因投资回报率是一个随机过程，实际波动率永远是一个未知数。或者说，实际波动是不可能准确地计算，人们只能得到它通过各种方法估算。
2，历史波幅
历史波动率是投资在一段时间内呈现震荡，其中包括相关资产的历史市场价格在一段时间（即返回的时间序列圣数据）反映。也就是说，根据{圣}的时间序列数据，计算出相应的波动数据，然后使用标准的统计推断方法估算回报率差，导致的估计价值的历史波动性。很显然，如果实际波动率是一个常数，它不随时间的推移发生变化，历史波幅很可能是一个真正的好的近似波动。
3，预测波动
预测波动性和预期波动被调用，它是指运用统计推断方法预测的结果，以及期权定价模型确定期权的理论价值的实际波幅。因此，预测波动时，波动性是一个理论上的期权定价中，人们实际上使用。这就是说，在讨论期权定价问题用波动一般是指预测波动。应该指出的是，预测并不意味着波动的历史波幅，因为前者是人们实现波动的理解和认识，当然，历史波动往往是依据这一理论和理解。此外，人们预测的实际波幅也可能来自其他地区的经验判断。
4，
隐含波动率隐含波动率是认识到，当期权市场期权交易的投资者在这个过程中的实际波幅，而这种认识反映在定价过程的选项。从理论上讲，要获得隐含波动率的大小并不困难。由于定量关系期权定价模型给出了期权价格与五个基本参数（ST，X，R，TT，σ）之间的实际市场价格只要前四个基本参数和选项作为已知量成期权定价模型，该模型可以解决的唯一未知量σ，其大小就是隐含波动率。因此，隐含波动率，可以理解为预期的实际市场波动。
期权定价模型需要的相关资产价格在期权有效期的实际波幅。相对于目前的时期，这是一个未知数，因此，需要更换的预测波动性，并且可以简单估计为历史波动率的预测波动性，但更好的方法是使用定量分析与定性分析相结合方法以历史波动率作为初始预测值，根据定量数据和新获得的实际价格数据不断调整修正来确定波动。编制
原则计算的VIX波动率指数（VIX）是必需的隐含波动率，在最新的交易价格隐含波动率期权市场计算，以反映市场投资者对于未来市场预期的核心数据。这个概念是类似的到期收益率债券（到期收益率）：随着市场价格的变化，使用适当的本金和利率会打折息债券，当债券以折现率的现值等于该债券的市场价格是到期收益率，这是对债券回报率隐含。通过使用抗发射市场价格在计算过程评价模型利用国债到期收益率，收益率是到期收益率暗示。
隐含波动率的估计方法很多，计算期权的隐含波动率的时候，你必须首先确定评价模型的选择，其他参数值和所需的选项所观察到的市场价格的时间。例如，在Black-Scholes期权定价模型（1973），价格，履约价格，无风险利率，期限和股票收益等数据的波动入公式的题材，的理论价格可用的选项。如果题材和期权市场是有效率的，价格充分反映其真实价值，以及正确的定价模式也可以在选项中，使用反函数的概念，通过市场价格和期权的市场价格可以观察到黑Scholes期权模型，可以发起反隐含波动率。因为代表的市场价格未来变动的，所谓的隐含波动率的投资者期望的隐含波动率。
1993年芝加哥期权交易所推出了首个VIX指数（代号为VXO），这是基于Black和Scholes（1973）计算，默顿（1973）提出，除了波动的基础上，需要的参数选项车型包括目前的价格水平，期权价格，行使价，持续时间，而不会在风险预期的释放时机和现金股利和利息的数额，并继续存在，但芝加哥期权交易所推出了标准普尔100期权为美式期权，并已考虑过这个问题成份现金股利的情况，所以计算的CBOE VIX指数时，使用考克斯，罗斯二项式模型和鲁宾斯坦（1979）提出了计算期权的隐含波动率。
在期权定价模型来对债券市场的现货价格，无风险利率的S＆P100指数水平，使用该选项最接近到期国债利率超过30天，持续时间的长短，并采取买/卖报价为实际利率，持续时间的平均值，如果选项是小于30，那么财政部30天的期限作为替代;现金红利发放在不断地估算S＆P100指数的预期现金股息率的形式，由于VIX指数是基于对30个日历天的工期，根据标的股票的股利及现金股利的假设事先已经知道时，估计值这些参数通常不是一个错误。
