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1.
为了求解不完全市场的期权价格,提出了基于熵的保险精算方法。方法考虑期权卖方的最大权益、分析了保险精算期权定价执行条件,结合标的资产价格的历史信息,运用最大熵原理求出标的资产的概率密度,以此为基础计算损失变量的概率密度,依据保险精算方法可知,损失变量在此概率密度下的期望值即为期权的价格。经HSI指数和SP500指数的部分指数作为标的资产的期权实证检验,可发现新方法不仅比B-S公式蕴含更平坦的隐含波动率,而且进一步印证了传统保险定价过低和B-S定价偏高的情况。  相似文献   
2.
非线性极大极小问题的一个有效解法   总被引:62,自引:1,他引:61  
李兴斯 《科学通报》1991,36(19):1448-1448
一个非线性极大极小问题(A)通常表达为 minimizeφ(x)=max{f_i(x)},(1)式中F_i(x)一般为变量x∈R~(?)的光滑非线性函数,i=1,…,m。由于目标函数φ(x)是不可微的,故(A)是一个不可微的无约束优化问题,因此不能使用标准的无约束优化算法求解,通常将其化为下述等价的非线性规划问题(B):  相似文献   
3.
被保人的死亡率分布是确定寿险费率的一个重要依据,而根据其生活的环境、时间预测被保人的死亡率是保险精算研究中的一个热点问题.基于最小叉熵原理,建立了预测被保人死亡率分布的一个模型--最小叉熵模型,该模型以叉熵函数作为目标函数,以被保人的预期寿命作为约束条件,通过最小化叉熵预测被保人的死亡率.以从事特殊职业的被保人为研究对象,通过最小叉熵模型计算了该类人的死亡率.该方法计算简便,具有较好的客观性和实用性,为死亡率预测研究提供了一种有效的新方法.  相似文献   
4.
熵与大偏差及保险定价   总被引:2,自引:2,他引:0  
为了更加合理的解决保险定价问题,引入信息论中的熵和概率理论中的大偏差,对一般保费计算方法进行了修正.结果表明:最大熵原理只考虑了具有最大熵的概率分布,而在大偏差框架中,考虑了所有的概率分布,此时的熵描绘了随着实验次数的增加,概率分布的收敛情况;若只知道概率分布的不完全信息,最小化叉熵,得到最小叉熵优化模型,模型的解可调整保费.调整后的保费计算方法既建立在经验概率分布基础上,又不完全依赖经验概率分布,具有更好的实用性.  相似文献   
5.
解非线性规划的一个可微“准”精确惩罚函数方法   总被引:26,自引:2,他引:24  
李兴斯 《科学通报》1991,36(19):1451-1451
为简化表达,本文仅考虑如下不等式约束的非线性规划问题(P)。 minf(x),(1)其中f(x)与gi(x)均为n维向量x的连续可微函数。用两个不等式代替一个等式,即可把本文方法推广到含等式约束的非线性规划问题。  相似文献   
6.
正态检验的不理想和偏度及峰度的存在使得用基于多元正态分布的假设及线性相关系数研究相关性受到质疑,为此应用信息熵结合Copula理论建立了Copula熵函数.与信息论中互信息等相关性衡量指标相比较,其具有不受维数限制、有量纲、能捕捉非线性相关关系等优点.结合经济圈理论进行了数据验证,表明了该方法的可行性和有效性.  相似文献   
7.
借助最小叉熵方法建立了新模型,即把标的资产(股票)价格看成一个信息系统,根据以往股票价格的历史信息给出股票价格的一个概率密度作为先验概率密度,然后在当前股票价格变化的随机变量的矩约束下,用最小叉熵方法来预测n△t时闻点末的股票价格分布最靠近先验概率的概率密度,从而得到参数P、u、d.新模型直接可用现有非线性规划算法进行求解或者转化为其对偶形式用无约束优化来求解,计算方便,经济、物理含义明确,有效克服了二又树及其演化方法的不足,且不受股票价格变化运动形式限制,是一个统一的模型.与B-S、CRR、JR、TGR、Wil1、Wil2方法数值比较结果表明,多数情况下新方法收敛速度快,计算稳定.  相似文献   
8.
线性0-1规划作为一种特殊形式的整数规划,在科学和工程问题中有许多应用.基于拉格朗日松弛方法,提出求解线性0-1规划的一种连续化方法.该方法不仅给出了原问题显式形式的对偶函数,而且对偶变量的数目仅等于原问题部分约束的个数,原来的线性0-1规划问题被转化为只有简单约束的普通优化问题,极大地方便了工程应用.以背包问题为例进行的数值实验表明,该方法是求解线性0-1规划的行之有效的实用方法.  相似文献   
9.
基于极大极小原理的“均匀化”作用,构造了一个新的效益函数,从而在原一对偶内点方法的摄动KKT条件里嵌入一种自调节功能。据此建立的不可行路径跟踪算法,具有同类算法一样的多项式复杂性。通过数值计算,验证了该方法的有效性。  相似文献   
10.
研究了带有叉熵约束的最小叉熵优化问题的求解问题.根据对偶理论,提出了一个简单的几何规划,该方法把一个带有叉熵约束的叉熵优化问题转化成了一个对偶规划,而对偶规划是一个只需要解决一个带有线性约束的凸规划问题,比较容易计算.  相似文献   
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