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。     

标的股票价格服从跳跃-扩散过程的期权套期保值率确定

用期权进行套期保值是常用的风险转移方法。假设标的股票服从更新跳跃-扩散过程,研究在保值者给定可接受的保值失败概率情况下,如何确定合理的套期保值比率。给出了计算最优套期保值率所需参数的估计方法,并用算例予以验证。     

两资产亚式彩虹期权的定价研究

研究一种奇异路径依赖型期权——两资产亚式彩虹期权的定价问题.基于Black-Scholes期权定价模型的假设条件,利用无套利原理,构建了反映两资产亚式彩虹期权路径依赖特征的多因素定价模型.并结合边界条件,推导了基于两个标的资产的几何亚式彩虹期权的解析定价公式,借助它运用蒙特卡罗模拟法中减少变量技术对两资产算术亚式彩虹期权定价,得到了该期权更精确的估计值.     

随机利率下亚式双币种期权的定价

在Black-Scholes的框架下,假设本国利率遵循短期随机利率模型(Vasicek模型),利用无套利方法,建立了敲定价和汇率分别为固定或浮动的3种情形下的亚式双币种期权的定价模型,运用偏微分方程的方法得到了这3种情形下期权的定价公式.然后,通过数值分析,讨论了期权关于时间变量的依赖行为.     

带跳市场中随机利率下的美式—亚式期权定价

在假设期权标的资产价格服从跳跃-扩散模型、利率遵循短期随机利率模型的基础上,运用总体最小二乘拟蒙特卡罗方法为美式-亚式期权定价,并将得到的定价结果和不带跳市场中美式-亚式期权的价格进行比较,数值结果表明,运用总体最小二乘拟蒙特卡罗方法得到的期权价格更好地反映了实际期权价格,并且该方法用于美式-亚式期权定价是合理的,时效性强,收敛速度快.     

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。     

违约风险对期权定价的影响

在违约条件下，证券的特有者将得到无违约风险证券价值的一定比例的补偿，就对方所发行的同等级要求权的衍生证券和债券而言，预期无违约价值的比例是相同的，文章据此来推算违约风险对期权的影响。     

项目价值的期权评价方法

讨论了经营柔性对项目价值评价的影响,利用衍生主券险中性定价理论,在项目可以暂停生产这种经营柔性下,在产品价格分别服从几何布良运动,均值回复过程和更一般的随机过程下讨论了项目净现值的计算方法,并对经营柔性的影响作了讨论。     

保险合同费率的计算:从期权的角度分析

应用期权方法计算保险合同的费率,与传统的精算方法相比,从供需的均衡出发,考虑了保险市场、资本市场以及政府税收等因素,对保险合同应用金融理论进行定价.利用我国保险公司的实际数据进行实证分析,结果表明,我国财产保险公司的费率明显高于公平费率,具有较大的利润.最后总结了应用期权定价模型对于保险合同费率进行计算所存在的限制与不足.     

风险项目投资决策与实物期权估价方法

讨论了实物期权的存在对风险项目投资决策的影响,分析传统的净现值方法与期权方法的联系,提出基于期权定价方法的改进净现值模型,并通过一个扩大投资问题研究了成长期权的价值。     

期权套利定价方法的推广与比较

首先基于离散时间模型给出传统套利、ε－套利及确定性套利的概念，并简单地介绍了期权定价的三种无套利方法。在详细地比较了三种方法后，指出了它们在本质上的区别与联系以及各自的适用范围。最后通过算例进一步说明传统的套利定价理论从本质上讲只适用于完全的金融市场，而确定性套利和ε－套利定价方法既适用于完全金融市场，又适用于非完全的金融市场。     

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.     

An accurate binomial model for pricing American Asian option

This paper presents simple and fast algorithms for computing very tight upper and lower bounds on the prices of American Asian options in the binomial model.The authors choose two types sets of the actual arithmetic average prices,instead of the simulated values in other existing models,as the representative average prices at each node of the binomial tree.This approach simplifies effectively the computation and reduces the error caused by the linear interpolation.Numerical results show that the approach produces accurate upper and lower bounds compared to the other existing methods based on the binomial tree.     

用混合小波网络和遗传算法对期权定价的研究

由于波动率微笑的存在,不同种类的期权的隐含波动率不同,如何衡量不同种类期权的隐含波动率的最优权重一直是期权定价领域中的重要问题.提出了新的基于Black-Scholes模型的混合小波神经网络,建立了混合小波神经网络和遗传算法相结合的模型,将期权按钱性进行分类,提出了加权的隐含波动率作为神经网络的输入变量,通过遗传算法来求取不同种类期权的隐含波动率的最优权重.在香港衍生品市场的实证中表明,所提出的模型要优于传统的Black-Scholes模型和其它的神经网络模型.