在计算隐含波动率报选择需要使用的时候在市场上，但由于使用的实际交易价格，期权价格将出价之间跳转和卖出价，引伸波幅变化会引起负第一阶自相关，所以选择中间期权交易价值的市场报价，此外，采用实时就能够更快地在真实交易价格采用期权交易报价，以反映瞬息万变的市场信息。
VIX隐含波动率的计算还有另外一个独特的，即期权的期限是“调整后的交易日'基础来计算，而不是日历天来衡量。由于VIX应该交易日为基准，但隐含波动率是基于日历天我们一般反推出数为基准，即当反向隐含波动率的推力在周一，其实只与前一天白天有差别，但由于日历天为基准数，所以形成差异较前一交易日三天，这可能会导致VIX低，所以隐含波动率应调整，在此基础上，日历天计算的基础上，隐式的，应进行调整，以包含在交易日为基准的波动，在正确表达的每日波幅：
当日历日的几天时间的数控个交易日，Nt的数目为采用交易日修正后计算隐含波动率是使用交易日为评估不同选项，纠正，因为该选项的持续时间不会仅由隐含波动率也由贴现增长的预期收益率的相关指数，补偿和长度可供选择的计算，以评估方案的影响，所以考虑交易日的修订预算持续时间更准确。
显然，上交易日为基准来计算修正隐含波动率应根据日历天，计算出的隐含波动率乘以天的数量之间的比率的平方根的基础上：
>
其中，Δt是在未来交易隐含波动率计算校正，ΔC是基于日历天隐含波动率计算。
获得所需的参数值？以上由Black-Scholes期权定价模型的信息后，可以启动的选项反隐含波动率。后
VIX方法
芝加哥期权交易所推出了首个VIX波动率指数于1993年，推出了新的VIX指数于2003年，旧索引仍在进行公告，新老VIX指数来区分，改名为老VIX指数VXO指数。
基于S＆P100期权，由隐含波动性（附近）和第二在最近几个月（第二附近）和选项近8个月VXO最接近平价序列组成，八个选项中的序列，每四个买权及卖权四，根据到期月分为子序列在最近几个月，在最近几个月的顺序，然后选择行使价最接近平价两个序列（近平价），并且是比现货指数（S）较低，行使价XL，行使价较现货徐较高，因为是标的股票的价格，如发生在一个特定的行权价奇偶校验序列，然后选择奇偶校验和轻微比现货两个序列（见表1）的行使价为低。
在最近几个月行使价倍合约月份合约
认购认沽认购认沽
XL（<S）
注：XL为履约价格低于现货价格，许是履约价格高于现货价格
T1高，T2代表在最近几个月的时间，并在最近几个月，其中T1 <30 <T2，T1必须大于8，2011
，P表示买入并把
VIX隐含波动率加权平均主要包括三个步骤。首先将是相同行使价及认购期权的隐含波动率期权和看跌期权一个月后过期四个可用的加权平均波幅：
（2）
（3）
（4） BR />（1）（5）
其次，分别于同月不同的期权波动率加权平均行使价，权重的行使价与现货价格之间的差距，后两者得到不同的计算期权波动率一个月。
（6）
（7）
最后，选择从期限到期的数量在最近几个月正确的选择，与近月合约的加权平均隐含波动之时，即计算校验和隐含波动率22个交易日的到期时间有（或30个日历天），即VXO波动性指数。 NT1从合同到期日期，NT2次为个交易日中从合同期满近几个月的数量在过去几个交易日。
（8）
由于近万亿美元的资产和S＆P500指数挂钩，而标准普尔500指数期权的交易规模也比S＆P100期权较大，在这样新的芝加哥期权交易所推出2003年9月22日在VIX波动率指数，计算的基础上，以S＆P500指数期权，但也有改进的算法，该指数更接近实际市场状况。
CBOE方差和波动率掉期（方差和波动率掉期合约）方法来更新公式，而老VXO指数只包含附近平价期权合约，新的VIX指数是所有购买外国右边的加权平均售价及认沽期权，比老指数能更好地反映整体市场的动态，其计算公式如下：
（9）
（10）
其中T是到期时间（分） ; F中的索引作为远的水平; Ki为第i个货币期权行使价;; K0为比第一前锋指数水平的行使价为低; R代表无风险利率; Q（KI）表示，该合同履约价淇中间值的交易价格;为了计算出F需要计算合适的价格和看跌期权的相同行使价的价格买入，然后进入下面的公式：
CBOE具有使用上述两种计算每分钟个交易日方法VIX指数，更新，每60秒，向投资者提供有关预期未来市场波动的最新信息。由于S＆P 100/500股市8:30至下午3:00之间进行交易，以避免出现不一致时股价和指数期权问题，VIX通常开始在9:00到下午3:00出炉后。
