信用价差的动态模型及其在期权定价中的应用

建立了国内企业债券信用价差的动态模型,并利用市场数据进行了实证分析.研究发现,国内企业债券具有明显的均值回复特性.作为模型的应用,本文还导出了信用价差期权的定价公式.     

企业债券信用价差度量多参数优化模型

用多参数利率期限结构模型确定的利率期限结构为输入变量，利用Jarrow简化模型确定信用价差，从而给出一种新的企业债券的信用价差度量多参数集成优化模型。同时选取上海证券交易所多个交易日国债和企业债交易数据，通过遗传算法及两次最小二乘法联合估计得到相对精确的模型参数，由此拟合出企业债券发行主体的信用价差方程。最后选用基准方法作为对比，实证结果表明，以价格为输入变量所得信用价差更符合实际且拟合的模型参数更精确。该方法可以用于度量任何债券的信用价差，具有实用推广价值。     

欧式信用价差期权的定价

除了利率风险外,投资者购买企业债券后可能会因企业破产和经营不善而遭受损失.许多金融机构推出了类似保险的违约互换和信用价差期权为投资者因企业破产和经营不善而遭受的损失提供保护.利用首次通过模型,把信用价差期权看成是公司资产值和短期利率的带障碍的复合期权,用偏微分方程的方法给出显式定价公式并用数值方法分析了其金融意义.     

基于ARMA模型和VAR模型的中国债券市场信用价差预测比较研究

选取上海证券交易所企业债和国债月度数据,利用遗传算法对静态利率期限结构NSM参数模型进行求解,进而拟合较为精确的企业债和国债的利率期限结构,据此计算出企业债的信用价差。数据一部分作为样本内拟合区间,另外一部分作为样本外预测区间以检查模型的预测精度。通过建立自ARMA样本外预测模型和VAR样本外预测模型分别对我国债券市场信用价差进行预测,最后比较两种模型的预测精度。结果表明VAR模型对于信用价差短期预测较为准确,而ARMA模型对于较长期预测较为准确。     

基于二叉树方法的障碍期权与标准期权价差分析模型

运用二叉树方法建立了障碍期权与标准期权之间的价差分析模型,并分析了影响价差的若干关键因素.结果表明,障碍期权的价值低于对应的标准期权;对于下降敲出看涨期权,若障碍值或行权价越高、有效期越长、标的物的价格越低、其期望收益率越小、波动率越大,则障碍期权与标准期权的价差越大.
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信用担保机构的业务——一种期权视角看担保定价问题

担保业务实质上是一种期权互换业务。从期权的角度阐述中小企业信用担保与期权的关系,担保合约实质上就是一份看跌期权。在此基础上,从理论方面论述了如何运用期权定价模型确定担保收费的问题,并对模型的优点和需要注意的问题进行了研究。     

CDS价差结构转换模型及对标准化CDO价格的修正

利用CDS欧洲指数每日中间价,建立价差日改变量的马尔科夫结构转换模型,以捕捉金融事件对违约风险的影响.将此结构转换模型应用到标准化抵押债务证券(collateralized debt obligations,CDO)权益分券的定价中,得到修正后的结合市场环境的分券价格.该模型及CDO修正价格从量化的角度说明,源于美国的次贷危机是发行机构、监管部门以及市场环境变化的共同作用,而并非金融产品本身对金融市场的危害.对此进行深入研究,建立适应市场环境的定价及风险监控模型,才是面对次贷危机所最应作出的反应.     

基于遗传算法KMV模型的最优违约点确定

现代市场经济中资信评估具有重要作用,它起着社会监督和识别违约风险的作用.根据可获得的中国上市公司的基本数据,结合遗传算法对经典KMV模型中的最优违约点进行了重新定义.结果显示改进的模型拟合正确率比原模型高,即改进的KMV模型更适合应用于中国上市公司的资信状况评估.     

