可转换债券蒙特卡罗模拟定价的控制变量改进方法

主要针对可转换债券的路径依赖和美式期权特征, 运用控制变量改进技术,对可转换债券定价的蒙特卡罗 模拟方法进行研究分析. 首先,对美式期权蒙特卡罗模拟的Rasmussen控制变量技术的基本原理和算法进行系统分析和讨论;在此基础上, 提出了可转换债券价格蒙特卡罗模拟的Rasmussen控制变量技术分析框架; 最后,通过一类应用比较广泛的LYON债券进行了详细的实证模拟分析.研究结论认为:蒙特卡罗模拟的Rasmussen控制变量技术对可转换债券定价的应用取得了比较理想的效果,而使用矩匹配方法则能 进一步改进其应用效果.     

主成份分析在农业生态系统分类,诊断方面的应用

将主成份分析应用于农业生态系统分类方面，可较好地解决多指标所造成的多重共线性等问题，通过主成份形成综合指标进行分类；主成份分析在农业生态系统诊断方面应用，可以综合考虑多因素关系，配合定性分析以对农业生态系统做出诊断。     

跳跃扩散模型下美式回望期权定价方法

回望期权是一种严重路径依赖性期权,美式回望期权的价格尤其依赖于标的资产的价格路径;实际市场中其标的资产的价格过程存在跳跃现象。考虑到这两个事实,本文应用一种新方法总体最小二乘蒙特卡罗模拟为跳跃扩散模型下的美式回望期权定价。该方法改进Longstaff等提出的最小二乘蒙特卡罗方法,用来为美式回望期权定价,将其定价结果与构造二叉树图的计算结果进行比较发现,用总体最小二乘蒙特卡罗方法为美式回望期权定价是合理的,并且具有一定的优越性。     

SRSV-LMM模型的校准估计与CMS差价期权定价

基于机制转换特征与随机波动率Libor市场模型(此后记为SRSV-LMM),利用傅里叶分析和费曼-卡茨定理,对CMS价差期权(CMSSO)价格的理论计算问题进行深入分析与探讨.首先,针对CMS价差期权的内涵特征及其价值组成,提出该类产品定价的理论计算框架;其次,基于标的Libor利率与互换利率的随机与阶段变化特征,建立具有随机波动率和机制转换性质的Libor市场模型以及互换利率市场模型(此后记为SRSV-SMM),并运用Black逆推公式和自适应马尔可夫链蒙特卡罗模拟方法(此后记为MCMC)对该模型进行有效参数市场校准与模拟估计;最后,基于SRSV-LMM和SRSV-SMM模型假设,利用费曼-卡茨定理和傅里叶逆变换方法得出CMS价差期权的理论计算公式,并通过实例进行实证计算与比较分析.研究结论认为,对远期Libor利率与互换利率生成路径的蒙特卡罗模拟来说,SRSV-LMM、SRSV-SMM具有更优越拟合效果;与蒙特卡罗模拟方法比较,本文提出CMS价差期权理论定价公式在价格计算时间与实际数据利差上体现出更好的实证效果.     

区间型股票挂钩类结构性产品定价模型与偏差检验

目前区间型结构性产品在银行理财产品中的比重不断扩大,而国内外学者对此类产品的定价研究较少,尤其对区间型股票挂钩类结构性产品的研究仍是空白。基于此,本文以区间型股票挂钩类结构性产品为研究对象,考虑到标的股票波动率和多资产相关性的动态特征,运用蒙特卡罗模拟方法,提出该类产品的定价方法,并以同类型到期产品进行定价检验。实证结果表明:约10%的区间型股票挂钩理财产品定价存在偏差。本文的研究完善和丰富了现有区间型结构性产品的定价方法,为银行金融产品的创新提供了可靠的理论基础,同时也为投资者选择投资产品提供参考和借鉴。     

提前违约的贷款及其贷款保险定价研究

现有的相关学术研究都忽略了现实中贷款提前违约对贷款违约损失的影响.本文的主要目的和贡献就是将提前违约引入到了贷款保险定价模型中,修正了只考虑到期违约所导致的贷款保险定价误差.本文以期权定价理论为基础,通过蒙特卡罗模拟技术得到了提前违约贷款保险定价的数值解.算例和实证结果表明:1)当违约风险较高时,提前违约的贷款保险定价模型可以修正仅考虑到期违约的贷款保险定价高估问题;2)提前违约的贷款保险定价与企业的违约点呈现出倒U型的非线性关系;3)蒙特卡罗模拟的时间间隔会影响提前违约的贷款保险定价水平,这反映了信息不对称问题对贷款保险定价的影响.     

