一个股权违约互换的定价模型研究

给出了一个股权违约互换(equity default swap)定价的结构化模型.假设标的股票价格满足一个几何双指数跳扩散过程,并且违约发生于公司股票价格首次低于违约阈值的时刻.通过引入Esscher风险中性测度,得出了风险中性测度下公司的违约概率的Laplace变换公式.然后,利用Gaver-Stehfest算法得出了风险中性违约概率.最后给出了基于双指数跳扩散过程的股权违约互换(EDS)的定价算法并进行了数值模拟.     

基于信息扩散技术的辽宁省农业旱灾风险评价

针对历史灾情资料缺乏,采用传统统计模型进行风险分析精度不高的缺陷,根据正态信息扩散原理,引入能够优化处理小样本和体现风险评估模糊不确定性的模糊风险计算模型,对辽宁省自20世纪90年代以来的旱灾受灾指数进行分析。计算结果表明:辽宁省的旱灾几乎年年发生,受损程度主要集中在20%~40%,受损10%以上旱灾发生概率为92.92%,结果符合实际。该方法简单易行,分析结果意义清楚,对防灾减灾具有一定的指导作用。     

用信息扩散模型改进台风风险估计

频繁且随机发生的台风,其风险是概率风险,具有统计学的意义.用历史台风的损失记录作为样本来量化风险时,台风风险就是台风损失样本的平均值,它必等于由台风发生概率和易损性偶合估计出的损失期望值.当统计资料较少时,由于信息扩散模型能提高小样本的工作效率,消除用简单统计方法估计风险时出现的平缓和跳空现象,较好地表现统计规律,从而能改进台风风险的估计精度.按年分段形成的多个样本函数可用于计算物理意义明确的台风年度风险值,并可用信息扩散模型对其加以改进.蒙特卡罗法并不具有改进风险评估精度的功能.本文以浙江省部分历史台风资料为样本,演示了台风风险的估计.信息扩散模型的改进程度如何,将另文用计算机仿真的方法来加以检验.     

基于跳-扩散过程的信用违约互换定价模型

信用违约互换是最近几年国际金融市场出现的重要的信用风险管理创新工具，由于信用风险非系统性、收益可偏性以及数据获取困难，使得信用违约互换定价的十分困难。本文根据信用违约互换的避险机理，并考虑突发事件对违约概率的影响，建立一个基于跳-扩散过程的信用违约互换的定价模型，为信用违约互换定价分析提供理论依据。     

基于GARCH扩散模型的权证定价

考虑了标的资产服从GARCH扩散模型下的权证定价问题. 首先,基于有效重要性抽样(EIS)技巧,给出了GARCH扩散模型的极大似然(ML)估计方法; 然后,以上证和深证综合指数数据为例, 利用EIS-ML方法估计了GARCH扩散模型,表明了EIS-ML估计方法的有效性; 最后,给出了基于恒生指数权证的实证研究. 结果表明:GARCH扩散权证定价模型比经典的Black-Scholes(B-S)模型具有更高的定价精确性.     

投资者有限关注、行业信息扩散与股票定价研究

本文从理论模型和实证研究两个方面检验了投资者关注度对行业层面信息扩散速度与股票定价过程的影响,发现投资者注意力的有限性导致行业信息在行业内和行业间逐步扩散,行业信息在行业内的逐步扩散,导致同行业内高关注度与低关注度公司股票的收益率呈现出领先滞后现象;行业信息在行业间的逐步扩散,导致蕴含重要市场信息的行业收益率与市场未来收益率显著相关,且其相关程度与行业的受关注度成反比;行业信息的逐步扩散还导致了行业动量效应,买入赢家行业、卖出输家行业股票组合能够获得显著的正向超额收益.     

基于跳-扩散过程的人民币汇率收益率波动模型

通过对人民币汇率收益率波动性的统计分析,发现其存在"尖峰厚尾"现象.鉴于此,引进跳-扩散过程,建立汇率收益率波动模型,并给出了模型参数估计方法.利用人民币/美元的实际日汇率数据进行实证分析,得出用跳-扩散过程拟合人民币汇率收益序列能更好地解决"尖峰厚尾"问题.进一步,利用跳-扩散过程与无跳随机扩散过程的模拟数据与真实观测数据进行拟合分析,发现前者的拟合效果更好.     