认股权证定价模型及其应用

在分析研究认股权证特性及其影响因素的基础上,运用期权定价理论推导出其定价模型,在对B－S模型进行改进的基础上得出认股权证的定价公式,并介绍了其在实际中的应用。     

EDF模型度量信用衍生工具的信用风险研究

在分析违约条件及支付函数的基础上，借助KMV公司的EDF模型，建立了用于预测信用衍生工具联合违约概率的方法，并用此法分析了信用衍生工具对我国商业银行风险管理的意义．     

Black-Scholes 模型期权定价方法及其应用

介绍了标准的B lack-Scholes期权定价,推导出欧式期权定价的一般微分方程及其解,给出了欧式看涨和看跌期权的定价公式以及平价关系,并对此加以分析和修改后,使之应用于欧式期权衍生证券的定价、套期保值以及标的资产支付红利等各种情形。     

标的资产价格服从跳-扩散过程的信用风险期权定价模型

将具有信用风险的期权最终执行情况与交易对手的公司价值和负债联系起来,建立了标的资产价格服从跳-扩散过程的信用风险期权定价模型,同时在跳风险不可定价的假设下,推导出信用风险期权的定价公式.     

基于KMV模型对中国上市公司的信用风险进行度量的实证分析

针对目前上市公司的日趋增多和广大投资者对于投资股市的热情,对上市公司的信用风险进行度量和评估已显得十分迫切和必要。运用KMV模型,从我国沪深两市中共选取三十家绩优股和绩差股,以2007年9月30日为基准日,运用三种方法计算其未来一年的违约距离DD(Default Distance)和预期违约频率EDF(Expected Default Frequency),在一定程度上可以对上市公司信用风险进行评估。分别采用了三种方法来计算违约距离并进行对比。实证分析结果表明,在KMV模型中引入资产连续回报率这个模型最适合中国国情,灵敏度和预测能力较好,在一定程度上可以揭示上市公司的信用风险。     

KMV模型在银行贷款定价中的应用

利率市场化要求银行能按风险来确定贷款利率.运用基于期权定价理论的KMV模型来得到公司的预期违约率和违约损失,从而能合理地确定贷款利率.KMV模型特别适用于银行对上市公司的贷款定价.     

论票据信用的运行与票据信用商品化

本文从探讨“信用”对于票据的具体内涵入手,阐述了在传统票据运行中票据的“信用货币性”,详尽论述了“信用商品化”进程中票据信用的新发展,及对我国商业信用培育的促进,同时希望能就我国现行票据法律体系限制票据信用功能完善发挥之处提出初浅之见.     

百年期权定价

期权是20世纪金融衍生市场创新的成功典范.期权市场已经成为国际金融市场的一个重要部分.期权定价理论不仅支撑着期权市场的发展,同时推动了整个金融衍生市场的发展.回顾了经典的期权定价理论及欧式期权定价模型,对其进行了详细的评价,展望了未来期权定价理论的发展方向.     

基于DNS模型的我国公司债信用利差预测

利用2012~2017年我国国债、公司债、宏观经济及公司特征的月度数据,基于无风险收益率和公司债信用利差期限结构的动态Nelson-Siegel（DNS）模型,提取无风险收益率曲线和公司债信用利差曲线的水平因子、斜率和曲率,采取向量自回归模型和面板回归方法对我国公司债信用利差进行样本内和样本外预测。结果表明：我国公司债信用利差可以由无风险收益率期限结构及公司债信用利差期限结构中包含的信息进行预测;宏观经济变量和公司特征变量对我国公司债信用利差的预测贡献较小。     

RON研究及在信用风险评估中的应用

针对资源分配网络算法鲁棒性较差,泛化能力不能保证等缺点,提出了一种将滑动数据窗口技术和梯度法相结合的资源优化网络,同时为避免网络过于庞杂,实现了隐节点的合并.在此基础上,建立了一种基于混杂神经网络的信用评估模型,并用该评估模型对上市公司的信用评级,表明了该评估模型的可行性和有效性.