VIX期权定价——基于随机参数的仿射调和稳态模型

考虑VIX时间序列均值回复、尖峰厚尾、有偏、非对称跳与波动率聚类的特征，本文源于日历时间与内在时间的视角，构建了基于随机参数的仿射调和稳态模型.同时应用VIX时序过程的特征函数、等价无穷小与概率论方法，求出期权定价最简表达式.基于该类模型与期权定价方法，可以快速地进行VIX期权定价模型的参数估计与定价预测.较之前沿的带随机参数的跳过程的CIR定价模型与FFT期权定价方法，具有快而精准的特征.较之一般的仿射跳模型，不仅能较好地刻画VIX时序中的尖峰厚尾、有偏与非对称跳等特征，而且具有较好的经济解释与可行性的优势.该研究不仅丰富了衍生品定价理论，也为投资者进行风险规避与衍生品定价提供一些参考.     

GARCH驱动下历史滤波服从Levy过程的期权定价

为了刻画对数收益率分布的尖峰、厚尾和偏度现象,同时体现波动率集聚效应,通过历史滤波模型构建GARCH波动率驱动下的历史滤波分布,并假设服从五种纯跳跃Levy过程从而估计模型参数,进行Levy-GARCH模型的恒生指数拟合检验及期权定价的实证研究.对比无跳跃模型及历史滤波模拟,结果显示:不同模型有着不同的风险溢价;纯跳跃GARCH模型的残差估计量与市场数据有着良好的拟合效果,期权定价精确度优越于无跳跃GARCH模型.其中,TS分布对历史滤波拟合效果最佳,CGMY-GARCH模型的定价精度最为准确.     

股票价格遵循Ornstein-Uhlenback过程的期权定价

讨论了股票价格过程遵循指数O—U(ornstein—uhlenback)过程的欧式期权定价问题，分别用保险精算法和套利定价方法，考虑了在有效期内股票有无红利支付两种情况下的欧式期权定价问题，给出了股票价格遵循指数O—U过程和广义指数O—U过程的欧式期权定价公式，并讨论了两种定价方法所得公式之间的关系，证明了在指数O—U过程模型下保险精算定价是一有套利定价。     

基于参数学习的GARCH动态无穷活动率Levy过程的欧式期权定价

在股票价格中引入漂移率、波动率和随机跳跃三种状态,建立动态状态空间模型,并通过局部风险中性定价关系(RNVR)推导无套利定价模型.以非高斯条件ARMA-NGARCH为基准模型,构建SP500指数的离散动态Levy过程,并基于序贯贝叶斯的参数学习方法,进行模型估计和期权定价研究.结果表明:动态Levy过程能够联合刻画时变漂移率、条件波动率和无穷活动率等特征,且贝叶斯方法的引入提高了期权隐含波动率的定价精度.同时,无穷活动率模型在期权定价方面具有显著优势.在五类滤波中,无损粒子滤波估计精度最高,速降调和稳态过程(RDTS)的期权定价误差最小,而非高斯模型在收益率预测方面没有表现出显著的差异.     

基于改进PSO算法的调和稳定跳跃下随机波动模型期权定价与套期保值

为同时捕获金融收益率分布的尖峰、厚尾、有偏特性及波动率扩散中的异方差效应、集聚效应,联合刻画股价动态演变中的无限跳跃变化,将无限活跃纯跳跃Lévy分布中的经典调和稳定分布(CTS)引入平方根CIR模型为基础的随机波动率(SV)过程,建立了经典调和稳定分布下随机波动(CTSSV)模型,重构了纯跳跃Lévy分布驱动的随机波动(LVSV)模型框架.利用LVSV模型特征函数表达式,采用分数阶快速傅里叶变换(FRFT)方法推导了欧式期权定价公式.由于模型参数众多和目标函数高维积分困难,提出了多区域自适应粒子群优化算法(MAPSO)估计LVSV模型参数.利用FRFT技术和MAPSO参数估计结果,使用CTSSV模型和方差伽马随机波动(VGSV)模型对恒生指数期权数据进行欧式期权定价和方差一最优期权套期保值,实证研究结果证明了MAPSO算法的优越性和CTSSV模型的有效性.     

标的资产服从混合过程的期权定价模型

通过对期权的标的资产（以股票为例）的价格行为过程进行分析,引入一种价格服从混合过程的新模式,改变了Ｂｌａｃｋ－Ｓｃｈｏｌｅｓ期权定价模型的基本假设之一,推导出一种新的期权定价模型,获得了较理想的结果.     

CEV过程下回顾期权的定价问题研究

讨论了当基础资产遵循不变方差弹性（CEV）过程时回期权的定价问题,通过构建一个三项式模型对CEV过程进行近似化处理并利用其为回顾期权进行定价,发现当资产价格服从CEV过程时,Babbs提出的方法可修改用来为回顾期权定值。     

Variance Gamma过程与股票期权定价中的波动率偏度的纠正

针对Black-Scholes期权定价模型在股票期权定价中的波动率偏度的定价偏差，介绍一种新的改进模型来纠正波动率偏度，这种改进模型是通过将Black-Scholes期权定价模型中的布朗运动过程替换为Variance Gamma过程来实现的，在给出相应欧式看涨期权价格的解析的基础上，对改进模型的定价性能进行实证检验。     

服从跳-扩散过程的再装股票期权的定价

在等价鞅测度下，求出在风险中性定价模型中，标的资产服从跳－扩散过程的再装股票期权的价格，然后，针对给出定价公式的特点，提供了便于实际应用的数值模拟方法。     

基于半离散化的CEV过程下两值期权定价研究

研究了常弹性波动率(CEV)过程下一类两值期权定价的数值解法问题.首先根据无套利原理和Ito公式,建立了期权定价模型,得到了在该模型下期权价格所满足的偏微分方程.然后对其中的空间变量进行离散化,得到具体的半离散化差分格式,证明了该差分格式的稳定性和收敛性.最后数值实验表明该算法是一个稳定收敛的算法.     