基于食品安全事件异质性的信息扩散过程研究

针对企业在食品安全事件中承担的责任不同,研究不同类型食品安全事件下的信息扩散过程,对政府和企业的食品安全应急管理和风险信息交流具有重要意义.本文首先构建了食品安全信息扩散的修正Bass模型,分析可辩解型食品安全事件下的负面信息扩散过程;然后,运用改进的社会影响模型分析了不可辩解型食品安全事件下的负面信息扩散过程;最后,运用顶新"馊水油"视频事件的互联网搜索数据进行实证分析.研究表明,可辩解型食品安全危机中的信息扩散达到动态稳定状态时,信任与不信任的消费者比例与正负信息的相互渗透率有关.在不可辩解型食品安全危机中,消费者对负面信息的免疫力越弱,越容易对食品企业和政府行为产生不信任,并改变消费决策,信息扩散速率和临界值的分布影响动态均衡的实现过程.     

基于网格划分及信息扩散的化工园区安全风险评价技术

通过对国内外区域风险评价研究现状以及存在问题的分析,提出针对多危险源的化工园区安全风险评价方法.首先,基于网格划分方法将评价区域划分为等步长的二维正方形网格;然后,依据大连市火灾爆炸事故统计数据,运用信息扩散技术计算园区火灾爆炸事故发生概率,同时采用沸腾液体扩展蒸汽爆炸模型(BLEVE)对事故后果严重程度进行分析,并将死亡区、重伤区和轻伤区的伤害范围转化为个体死亡概率;其次,基于风险叠加原则计算每个网格中心的个人安全风险值.进而采用余补累积分布函数计算社会安全风险;最后,通过内插函数得到该区域的个人安全风险和社会安全风险分布图,并进行实例验证.     

跳跃-扩散模型下亚式期权的定价

研究不完备市场中,当标的资产的价格出现不连续跳跃时,亚式期权的定价问题。推导出当标的资产的价格服从跳跃-扩散过程时,具有固定敲定价格算术平均亚式期权的价格下界公式,并通过数值计算验证了该下界公式可以近似作为亚式期权的定价公式。     

部分信息下联合鲁棒定价、订货决策的报童模型

信息完全下的经典报童模型是单周期库存管理的核心控制方法,联合定价、订货决策是提高报童模型运作效率的主要手段. Scarf创造性地构建了部分信息下的鲁棒报童模型,但鲁棒联合定价、订货问题由于其困难程度,长期困扰着运作管理学者. 本论文在“做和型”随机价格需求函数条件下部分地解决了该问题. 在报童仅获知不确定需求的均值与方差的假设下,我们建立了Worst-case型的鲁棒联合定价、订货模型,并在适当的条件下给出了联合决策的闭环最优解. 数值实验证实了联合的鲁棒定价与订货决策较大幅度地改善了Scarf鲁棒订货模型的运作效率. 该模型能较好地适应于新产品供应链等信息缺失下的企业运作管理.     

基于非线性边际支付意愿的信息产品定价策略研究

提出了非线性边际支付意愿假设,有效地克服了线性假设的缺陷;通过对消费者行为的分析,证明了每位消费者都存在理想消费量,且理想消费量是偏好参数的严格递增函数;通过对厂商行为的分析,证明了厂商的版本质量及其对应的价格都是偏好参数的非减函数;基于消费者和厂商行为的动态博弈分析,建立了信息产品定价策略的一般变分模型,并给出模型求解方法和计算结果. 模型结果表明,厂商的最优定价策略是：对于高端用户,厂商采取的是最大质量的固定定价策略;对于低端用户,厂商采取按质定价策略. 该结果对信息产品定价具有一定的指导意义.     

基于结构份额与效率份额的电力消费强度

电力短缺已经成为制约中国经济发展的瓶颈,定量研究电力消费与经济发展之间的关系有助于挖掘两者间的内在联系,促进国民经济的可持续发展。依据1978~2002年上海的统计数据,测算了电力消费强度变化中的结构份额和效率份额,分析了产业结构调整和产业电力使用效率对电力消费强度的影响,并就上海市电力与经济的协调发展提出了相应的政策建议。     

泊松信息披露与具有关联违约风险的债券定价

在信息非完全的情形下研究了简约化模型中具有关联违约风险的债券定价问题,假设关于初级公司是否违约的信息披露服从泊松过程,得到了5种参数情况下次级公司零息票债券价格公式.分析表明,当信息流的到达率趋于零时,初级公司是否违约对次级公司没有影响;当信息流的到达率趋于无穷时,定价公式类似于完全信息情形;同时讨论了不同情形下信息披露和关联违约对公司债券定价的影响.最后通过具体的计算实例,进一步揭示了信息流的到达率对次级公司债券价格的影响.     

