随机利率下美式期权的LSM方法定价北大核心CSCDCSSCI

运用最小二乘蒙特卡罗(LSM)方法对随机利率下的美式期权定价进行研究。首先建立了标的股票价格与短期利率的市场模型,并将其转换到风险中性概率空间中,然后得到了随机利率下美式期权的LSM方法的计算步骤。在此基础上,进行了确定参数下的数值模拟,得到了随机利率对美式期权定价的影响,并验证了该方法的有效性。     

Libor市场模型的Monte Carlo控制变量加速方法及并行实现

为了加速定价利率衍生产品的Monte Carlo模拟,对远期测度下Libor市场模型中的漂移项用确定性函数近似,构造了一个与原问题高度相关的控制变量. 然后将此控制变量算法移植到多核CPU和GPU的并行计算环境中,极大地提高了计算效率. 针对利率上限的数值结果表明选取的控制变量十分有效且稳健,多核CPU具有线性加速效果,GPU相对于单核CPU具有很大的计算优势,控制变量和并行计算结合得到的加速效果大致是两者的乘积. 结合控制变量和并行计算的方法可以为其他利率衍生产品如利率下限,互换期权的定价提供有效思路.     

中国万能寿险投资账户最低收益率保证与退保期权的定价研究

本文利用风险中性定价方法, 不考虑死亡因素, 在利率服从 Vasicek 均值复归模型, 标底资产价格服从几何布朗运动的假设下, 计算万能险万能账户中最低保证收益率期权的公允价值. 考虑保单持有人可以退保, 文章利用最小二乘蒙特卡罗方法计算内嵌退保期权的公允价值. 此外, 文章在给定的定价框架内, 对比了固定利率假设与随机利率假设下内嵌期权公允价值对初始利率与均衡利率变化的敏感度, 计算其公允价值对资产波动率的变化情况, 并初步讨论了最小化结算利率波动的平滑机制选择办法.     

Hawkes跳扩散模型下的脆弱期权定价

研究了随机利率下含交易对手风险的期权定价问题.假设具有随机波动率的标的资产价格与交易对手资产价值是随机相关的,且假设它们的跳跃都服从具有自刺激性的Hawkes过程.针对所构建的期权定价模型,求得了脆弱欧式期权价格的半解析表达式.数值分析中,通过快速傅里叶变换方法计算期权价格,发现所构建模型的期权价格要高于Poisson跳模型、固定相关模型和固定利率模型.此外,期权价值随违约边界值和破产成本比例的增大而减小;期权价值随标的初始价格和交易对手资产初始价值的增大而增大.     

带跳市场中随机利率下的美式—亚式期权定价

在假设期权标的资产价格服从跳跃-扩散模型、利率遵循短期随机利率模型的基础上,运用总体最小二乘拟蒙特卡罗方法为美式-亚式期权定价,并将得到的定价结果和不带跳市场中美式-亚式期权的价格进行比较,数值结果表明,运用总体最小二乘拟蒙特卡罗方法得到的期权价格更好地反映了实际期权价格,并且该方法用于美式-亚式期权定价是合理的,时效性强,收敛速度快.     

欧式期权和交换期权在随机利率及O-U过程下的精算定价方法

引入随机利率及股价服从O-U过程的市场 模型,研究了精算定价法在上述模型下的期权定价问题.根据精算定价法的定价定义, 利用随机微分方程的相关理论,得到了欧式看涨看跌期权和交换期权的精确定价公式, 并由此得到了欧式买权卖权的平价公式;进而推出有红利率的欧式看涨看跌期权的精算定价公式. 最后,对上述结果与B-S定价公式 进行了数值模拟比较分析,显示出了精算法下的定价与B-S定价的差异.所有结果均适用于复杂的不完全市场.     