企业资金运营风险管理研究——企业销售过程的风险模拟

确定了企业销售过程模拟随机变量的选取方案 ,对企业销售过程中的销售和应收帐款环节建立了蒙特卡罗风险模拟模型 ,并应用所建立的模型对某企业的销售和应收帐款管理进行了模拟试验 .     

企业R&D项目评价的蒙特卡罗模拟方法及其应用

主要针对企业R&D项目通常所具有的复杂或美式的实物期权特征,运用基于最小二乘估计思想的改进型蒙特卡罗模拟方法对其价值评价问题进行研究与探讨.首先,对企业R&D项目理论评价模型和蒙特卡罗模拟过程进行系统研究探讨;在此基础上,通过生物医药制造企业的R&D项目评价进行实际模拟分析.研究结论认为,相对于其它数值分析而言,蒙特卡罗模拟将成为解决企业R&D项目评价问题的一种更为有效的分析方法.     

基于Levy过程修正GJR-GARCH模型的权证定价——对中国大陆和香港权证的实证研究

考虑股票收益率在GARCH模型下的非正态特征,以及收益率标准差序列的非对称特征,首先给出几种真实测度下服从Levy分布的条件异方差模型,接着对随机扰动项和波动率进行风险中性调整,最后通过蒙特卡罗模拟进行大陆和香港权证的实证.结果表明:Levy过程修正下的GJR-GARCH模型能够很好地捕捉到金融数据"跳跃特征"、"群聚现象"和"杠杆效应".同时,该模型显著提升了权证的定价精度.市场间对比显示,香港权证的定价精度高于大陆权证,且大陆权证的市场价格显著偏离无套利假设下的理论价值.     

我国证券投资基金投资行为的规范性

在制定证券投资基金投资行为规范性判断标准的基础上,结合2007～2009年相关证券投资基金的时间序列数据,运用经典的资本资产定价理论对证券投资基金投资组合的理论风险和实际风险进行了研究,对我国证券投资基金投资行为的规范性变化进行了分析,发现随着近几年我国证券市场的高速发展,我国证券投资基金的投资行为已经越来越规范,证券投资基金投资行为规范的基金数量比重已经从2007年的11.5%提高到了2009年的60%。     

随机波动率LIBOR模型及其结构性存款定价:理论估计与蒙特卡罗模拟

LIBOR市场利率已经在金融资产定价和风险度量中发挥着越来越重要的作用, 而以其为标的利率的外汇结构性存款也得到了广泛应用. 因此, 对LIBOR利率动态过程及其结构性存款定价进行有效理论估计和模拟计算则显得尤为重要. 本文首先在标准市场模型中加入Heston随机波动率过程, 建立随机波动率过程驱动的新型LIBOR市场模型; 其次, 运用 Black逆推参数校正方法和MCMC参数估计方法对该LIBOR利率市场模型中的局部波动率和随机波动率过程中的参数进行校正和估计; 再次, 基于最优基本函数改进的LSM方法对可赎回外汇结构性存款定价进行模拟计算; 最后是实证分析. 研究结论认为: 在单因子LIBOR利率市场模型基础上引入随机波动率过程, 则可大大地提高利率模型的解释力; 基于最优基本函数改进的LSM定价方法所得结果更接近于实际利率下所求理论价值.     

基于加权最小二乘拟蒙特卡罗的美式期权定价

美式期权定价具有后向迭代搜索特征, 在最小二乘拟蒙特卡罗模拟(least-squares quasi-Monte Carlo, LSM)方法的基础上, 本文通过随机Faure序列以及对偶变数法增加抽样数目, 达到减小模拟方差的目的,用其计算标的资产价格, 然后用加权最小二乘法进行回归, 得到了加权最小二乘拟蒙特卡罗(weighted least-squares quasi-Monte Carlo, WLSQM)方法. 从期权价值、标准差、运行时间几个方面比较方法的优劣, 得出WLSQM 方法比LSM 方法估计效果更优的结果, 验证了WLSQM方法在美式期权定价上的有效性.     

