基于非对称跳跃粗糙随机波动率模型的期权定价研究

基于资产价格存在的非对称跳跃与资产波动率存在的粗糙特性,本文提出了粗糙带非对称跳Heston模型(rHeston-AEDJ),在风险中性测度中推导出该模型的特征函数.由于模型的非马尔可夫且非半鞅性质,不能使用传统的欧拉方法进行逼近,本文使用混合模拟方法对该模型进行逼近,并解决粗糙波动率下奇异期权的定价问题.在风险中性测度下,基于Fourier-SINC推导了欧式期权的拟闭解.实证研究结果表明,上证50ETF价格存在跳跃、波动率Hurst指数远小于1/2,即波动率存在粗糙性,并基于拟闭解对上证50ETF期权进行定价实验发现本文所提出的rHeston-AEDJ模型在样本内外均有较好的定价精度.本文的研究对国内外期权产品定价与精确风险管理具有重要的现实意义和应用价值.     

基于特征函数局部结构微扰法的行为期权定价研究

行为资产定价模型(behavioral asset pricing model,BAPM)因其能较好地解释金融市场异象,近二十年来一直是金融学界的热门研究主题之一.然而,BAPM模型较少应用于现实期权定价,原因之一是很难获取它的特征函数表达式,导致期权解析定价公式的缺失.本文针对Farkas等(2017)和孙有发(2020a)提出的考虑了投资者非理性情绪以及羊群行为的一类BAPM模型,为获取该模型的特征函数解析式,首先将它解构为精确部分和待定的局部结构,然后应用微扰法和费曼卡兹定理获取该局部结构的逼近表达式,进而合成得到原始特征函数的高精度解析逼近;最后应用Fourier-Cosine方法,推导出该类BAPM模型下的欧式期权近似解析定价公式.数值实验与实证研究表明:1)与孙有发等(2020b)提出的基于一阶扰动的Fourier-Cosine定价方法相比,本文提出的基于特征函数局部结构微扰法的行为期权定价方法,在不损失效率的前提下,无论是在定价精度、还是在稳定性方面均有更优越的表现;2)将BAPM模型下的欧式期权解析定价公式应用于上证50ETF和沪深300ETF期权市场,定价精度高于现有...     

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.     

Heston随机波动率模型下一类多资产期权的定价

研究了一类多资产期权的定价,包括差价期权、交换期权、乘数期权和商数期权.为了改进传统Black-Scholes模型下波动率为常数的不合理假设,引进了Heston随机波动率模型,研究表明基础资产和波动率的演化过程作适当的变换后是一个3维仿射过程.仿射过程由其仿射变换唯一确定,而仿射变换可通过求解对应的Riccati微分方程组获得.基于仿射变换,给出了这一类多资产期权的半封闭形式的风险中性定价公式.最后,还给出了应用自适应Simpson数值积分法求解交换期权、乘数期权和商数期权风险中性价格的算例.     

基于随机波动率模型的路径依赖期权定价

在随机波动率框架下,对两种典型路径依赖期权进行定价.在期权标的资产价格的波动率是一个快速均值回归随机过程的假设下,研究了几何亚式看涨期权和浮动行权价回望看跌期权这两类路径依赖期权的定价问题.通过奇异摄动分析方法,对均值回归随机波动模型的偏微分方程进行分析得到关于期权近似价格的两个近似表示项,并推导出上述两种路径依赖期权的近似解析解.     

股灾期间上证50ETF期权定价研究

从理论上探讨了股灾期间大盘指数对期权定价的影响,改进了用于表征股灾期间上证指数宽幅震荡过程的欠阻尼二阶系统阶跃响应函数,并考虑了上证指数对标的资产价格的耦合影响,在风险中性定价法则下构建出股灾期间的期权定价模型;详细考察了大盘指数模型中的参数(如阻尼系数、衰减速率以及无阻尼震荡频率等)、大盘指数影响作用过程的波动系数以及大盘与标的资产的关联系数等对期权定价的影响.最后,运用Monte Carlo仿真技术,对上证50ETF期权进行实证与预测.数值结果表明:所提出的股灾期间的期权定价模型,能有效地为上证50ETF期权定价,并具有良好的鲁棒性.     

具有价格均值回复与随机波动率的信用差价衍生产品定价

为了研究均值回复特征与随机波动率对金融衍生品定价的影响，考虑状态变量的均值回复特征与两种随机波动率过程：平方根过程与Ornstein-Uhlenbeck过程，应用解偏微分方程与特征函数方法．推导出衍生品的定价方程。推导了基于均值回复特征与随机波动率的信用差价期权、信用差价上限与下限的定价公式。结果表明，均值回复和随机波动率在衍生品定价中起重要影响。     

随机利率条件下的欧式期权定价

分别选择标的资产价格和零息债券价格为计价单位,给出了利率和标的资产价格的漂移系数和扩散系数为适应随机过程的条件下、在期权生命期内任意时刻的欧式期权价格的一般形式.当 利率和标的资产价格的波动率过程为时间 $t$的非随机函数时,欧式期权价格具有解析形式. 给出了一个标的资产价格服从几何布朗运动、利率服从HJM模型的欧式期权定价的例子,并导出期权价格的解析式.     

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.     

