Heston模型下带随机工资的均值-方差DC型养老金计划

工资水平决定着养老金缴费水平,而股票价格的波动率是投资决策的重要影响因素.从实际来看,工资水平和股票价格的波动率往往都是随机变化的.为了更加接近实际环境,假设工资水平和股票价格都由Heston随机波动率模型所驱动,建立了一类确定缴费型养老金计划的均值-方差模型.运用随机动态规划原理和拉格朗日对偶原理得到了有效策略和有效边界的显式解,并给出数值算例分析了工资因素和波动率因素对有效策略和有效边界的影响.研究结果表明:随机工资和随机波动率环境下的资本市场线在均值-标准差平面上仍是一条直线;有效策略仅依赖于瞬时工资水平,而有效边界不依赖于工资水平和波动率水平.     

股票投资技术分析浅讲

第四部分 图型形态分析(八)2.趋势线型态分析;连接股价波动的高点的直线为下降趋势线,连接股份波动的低点的直线为上升趋势线.根据波动的时间又可分为长期趋势线(连接长期波动点)和中期趋势线(连接中期波动点).市场含义;趋势线表明当股价向其固定方向移动时,它非常     

隐含波动率微分算法的改进——波动率表面模型

基于以往研究隐含波动率的计算只考虑了交割价格对其的影响而忽略了到期日的作用,提出包含交割价格和到期日两变量的隐含波动率表面模型计算隐含波动率.数值计算结果表明,波动率表面模型提高了波动率的平均计算精度,同时给出了波动率"假笑"和波动率期限结构的特征.所提出的隐含波动率表面模型可作为投资者判断衍生产品投资价值的简单指标.     

期权定价中波动率的MATLAB求解方法

期权具有管理波动率风险的使命,故而波动率分析是期权投资者的重要维度,对于股指期权定价中波动率的研究,传统的方法计算量大,且不易求出,本文针对历史波动率、已实现波动率和隐含波动率,利用MATLAB语言,得出了更为精准的波动率估计方法,为期权定价问题提供了重要的依据参数。     

基于实际波动率的我国股市波动率实证研究

从上证180样本股中随机抽取30只股票,采用日内分钟交易数据,对实际波动率的部分性质进行实证研究,得出经实际波动率标准化的收益率序列接近于正态分布,对数实际波动率序列的分布近于正态,实际相关系数序列接近于正态分布,实际波动率序列、对数实际波动率及相关系数序列均具有显著的长记忆特征,不同股票的对数波动率序列之间具有显著的相关性。     

上海股票市场网络拓扑指标与波动率的相关性研究

以股票作为网络的节点,股票间关联性作为边,使用最小生成树方法构建上海证券市场股票网络,计算网络的基本拓扑指标,分析这些指标与股票市场波动率的相关性。结果表明,网络的平均路径长度和市场波动率成负相关,当市场波动率越高,节点之间的距离越短,网络收缩地更紧密;平均占有层和市场波动率成负相关,当市场波动率增加,网络中的点更趋近于中心节点;节点的最大度和市场波动率成正相关,随着市场波动率增加,网络节点之间的关联性增强,协同运动趋势增强。通过分析股票网络拓扑指标的变化规律从而对股票市场波动的变化进行预测。     

上海股票市场网络拓扑指标与波动率的相关性

以股票作为网络的节点,股票间关联性作为边,使用最小生成树方法构建上海证券市场股票网络,计算网络的基本拓扑指标,分析这些指标与股票市场波动率的相关性.结果表明:网络的平均路径长度和市场波动率成负相关,当市场波动率越高,节点之间的距离越短,网络收缩越紧密;平均占有层和市场波动率成负相关,当市场波动率增加,网络中的点更趋近于中心节点;节点的最大度和市场波动率成正相关,随着市场波动率增加,网络节点之间的关联性增强,协同运动趋势增强.通过分析股票网络拓扑指标的变化规律从而对股票市场波动的变化进行预测.     

基于Bessel过程的波动率障碍期权定价

利用修正Bessel函数研究Hull-White随机波动率模型下一种特殊障碍期权,假设累积实际波动率为某一给定阈值,在到期时刻观察是否生效的欧式波动率障碍期权定价问题,提出一种关于波动率的金融衍生品,给出关于随机波动率模型下的多维定价问题的解析定价公式.     

常方差弹性系数模型下波动率指数期权定价

作为对冲市场波动率变动风险的波动率指数期权,其定价问题一直受到广泛的关注.为了对其进行定价,首先构建服从常方差弹性系数模型的指数价格柳树,然后根据指数价格柳树确定柳树节点上相应波动率指数的值从而得到波动率指数柳树,最后在波动率指数柳树上运用倒向递归的方法得到波动率指数期权的价格.所给出柳树法定价波动率指数期权的方法,其结果随着柳树空间节点数的增加快速逼近嵌套蒙特卡罗模拟的结果,当柳树空间节点数超过200时,柳树法给出的结果具有相当高的精度.     

基于极大重叠离散小波变换的金融高频数据波动率估计

利用极大重叠离散小波变换方法对资产收益的积分波动率进行估计.针对沪深300指数选取不同小波函数估计积分波动率,计算相对误差统计量.结果表明,不同小波函数对积分波动率估计不存在显著差异,但随着抽样频率的增加,估计精度逐渐提高.对尺度及其相应尺度下的波动率进行对数变换可见,二者之间存在显著的线性关系,随着尺度的增加,波动率逐渐变小.     

