美式巴黎期权的定价模型与数值方法

给出了连续时间框架下美式巴黎期权的自由边界问题的表达式并运用有限差分进行计算,此外还运用前向打靶网格方法和最小二乘蒙特卡罗两种数值方法研究美式巴黎期权的定价问题。计算结果表明向上敲出看涨美式巴黎期权价格与障碍价格、窗口期和期权价格成正向关系,和波动率成反向关系。对于向上敲入看涨美式巴黎期权,结论正好相反。研究结果还表明,向上敲出看涨美式巴黎期权和向上敲入看涨美式巴黎期权的价格之和要远大于相同参数下的经典美式期权价格,三种数值方法的计算结果都比较接近,验证了各个数值方法的合理性,为美式巴黎期权的进一步应用奠定了基础。     

金融时间序列分形维参数估计方法比较及应用

为了更精确地估计时间序列的Hurst指数值,本文通过引入Whittle算法,结合蒙特卡罗仿真实验,说明了Whittle算法克服了常用的R/S算法、修正R/S算法、V/S算法以及DFA等算法在精度和稳定性方面的缺陷。首先通过数值模拟,比较不同方法所得Hurst指数估计误差,验证了Whittle算法具有更高的精度和更好的稳定性。然后选用最好的估计算法并结合移动窗口技术对沪深市场的发展状态进行了实证应用,分析表明沪深市场近20年来的市场有效性更趋变强,收益率和波动率长记忆效应更趋变弱的结论。     

具有巴黎期权特性的可转债有限元定价和策略分析

硬赎回约束和软赎回约束使得可转债的定价复杂化。本文给出了具有巴黎期权特性的可赎回可转换债券定价模型，基于期权博弈分析思想分析了发行者和持有者的最优策略，并采用有限元方法给出了该定价模型的数值解。最后用给出的定价模型计算了招行转债的价值，并分析了发行者和持有者的最优策略。结果表明，赎回公告期和巴黎期权特征对可转换债券的价值以及发行者和持有者的最优策略都有显著的影响，这对可转换债券的定价和条款设计有着重要的意义。     

财务危机成本、赎回失败与可转债最优赎回决策

在最优停时分析框架下得到了财务危机成本和赎回失败的可转债最优赎回决策动态优化模型.对模型进行静态分析比较结果显示: 在财务危机约束下,赎回推迟程度与可转债发行规模、企业价值波动及成长有显著相关关系.通过对2002年至2004年间发行的我国可转债市场实际数据的实证分析,证明了模型的相关结论,并说明了我国可转债赎回策略中存在的财务危机成本阀值效应. 得出结论:结合经验上的阀值效应,以我国目前可转债的发行规模和整体股市成长背景而言,可转债立即赎回是合适的.     

引入信用风险的我国可转换债券定价实证研究

利用最小二乘Monte Carlo(LSM)模拟建立引入信用风险的可转债定价模型,模型可以更好地描述内嵌不同路径依赖触发条款期权的可转债的复杂特征.本文用MATLAB软件编程计算出中国沪深两市11支可转换债券的理论价格并与市场价格进行比较.实证结果表明,该模型的平均定价偏差在时间序列和横截面上都不超过4%,模型价格与市场价格拟合程度很高,这为模型在实际投资决策中的模拟应用提供了理论依据,具有很高的实用价值.     

基于最小二乘法的美式期权定价的最优停时分析

给出一种基于最小二乘法的美式期权定价的最优停时的数值算法。首先通过构造一个函数的有限集替代动态规划中的条件期望，其次使用蒙特卡洛模拟和最小二乘法计算第一步中的值函数。最后，在一般意义下，证明该算法的收敛性。     

可转债与控制权私利下公司投资决策

探究可转债和控制权私利对公司投资决策和代理成本的影响.通过建立实物期权模型,基于均衡定价原理,分析计算了投资期权价值、最优投资策略以及控股股东的代理成本.研究结果表明,相比普通债,可转债能显著地提高控股股东的投资期权价值,但同时降低公司价值.控股股东倾向于利用可转债为公司融资,但从社会福利角度公司更倾向于利用普通债融资.同时,可转债不仅有效地抑制了控股股东的过度投资行为,而且显著地缓解了控股股东与中小投资者之间的代理冲突.     

多元混合正态分布情形下的外汇期权组合非线性VaR模型

提出了一种多元厚尾分布情形下的外汇期权组合非线性VaR模型.用多元混合正态分布来描述汇率回报分布厚尾特征,推导出多元混合正态分布情形下的反映外汇期权组合价值变化的矩母函数;在此基础上, 利用特征函数和矩母函数关系,进一步将概率分布的Fourier-Inversion方法和数值积分近似计算的迭代算法------自适应Simpson法则发展到多元混合正态分布情形下的外汇期权组合非线性VaR模型中,估计出期权组合的VaR值. 数值结果表明:使用Fourier-Inversion方法得到的VaR值与使用Monte Carlo模拟方法得到的VaR值相差不大,但使用Fourier-Inversion方法的计算速度明显快于Monte Carlo模拟方法.     