时变分数布朗运动下的GARCH族欧式期权定价研究

本文拓展了分数布朗运动理论下欧式期权定价问题,尤其突破了Hurst指数和波动率为常数的假设.我们在时变Hurst指数的分数布朗运动环境下,采用GARCH族模型描述收益率序列的波动率,推导出了一个欧式看涨期权定价的闭型解.利用该模型和韩国Kospi200股指期权日交易数据的实证检验表明,韩国Kospi200股指波动率符合GJR过程,时变波动率下的分数布朗运动刻画金融市场的动态特征比采用标准布朗运动更适合,该模型计算的期权理论价格与市场价格更接近,优于传统的定价模型.     

基于深度学习算法的行为期权定价

针对一类考虑了投资者微观结构随机变迁、投资者行为存在羊群效应以及非理性情绪的高维行为资产价格模型,推导出行为期权定价偏微分方程,构建了基于深度学习算法的行为期权定价方法：首先,基于费曼卡兹公式推导出行为期权价格的迭代方程;然后,用神经网络来逼近迭代方程中的期权价格关于标的模型空间变量的梯度函数;最后,通过深度神经网络参数寻优得到期权价格。数值实验表明：相比蒙特卡洛方法,深度学习算法在计算高维标的资产的期权价格时,获得的结果不仅精度更好,而且效率更高;在相同精度要求下,深度学习算法所需要的仿真路径数更少。研究发现：市场中投资者的非理性情绪程度越严重,期权价格越高;股市微观结构调整速度和羊群效应,对不同成熟度的市场上期权价格的影响,存在异质性：在不成熟市场上,股市微观结构调整速度越快,投资者的羊群效应越严重,期权价格越高;而对于成熟市场,投资者结构回复长期均衡以及羊群效应,均起到稳定期权价格的作用。     

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.     

标的资产服从混合过程的期权定价模型

通过对期权的标的资产（以股票为例）的价格行为过程进行分析,引入一种价格服从混合过程的新模式,改变了Ｂｌａｃｋ－Ｓｃｈｏｌｅｓ期权定价模型的基本假设之一,推导出一种新的期权定价模型,获得了较理想的结果.     

不完全市场中的期权定价：一种基于动态经验投影定价核的期权定价方法

经典的资产定价理论认为，不完全市场中存在多个 定价核，导致期权存在多个可能的理论价格，与现实中期权只有一个价格不符. 考虑到期权定价时投影定价核具有与原始定价核 完全相同的意义，并且投影定价核的信息隐含于相关历史信息中，动态的经验定价核隐含了投资者风险偏好的时变性，本文建立了一种基于动态经验投影定价核的期权定价方法. 通过对Rosenberg-Engle的经验定价核的动态性和标的资产未来收益率估计方法进行扩展，本文还给出了动态投影经验定价核的估计方法. 这种方法能适用于单只期权单只标的资产、多只期权单只标的资产和若干只期权单只标的资产等情形. 本文基于此方法为沪深交易所的部分具有欧式性质的权证进行了实证研究，结果表明：考虑了投资者时变偏好的动态经验投影定价核期权定价方法的定价效果远好于 Black-Scholes-Merton 和常弹性方差（CEV）期权定价模型.     

部分信息实物投资的消费效用无差别定价

运用滤波理论,随机控制理论和消费效用无差别定价原理,建立基于部分信息的非完备市场有对冲机会的实物投资回报一次性支付的期权定价模型.通过求解具有自由边界条件的高维偏微分方程,推导出期权的隐含价值和投资最优执行边界,确定了投资,消费及资产分配的最优决策,并详细讨论了投资回报波动风险,平均回报率估计偏差风险以及资产相关系数对实物期权的隐含价值以及隐含信息价值的影响.模型和结论对实物投资项目的估值和资产管理具有一定参考价值.     

服从跳-扩散过程的再装股票期权的定价

在等价鞅测度下，求出在风险中性定价模型中，标的资产服从跳－扩散过程的再装股票期权的价格，然后，针对给出定价公式的特点，提供了便于实际应用的数值模拟方法。     

信用担保的两阶段定价模型

随着金融市场的日渐完善,信用担保的使用日趋频繁。目前对担保的定价是在单阶段清偿的前提下,采用经验定价和单阶段期权定价两种方法。注意到在担保中存在很多展期的情况。据此,提出了两阶段担保模型,并给出其理论定价及计算实例。     

American option pricing under GARCH diffusion model: An empirical study

The GARCH diffusion model has received much attention in recent years, as it describes financial time series better when compared to many other models. In this paper, the authors study the empirical performance of American option pricing model when the underlying asset follows the GARCH diffusion. The parameters of the GARCH diffusion model are estimated by the efficient importance sampling-based maximum likelihood （EIS-ML） method. Then the least-squares Monte Carlo （LSMC） method is introduced to price American options. Empirical pricing results on American put options in Hong Kong stock market shows that the GARCH diffusion model outperforms the classical constant volatility （CV） model significantly.     

有交易成本的期权定价模拟组合证券法

完全市场条件下的欧式期权定价已有受欢迎的Ｂ－Ｓ定价公式,有交易成本的不完全市场期权定价还没有解决。本文用组合证券模拟期权收益构造定价基本方程式,设计循环计算程序计算期权价格,并提出它的Ｂ－Ｓ定价公式的修正形式。