跳跃自激发与非对称交叉回馈机制下的期权定价研究

跳跃集聚和波动率非对称回馈是股票价格运动过程中不可忽视的重要特征.基于动态跳-扩散半鞅随机过程,本文提出了具有时变跳跃到达率和波动率的双因子交叉回馈机制的期权定价模型,推导了跳-扩散交叉回馈模型的一般化风险中性变换关系;同时借助序贯贝叶斯方法对模型和跳跃风险溢价进行校准,并对道琼斯工业平均指数(DJX)、标普500指数(SPX)、苹果(APL)、IBM、JP摩根(JPM)股票进行实证研究,研究发现,它们的跳跃达到率和波动率都呈现集聚性和非对称回馈效应,且跳跃到达率具有更强的持续性和更大的杠杆系数;跳跃风险溢价在定价中占主要地位.期权定价的实证研究还表明,双因子交叉回馈模型具有最小的期权定价误差,定价能力明显优于单向回馈的跳-扩散模型.     

不完全市场中的期权定价：一种基于动态经验投影定价核的期权定价方法

经典的资产定价理论认为,不完全市场中存在多个 定价核,导致期权存在多个可能的理论价格,与现实中期权只有一个价格不符. 考虑到期权定价时投影定价核具有与原始定价核 完全相同的意义,并且投影定价核的信息隐含于相关历史信息中,动态的经验定价核隐含了投资者风险偏好的时变性,本文建立了一种基于动态经验投影定价核的期权定价方法. 通过对Rosenberg-Engle的经验定价核的动态性和标的资产未来收益率估计方法进行扩展,本文还给出了动态投影经验定价核的估计方法. 这种方法能适用于单只期权单只标的资产、多只期权单只标的资产和若干只期权单只标的资产等情形. 本文基于此方法为沪深交易所的部分具有欧式性质的权证进行了实证研究,结果表明：考虑了投资者时变偏好的动态经验投影定价核期权定价方法的定价效果远好于 Black-Scholes-Merton 和常弹性方差（CEV）期权定价模型.     

基于BSSDEs的一般跳过程的可违约期权的定价模型

本文采用均值-方差对冲方法, 对具有一般跳过程, 存在违约风险的期权定价做了深入研究, 首先建立了基于违约过程的半鞅的鞅表示定理, 其次定义最优方差鞅测度并构建两个倒向半鞅随机微分方程, 然后找出使成本函数最小的最优投资策略, 从而给出其定价公式. 本文的主要贡献在于首次给出了可违约半鞅过程的倒向随机半鞅微分方程, 并且给出了具有一般跳过程的可违约期权的定价公式, 具有一定的理论意义.     

基于复杂性竞争扰动的铁路货运期权定价模型

针对铁路货运市场特征，利用二叉树刻画运输价格形成过程，引入带有不同运输方式复杂博弈机制的竞争因子，建立铁路货运期权定价模型；首先通过分析铁路局与客户群体利润函数的一阶条件，得到考虑分担率的最优期权执行价格；其次基于双层规划方法构建合约期内不同运输方式的价格竞争过程，在下层规划中采用累积前景理论与多主体强化学习机制刻画客户企业群体的复杂决策；通过数值仿真，分析了引入竞争因子后的运输期权价格变化与客户企业理性特征对各项价格的影响机理；研究发现：1）复杂竞争因子对铁路货运价格，期权执行价格及期权价值产生了明显扰动；2）客户企业的理性特征与最优期权执行价格及期权价值之间具有显著的变化规律，数值分析结果较好地验证了理论分析.     

基于期权理论的多元相机决策权利定价模型

期权理论可以很好地对投资和筹资中的相机决策权利进行定价，格型法则是研究复杂期权定价问题最常用的数值方法之一，文章在期权理论的基础上，根据风险中性原则，通过确定合理的涨跌幅度和涨跌概率，建立了评价多元相机决策权利价格的多维格型模型，并保证了模型的一致性和稳定性。最后，通过数值评价验证了模型的计算有效性。     

基于参数学习的GARCH动态无穷活动率Lévy过程的欧式期权定价

在股票价格中引入漂移率、波动率和随机跳跃三种状态, 建立动态状态空间模型, 并通过局部风险中性定价关系（RNVR）推导无套利定价模型. 以非高斯条件ARMA-NGARCH为基准模型, 构建S&P500指数的离散动态Lévy过程, 并基于序贯贝叶斯的参数学习方法, 进行模型估计和期权定价研究. 结果表明： 动态Lévy过程能够联合刻画时变漂移率、条件波动率和无穷活动率等特征, 且贝叶斯方法的引入提高了期权隐含波动率的定价精度. 同时, 无穷活动率模型在期权定价方面具有显著优势. 在五类滤波中, 无损粒子滤波估计精度最高, 速降调和稳态过程（RDTS）的期权定价误差最小, 而非高斯模型在收益率预测方面没有表现出显著的差异.     

基于Lévy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Lévy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: Lévy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.