基于条件蒙特卡罗方法的信用违约互换合约定价

多标的资产违约相关性结构的度量及其联合违约时间的模拟是信用违约互换合约定价的关键.Copula函数和蒙特卡罗模拟是解决此关键问题的有力工具,被广泛应用于信用衍生品定价.本文基于因子t-copula模型,结合条件蒙特卡罗模拟,构建了计算第7n次信用违约互换合约的条件蒙特卡罗算法.该算法能够捕捉多标的资产违约的尾部相关性,更准确地度量标的资产组合的违约风险及提高违约事件的模拟效率.数值结果表明,在考虑尾部相关性的情形下,采用重要抽样技术的JK算法和改进的JK算法是不稳定的,不能达到减方差的目的;而本文新构建的定价算法更稳定,在高斯copula和t-copula模型下,都能够有效减小估计量的方差,提高信用违约互换合约的定价精度和可靠性.     

构造脉冲响应函数的置信区间的新方法

提出一个构造近单位根自回归过程脉冲响应函数的置信区间的新方法。新方法首先利用近似中位数无偏估计方法修正自回归系数的普通最小二乘估计的偏差,然后利用标准自举方法构造脉冲响应函数的置信区间。蒙特卡罗模拟结果表明在小样本时新方法的表现要明显优于已有的方法。     

通过GIC准则同时诊断数据变换与异常点

针对回归分析中异常数据和变量变换相互影响的问题,从变量选择角度,结合模型选择的广义信息准则(GIC)与构造变量方法,提出了一类数据变换与异常点的同时诊断方法。该方法同时考虑由是否存在异常点以及是否需要变换所组成的四种备选模型,在某些情况下,既可以减轻异常点对数据变换的强影响,又避免了变换数据对于异常点的掩盖效应. 文章通过模拟与实例验证了该方法的有效性,并与文献中的$F$检验法、似然距离诊断法以及$F$方法进行了比较.     

基于核主元聚类的股票分类

为了正确区分不同的股票类别, 降低分类的复杂度,论文结合核主元分析和K均值聚类构造核主元聚类方法对上市公司股票进行了分类处理.在核主元聚类方法中, 首先对样本数据进行预处理,然后利用核主元分析以非线性方式降低数据的维数,再利用K均值聚类方法对降维后数据进行聚类,并最终得到不同的股票分类情况.选择了沪深股市中20支上市公司股票来进行实证分析.实证结果表明：核主元聚类方法取得了较好的分类结果,为上市公司股票分类和评估提供了很好的依据, 具有较好的适用性.     

Libor市场模型的Monte Carlo控制变量加速方法及并行实现

为了加速定价利率衍生产品的Monte Carlo模拟,对远期测度下Libor市场模型中的漂移项用确定性函数近似,构造了一个与原问题高度相关的控制变量. 然后将此控制变量算法移植到多核CPU和GPU的并行计算环境中,极大地提高了计算效率. 针对利率上限的数值结果表明选取的控制变量十分有效且稳健,多核CPU具有线性加速效果,GPU相对于单核CPU具有很大的计算优势,控制变量和并行计算结合得到的加速效果大致是两者的乘积. 结合控制变量和并行计算的方法可以为其他利率衍生产品如利率下限,互换期权的定价提供有效思路.     

基于Copula方法的开放式基金投资组合的VaR研究

Copula已被广泛地应用于金融领域,特别在金融市场上的风险管理,投资组合的选择,资产定价等方面,并成为解决金融问题的一个有力工具.本文以南方高增长基金的前10支股票为例,建立了投资组合风险分析的Copula-GARCH模型.结合Monte Carlo模拟技术,利用Copula理论计算投资组合的VaR,并与传统的VaR方法进行比较,实证结果表明基于Copula的VaR方法能够更加有效地测量开放式基金投资组合的风险.