权证和其标的资产波动率的相关性分析

利用Black-Scholes期权定价的方法,给出了沪深两地上市初期权证及其标的股票的收益率和波动率,并对波动率数据进行回归分析;数值分析结果表明：多数权证的波动率和其标的资产的波动率没有线性相关性,数据经Box-Cox变换后分析,结论成立;这表明在权证上市初期,多数权证的波动率和标的资产波动率没有线性相关性,权证价格涨跌幅度大,严重偏离其市场价格;投资权证更多的是利用了其投机功能,其套期保值和风险管理功能被忽略.     

基于SV模型的行程时间预测

行程时间的波动性分析及预测是道路交通网络研究的重要内容,为有效预测出行者行程时间,本文基于实际路段行程时间数据构建随机波动率模型,利用马尔科夫链蒙特卡洛方法求解模型参数,使用标准随机波动率(SV-N)模型和厚尾随机波动率(SV-T)模型对行程时间进行预测。结果表明:在刻画对路段行程时间波动率特征的效果上,厚尾随机波动率模型优于标准随机波动率模型;在行程时间预测上,厚尾随机波动率模型更能准确地进行实时预测。本文方法对行程时间预测具有实时性,可对实际路段行程时间进行在线预测及对交通出行者的路线规划提供理论依据。     

波动率服从Markov链的亚式期权定价

在亚式期权定价方法中,对常数波动率进行改进,引入服从Markov链的随机波动率,得到该模型下期权价格为各随机状态波动率下价格的加权和.     

随机波动率条件下的矿业权估价模型

在假定波动率不变和不考虑开采者在运营管理上的灵活性的情况下,采用收益现值法评估矿业权是容易低估其价值的。为此,建立了基于期权的矿业权估价随机波动率方法,即假定波动率是时间t的函数,在此假设的基础上建立了随机波动率条件下的矿业权估价模型,并通过实例对该方法进行了验证。计算结果表明,基于期权的矿业权估价随机波动率方法较收益现值法能提高矿业权的价值。     

基于Heston模型的期权隐含波动率研究

期权能否公允定价直接关系市场风险,标的资产的价格波动率是影响期权定价的重要因素.传统Black-Schdes期权定价模型的成立依赖正态分布和常数波动率等假设,不符合市场实际,而Heston随机波动率模型能有效克服这一问题.为验证这一特性,我们利用Monte Carlo模拟,分别计算出看涨期权和看跌期权的隐含波动率,通过建立到期日、行权价和隐含波动率曲面,发现期权的隐含波动率会随着期权到期日和行权价格的变化而变化,这一结果符合预期.为了更好地了解Heston模型的特性,我们以看涨期权为例,利用隐含波动率曲面对模型的几个参数进行了敏感性分析.     

股票月收益实际波动率的实证研究

阐述了实际波动率的理论背景，以及国外在实际波动率研究方面已得出的一些基本结论．对深沪股市随机抽取的30只股票数据进行了实证检验，得出对数实际月波动率序列的分布与正态分布无差异、月收益率经月实际波动率标准化后的序列的分布与正态分布无差异的结论．利用月实际波动率对广义自回归条件异方差类模型的波动率模拟效果进行了检验，发现该模型的波动率度量精度略胜一筹，但也只能解释一小部分收益率的变动．     

F-T柴油/甲醇双燃料发动机燃烧循环波动分析

通过在四缸增压中冷柴油机上进行的甲醇能量替代比分别为5%、10%、15%的甲醇均质混合气F-T柴油引燃燃烧试验,与0#柴油的传统燃烧对比,研究了的发动机转速、负荷、甲醇替代比对预混合引燃燃烧的循环波动的影响。结果表明:转速的增加对发动机输出动力的波动影响较小,但对预混合引燃具体燃烧过程的循环波动影响较大,瞬时放热率峰值波动率高达25%;中等负荷下,预混合引燃的循环波动较小,但在起动、怠速等小负荷工况时发动机的循环波动率较大,其中放热率峰值的循环波动率达到30%,且在大、小负荷时燃烧始点的循环波动均大于10%;甲醇替代比低时,预混合引燃燃烧模式的循环波动稍大,但当甲醇替代比增加到一定比例后循环波动率逐渐降低到与0#柴油相当的水平,甚至更低。     

带随机波动率的Lévy模型下美式看涨期权的定价

期权定价是现代金融理论的重要内容之一.期权的价格通常与标的资产价格的波动率等因素有关.B-S模型中假设波动率为常数,而实际上波动率往往是一个随机过程.本文研究带随机波动率的Lévy模型下美式看涨期权的定价问题,得到了美式看涨期权的最优执行时间以及期权价格满足的偏微分方程.     

上证综指波动率的估计——基于GARCH（1,1）模型的研究

波动率是测度风险的重要变量,在金融领域中占有至关重要的地位。采用GARCH（1,1）模型研究了上证综指的波动率。研究结果表明GARCH（1,1）模型能够准确地估计1年以上股市的波动率。     

SVAR-GARCH模型的多元波动率估计

考虑SVAR GARCH模型的多元波动率, 提出一种估计波动率的新方法. 先利用独立成分分析技术求解因果结构和统计独立的误差项, 建立残差项条件协方差阵与误差项条件协方差阵的关系, 然后利用单变量GARCH模型的估计结果和识别的因果结构, 估计多变量GARCH模型的条件波动的脉冲响应方法, 实现多元波动率的估计, 该方法可有效减少估计参数. 实验结果表明, 新方法估计的波动率与能源期货市场的规律相符.