新信息离散GM(1,1)模型及其特性研究

研究了新信息离散GM(1,1)模型(NDGM)的参数特性及其对等比序列的拟合性质.提出了分段修正新信息离散GM(1,1)模型(SNDGM)并对其建模机理进行研究.证明了序列初始值不影响发展系数值,以此为依据对SNDGM模型进行拓展,解决了原始数据序列为分段等比数据情况下的拟合精度问题.结果表明NDGM模型能够完全拟合等比序列,SNDGM模型能够完全拟合分段等比序列.     

交通信息诱导下的混合用户均衡模型研究

通过分析交通信息对出行者路径选择行为的影响,构建了一个同时考虑惯性出行者和非惯性出行者路径选择行为的混合用户均衡模型.随后,提出了求解混合用户模型的算法,通过算例对模型和算法的合理性进行验证,并探讨当出行者路径选择存在惯性行为时,交通信息是否能够缓解交通拥堵.研究发现交通信息虽然可以影响出行者的路径选择行为,但是可能会增加整个系统的总出行时间.而合适的信息渗透率有助于显著地减少整个系统的总出行时间,使得系统趋向于最优化.     

基于Takenaka-Malmquist自适应时频分布的特征指标——来自上证和深证的数据

股票价格指数度量并反映了股票市场总体价格水平及其变动趋势，包含了丰富的市场信息，受到投资者和政策制定者的普遍关注.利用一定的数学方法对其进行分析和研究，挖掘股指的潜在价值，对加快资本市场治理，提升金融效率，促进国民经济的平稳快速发展具有十分重要的意义.本文利用基于Takenaka-Malmquist自适应傅里叶分解（简称自适应傅里叶分解或AFD）的时频分布，有效提取了股票价格指数的时频特征，分析股票市场的变动趋势.为满足自适应傅里叶分解的要求，首先利用H-P滤波算法对时间序列进行预处理，去除时间序列的趋势项，然后利用AFD算法处理周期项数据，在此基础上得到股票价格指数的时频分布，并进一步分析股指变动趋势.基于自适应傅里叶分解的算法可以有效提取股指在时频两域的信息，避免了单一域分析的缺陷，且比现有的小波分解方法具有更高的分辨率和准确度.为检验指标的有效性，本文利用上海证券交易所的上证综合指数（代码000001）和深圳证券交易所深证成份指数（代码399001）实证检验了指标的有效性，结果表明基于自适应傅里叶分解的时频分布提出的股市技术分析指标可以用于中短期股票市场的变动特征分析.     

多传感器信息时空融合模型及算法研究

在目标识别中,为了获得观测目标的准确状态,需要同时考虑数据融合的时间性和空间性。提出了一种多传感器信息的时间和空间两级融合的结构模型。首先对同一时刻不同传感器的信息进行空间融合,然后对经空间融合后的时间序列进行时间上的融合。就该模型提出了基于证据理论和模糊积分的融合算法。将该模型和算法应用于目标识别。仿真实验表明,该模型可以提高系统的识别率和可靠性。     

网络平台销售模式中的需求信息共享策略与博弈结构决策研究

研究了网络平台销售模式中的需求信息共享策略与博弈结构决策问题.在电商-电商平台-物流网络平台销售系统中,考虑电商拥有私有需求预测信息、电商平台拥有博弈结构的决定权,分别在三种博弈结构下(NASH均衡博弈、电商平台领导的Stackelberg博弈、3PL领导的Stackelberg博弈)建立了四种需求预测信息共享策略(不共享、只与电商平台共享、只与3PL共享、都共享)的优化模型,并通过模型求解得到了各方收益,并对电商需求预测信息共享策略与电商平台博弈结构选择进行博弈分析.研究结果发现:1)当电商平台服务效率较低时,零售商的均衡策略为不共享信息,而电商平台的均衡策略为先于3PL决策.2)当电商平台服务效率较高时,或当电商平台服务效率适中且需求预测信息准确性较高时,零售商的均衡策略为只与电商平台共享信息,而电商平台的均衡策略为后于3PL决策.