基于仿真利率路径和Spread-Prepaymet曲线的MBS定价方法

房产抵押贷款证券的定价与市场利率的路径密切相关.以市场现行利率期限结构为基准,用蒙特卡罗方法生成利率路径,为房产抵押贷款证券定价.为克服传统的Vasicek、CIR等利率模型的弱点,引进利率水平因素的均值回归项和斜率因素的均值回归项,以产生平稳的利率路径.模型中的波动率由互换市场的报价计算得出,以反映市场的对未来的预期.根据利差与提前还本速度间的函数关系,由历史数据统计得到"利差-提前支付速度曲线",作为提前还本模型.最后对比了各种模型生成的利率路径,以及参数选取对MBS价格的影响.     

杠杆效应对期权定价的影响研究

本文基于时间序列视角从随机模拟和实证研究两方面探讨随机波动率模型中杠杆效应对期权定价的影响.在随机模拟中,通过与基本的随机波动率模型比较,发现当收益率时间序列存在高杠杆时,带杠杆的随机波动率模型给出的期权价格更接近真实的价格,在MAE和RMSE距离统计量上都存在显著差异,但较低的杠杆对期权定价不会有显著影响;并且,在带杠杆的模型中,路径模拟定价法优于BS框架下的定价方法.此外,在标普500指数的欧式期权上的实证研究,表明指数存在较高的杠杆水平;相较于期权市场价格,带杠杆的模型在定价上好于基本的模型,在MAE和RMSE统计量上存在显著性的差异.     

基于波动率分解的期权定价

文章通过将标的资产波动率分解为不相关的两个组成部分,构建了期权定价模型,并求解了相应的期权定价公式.分析新模型在标的资产收益率的偏度与峰度、隐含波动率等方面的重要特征,并利用市场数据对模型进行了拟合.研究表明:将波动率进行分解,以适应于其组件不同的运动过程,从而扩展了模型的适用场景;利用波动率组件的相互作用,即使在波动率参数较低时,也可以令短期期权获得明显的尖峰、波动率微笑等形态特征,从而有效地规避了单因素随机波动率模型的缺陷;同时,通过波动率分解引入新的风险源,模型具有更好的定价效率.     

具有价格随机波动率的新型期权定价

为了研究具有随机波动率的新型期权的定价,应用近似方法分析随机波动率期权的价格.模型允许基础资产价格具有均值回复特征与波动率具有平方根过程,得出关于平均波动率新型期权泰勒展开式.平均波动率交又矩通过常微分方程的Frobenius展开得到,并给出一些新型期权的定价公式,结果表明该近似方法在给具有价格随机波动率的新型期权的定价时非常准确与有效.     

随机波动率LIBOR模型及其结构性存款定价:理论估计与蒙特卡罗模拟

LIBOR市场利率已经在金融资产定价和风险度量中发挥着越来越重要的作用, 而以其为标的利率的外汇结构性存款也得到了广泛应用. 因此, 对LIBOR利率动态过程及其结构性存款定价进行有效理论估计和模拟计算则显得尤为重要. 本文首先在标准市场模型中加入Heston随机波动率过程, 建立随机波动率过程驱动的新型LIBOR市场模型; 其次, 运用 Black逆推参数校正方法和MCMC参数估计方法对该LIBOR利率市场模型中的局部波动率和随机波动率过程中的参数进行校正和估计; 再次, 基于最优基本函数改进的LSM方法对可赎回外汇结构性存款定价进行模拟计算; 最后是实证分析. 研究结论认为: 在单因子LIBOR利率市场模型基础上引入随机波动率过程, 则可大大地提高利率模型的解释力; 基于最优基本函数改进的LSM定价方法所得结果更接近于实际利率下所求理论价值.     