通过比较1993 2003指数计算方法可以在旧的被发现和新的芝加哥期权交易所波动率指数存在着不同的方面：一是不同主体的指数。使用S＆P100，使用S &P500;一个新的索引旧索引两个不同的合同计算选项。在最近几个月使用在最近几个月，与最接近的选项来计算奇偶校验和计算的购买和出售所有价外之智慧财产权的加权平均的新方法，旧时代的索引;计算三，不同的方法。旧的索引是使用隐含二项式模型选项波幅计算，新的索引方差和波动性掉期计算。
VIX性能及后推出，为投资者在全球主要依据，以评估美国股市的风险，2004年推出全球首个CBOE波动率期货的波动率指数期货，追捧的一个效果
VIX全球投资者，特别是自2005年以来，在未来的全球金融资产的波动性急剧增加，VIX交易量屡创新高。投资者在最近几年青睐的主要原因
VIX指数，美国股市以及它的波动。 2001年美国911恐怖袭击事件后，股价在9月17日重新开放，至9月21日道琼斯工业平均指数一路下滑跌至8235.8点，S＆P100指数下跌491.7点，VIX指数将上升至48.27高点，第二天（9月24日），股市的大幅反弹368点，约4％2002年3月19日反弹之后，华尔街多头趋势一直持续到2002年第一季度，美国股市升至高位10,635.3 ，S＆P100指数达到592.09点，当VIX指数是20.73低点; 2002年7月，美国股市在一系列影响财务报表的丑闻，跌至低点在五年内7702，S＆P100下跌396.75，VIX指数上升至次日50.48（7月24），股市也经历了大反弹489点。因此，当美国股市趋势预测指标，VIX很有参考价值。这可以从标普VIX指数指数和可变标志，当VIX指数达到比较高的，这意味着投资者在短期内的未来充满恐惧，市场通常处于或接近底部可见;反之，代表投资者警惕失去市场情况，这应该要注意市场可能随时更改光盘。
大量的研究为对象，VIX实证检验。惠利（1993）首先开始波动性指标的研究，他的基础上建立的波动指数S＆P100指数期权提供，并探讨在避险方面的应用，该研究的结论是，VIX指数和S＆P100指数呈负相关;通过对冲衍生工具的指标模拟波动的影响，波动性指标，可以在不影响其他风险参数来解释，有效规避投资组合的Vega的风险。
弗莱明，Ostdiek和惠利（1995,1996）每日数据和周数据，研究表明，波动率指数有一定程度的一阶自相关现象，还发现，没有明显的周VIX指数的影响。 VIX指数和S＆P100指数的回报表现与高度不对称关系的存在负相关关系，改变在S＆P100指数在变化大于对S P100指数的VIX指数和中大涨大跌。而VIX指数是实际波动率的预期值组成的S＆P100指数期货好。玛吉和托马斯（1999）分析了VIX指数和股市回报率之间的关系，发现VIX指数作为股市涨幅领先指标，显著增加，当VIX指数，股市收益的市场占有率未来的业绩比小市值组合的收益股票组合的价值股比成长股收益投资组合的投资组合，而当VIX下跌，有相反的结果。
内特劳布，费雷拉，麦克安德尔和Antognelli（2000）从相对高和低波动率指数的角度研究了股票和债券市场之间的关系，并且，如果VIX指数比较高，那么在未来一到半年，股市表现将优于债券;如VIX指数是比较低的，然后一至六个月，债券市场的表现将优于股市;除了美国市场，结果也是有效的在其他国家，当VIX指数处于相对高点时，全球股市表现优于债券市场。惠利（2000），以周度数据从1995年1月至1999年12月间，加以整理分析S＆P100指数和VIX指数之间的关系，他认为比市场上升的VIX指数所产生的反应VIX指数在应对大型下跌，即股市回报和VIX指数的变化不对称，这样，和弗莱明，Ostdiek和惠利（1995）的研究结果之间的关系。 GIOT（2002）的VIX波动率指数和实证研究，纳斯达克100指数经济实惠的选择发现，VIX指数和VXN指数与标的指数回报较上年同期呈负相关程度高;当VIX指数和VXN指数是比较高的，那就是当波动性，较高的通过购买指数所产生的收入。他认为，按照波动率指数的隐含波动率计算所包含相对于其他估计方法，大多数的信息，以及未来的预测能力的实际波幅会随着时间增加，提高。