雾霾指数期权合约设计及蒙特卡罗模拟定价

雾霾天气对社会经济、企业经营、国民健康造成损失.不同于传统的实体经济方式如汽车限行、工厂减排等控制雾霾,本文设计以PM2.5浓度指数为标的的雾霾期权合约,利用虚拟经济手段对冲雾霾风险.文章选取北京市2012年10月9日至2015年7月17日PM2.5浓度日数据建立Ornstein-Uhlenbeck(O-U)模型描述数据的季节性趋势及方差,然后在无套利定价框架下基于鞅定价方法,对2015年7月18日至2015年8月17日的雾霾指数期权进行蒙特卡罗模拟定价和比较验证.结果表明,各标的雾霾指数期权的模拟价格精度良好.通过两个利用期权交易对冲雾霾风险的示例,本文表明了设计的可行性.     

公司提前赎回可转债的行为是否可预测?——基于平价期权模型的分析

不同于标准期权,可赎回转债的转股条款实际上是一份障碍期权,其障碍水平由赎回条款以及公司的赎回行为所决定。本文依据可转债市场普遍存在延迟赎回现象,对转股权的内在价值进行了重新构建,并最终推导出红利保护下可转债的一个隐含赎回时点的显式模型。实证分析表明,该模型在一定程度上可以捕捉到可转债可能被赎回的市场讯号。     

Modelling of a Class of Nonstationary Time Series with Kalman Filter Using Moving Window

In this paper a method for modelling and forecasting of a class of nonstationary time series with Kalmnan filter using moving window is proposed. The procedure of the method is as follows: in terms of parameter estimation during recursive process by using LSM, the state space equation is constructed, then the Kahnan filter using moving window is made to get the data with reduced level of observation noise. Finally, the precise parameter estimation can be obtained by using the LSM again. The algorithm is carried on recursively. Good results for estimating and forecasting are shown by simulation, examples. The algorithm of Kalman filter using moving window proposed by us is introduced in this paper, which can guarantee the precision and convergence of Kalman filter.     

投资者异质信念下可转换债券赎回策略

可转换债券现有研究模型多建立在投资者理性范式之下,较少考虑投资者异质信念的影响,易造成可转换债券定价偏差,市场上所存在的众多异象如推迟(或提前)赎回至今也未能获得良好的解释.将行为金融理论引入可转换债券定价模型之中,采用投资者的后悔厌恶来表征投资者的异质信念,构建了投资者异质信念下可转换债券定价模型,重点探讨了异质信念对可转换债券赎回策略的影响.理论模型及数值实验结果均表明可转换债券发行者的后悔厌恶情绪是可转换债券推迟(或提前)赎回的一个重要原因.     

一种非线性时变系统小波网络辨识算法

提出一种可对任意非线性时变系统进行辨识的新方法，即基于小波神经网络的带自校正移动窗的递推最小二乘算法，与现有的神经网络辨识算法不同，该算法是根据被估权值时变速度的快慢来自适应地调整移动窗的长度，以跟踪非线性时变系统的动态特性，文中推导了了算法，并将全局算法进一步推广成不含任何矩阵运算的局部算法以提高算法的实时性能，几个典型的系统辨识仿真实例显示出这种方法具有跟踪精度高和计算简便的良好性能。     

中国可转债模糊定价及其算法研究

在Black-Scholes模型和国内传统债券定价模型的基础上,讨论了可转换债券的模糊定价问题.对于连续复利率、无风险利率、股票价格、股价波动率等均为模糊数的情况,给出了可转换债券的模糊定价模型和相应的算法.最后,对上海国际机场股份有限公司发行的可转换债券进行了实证研究,计算结果显示了该模糊定价模型在预测可转债市场价格方面的有效性.     

一种随机利率条件下企业可转换债券定价的离散时间方法

在考虑了企业市场价值波动和利率及其期限结构的波动及两种波动之间的相关性的基础上 ,本文提出了一种可转换债券无套利定价的离散时间模型 .通过研究它与连续时间模型之间的关系 ,证明了这一模型的合理性 ,并得到了参数估计方法 .结合可转换债券的价值边界条件 ,就可以用这一定价模型计算出可转换债券的定价了 .作为离散时间模型 ,这一定价方法可适应可转换债券条款多变的特点 ,并在计算机上能方便实现 .     

可转换公司债券复合期权定价方法

基于多期复合期权理论,建立了可转换公司债券定价的控制方程,依据可转债的特征提出了相应的边界条件和终端条件,并采用有限差分方法进行了数值模拟,从而克服了复合期权模型中求解高维嵌套积分的困难,显著地提高了计算效率。实例计算表明,采用普通债券与欧式期权价值相加的定价方法大大低估了可转换公司债券的内在价值,复合期权定价方法为可转换公司债券的设计与定价提供了一种新的思路。     

数据丢包的参数不确定下无人机滚动时域估计

针对网络中通信链路中断及系统参数不确定现象,研究了数据包丢失的参数不确定无人机系统状态估计问题,基于滚动时域估计理论和随机最小二乘理论,提出了一种分布式滚动时域估计算法。对于数据包丢失和参数不确定问题,采用已知概率的马尔可夫序列和系统矩阵扰动噪声进行建模。仿真结果表明,该算法的估计效果优于一种新的卡尔曼滤波算法。最后,研究分析了系统压缩量、数据包接收概率和时窗长度对所提算法估计性能的影响。在系统不确定性和丢包概率未知的情况下,适当增加时窗长度可以提高算法估计性能。