变截距SV模型及其在上海股市的实证

给出波动变结构的 Bayes诊断方法 ,并用上海股市的数据对它进行了实证检验 ,在此基础上建立了一类变结构随机波动模型——变截距 SV模型 ,实证分析与 Monte Carlo试验表明 ,随机波动模型的持续性参数对波动的变结构是极为敏感的     

基于随机模拟和Black-Scholes模型的认股权证定价研究

认股权证具有期权定价和风险规避双重功能,因此它在资本市场中起着重要的作用.在研究过程中,对认股权证的定价实证分析建立在Black-Scholes定价模型和随机模拟方法的基础上.首先假定股价的变化遵循布朗运动并采用Monte Carlo随机模拟方法预测股价的期望值,然后采用Blaek-Scholes模型进行定价.为了验证认股权证定价的精确性,随机选择十只认股权证进行实证分析.研究结果表明,认股权证的市场价格高于定价模型所得出的理论计算值,但是随着资本市场的发展,两者之间的差距越来越小.     

基于信息融合和策略转换的商品期货量化投资策略

在协整理论和分形市场理论基础上，构建一种新的基于信息融合和策略转换的商品期货量化投资策略，并通过实证检验了该策略的有效性和稳健性。部分大宗商品间存在价格联动关系（同涨同跌或A涨B跌）。以往研究基于价格联动，设计并验证了商品期货的跨品种统计套利策略，而本文则利用价格联动设计并验证了基于信息融合的趋势跟踪策略。在此基础上，基于分形市场理论，增加了策略转换环节：在趋势性市场使用趋势跟踪策略，在均值回复性市场使用统计套利策略。实证结果表明，信息融合能够提升趋势跟踪策略的表现，而应用策略转换能进一步提升投资绩效。最后，使用蒙特卡洛模拟验证了实证结果的稳健性，并给出了不同模型假设下的最优交易策略。     

Pricing variance swaps under stochastic volatility with an Ornstein-Uhlenbeck process

Pricing variance swaps under stochastic volatility has been an important subject pursued recently. Various approaches have been proposed, mainly due to the substantially increased trading activities of volatility-related derivatives in the past few years. In this note, the authors develop analytical method for pricing variance swaps under stochastic volatility with an Ornstein-Uhlenbeck(OU) process. By using Fourier transform algorithm, a closed-form solution for pricing variance swaps with stochastic volatility is obtained, and to give a comparison of fair strike value based on the discrete model, continuous model, and the Monte Carlo simulations.     

基于Gibbs抽样的厚尾SV模型贝叶斯分析及其应用

我国的金融时间序列存在普遍的波动性现象,而波动性又存在尖峰厚尾现象。首先对反映波动性特征的厚尾金融随机波动模型(SV-T)进行贝叶斯分析,然后构造基于Gibbs抽样的MCMC数值计算过程进行仿真分析,最后利用DIC准则对SV-N模型和SV-T模型进行优劣比较。研究结果表明:在模拟我国股市的波动性的方面,SV-T模型比SV-N模型更优,更能反应我国股市的尖峰后尾的特性,并且证明了我国股市具有很强的波动持续性。     

高频时间序列的改进"已实现"波动特性与建模

高频时间序列的分析与建模是金融计量学的一个全新的研究领域，“已实现”波动是针对高频金融时间序列的一种全新的波动率度量方法．证明了“已实现”波动的极限性质，对“已实现”波动的计算方法进行了修正，得到了更有效的改进“已实现”波动．在综合考虑微观结构误差和测量误差的基础上，定义了最优抽样频率．通过蒙特卡罗模拟，说明改进“已实现”波动是比“已实现”波动更有效的估计方法．研究了上海股市的“已实现”波动和改进“已实现”波动的特性，并针对改进“已实现”波动的长记忆性和“杠杆”效应建立了ARFIMAX模型．     

风险的频度、累积性及与Hurst指数关系的研究

从金融资产价格波动的符号动力学特征出发，提出了衡量金融风险水平的两个新指标：风险的频度与累积性，分别建立了这两个风险指标与Hurst指数之间关系的命题，并用Monte Carl。实验验证了这两个命题，表明其命题内容的正确性与有效性。