住房抵押贷款保证险的期权定价

针对住房抵押贷款保证险的期权特性,将其视为美式看跌期权,利用期权定价的二叉树方法对其进行定价.从实际情况出发,在传统的二叉树模型上增加一个代表房屋出租价值的参数δ,并重新构造了模型中的其它参数.新的参数较原参数更加合理,模型永远不会产生负的概率.最后给出了一个实际算例.     

不确定环境下幂期权的定价研究

基于不确定理论,研究了不确定均值回复模型下欧式幂期权的定价问题.不仅推导了欧式看涨幂期权和欧式看跌幂期权的定价公式,还给出了数值算例,并分析了模型参数(期权到期日和交割价格)对欧式幂期权价格的影响.     

石油勘探领域期权波动率参数阶段性估算

对石油勘探项目实物期权应用模型中的波动率参数性质及其在计算石油勘探项目的期权价值中的作用进行了分析,提出了适合石油行业易于操作的波动率参数的计算模型。以净现值法为基础,应用蒙特卡罗原理,提出了在石油产量和市场油价随机变动条件下石油勘探项目实物期权应用模型中不同阶段的波动率参数估算方法。实例分析结果表明,该方法能够相对准确地估算出石油勘探项目实物期权模型中的阶段性波动率参数。     

含时间参数的离散障碍期权偏微分布朗模型的Romberg解法

为提高down-and-out离散障碍期权定价问题的求解精度,降低计算复杂度,本文提出一种具有离散时间参数的障碍期权偏微分布朗模型的Romberg求解方法.首先,本文将down-and-out离散障碍期权问题建模为带有时间参数的几何Brownian运动模型,该模型采用与时间无关的对应时间变换进行偏微分方程的期权定价;然后将得到的时间独立的偏微分方程转化为简单的热传导方程的积分形式,并给出了离散障碍期权定价定理;最后,采用Romberg求解方法,本文对离散障碍期权Brownian模型进行了求解.数值试验结果验证了方法的有效性.     

具有时间参数离散障碍期权偏微分布朗模型的Romberg求解

为提高Down-and-Out离散障碍期权定价问题精度,降低计算复杂度,提出一种具有离散时间参数障碍期权偏微分布朗模型的Romberg求解方法。首先,将Down-and-Out离散障碍期权问题建模为随时间变化参数的几何Brownian运动模型,采用与时间无关的对应时间变换进行偏微分方程(PDE)的期权定价。然后,得到的时间独立的偏微分方程转化为简单的热传导方程积分形式,实现模型简化,并给出离散障碍期权定价定理;最后,采用Romberg求解过程实现了离散障碍期权Brownian模型的精确求解。实验结果验证了所提方法的有效性。     

分阶段研发项目价值实物期权评估的模糊优化

为了改善研发项目价值评估的刚性化,以最大限度地挖掘项目价值,可以将模糊理论的柔性特征结合实物期权评估方法.对于风险高、耗时长的项目,首先寻找一个分阶段的组合期权,然后将其中的各参数根据梯形模糊数原理作模糊化处理,并用模糊算法修正该组合期权模型.数值算例的结果表明,净现值法评估和不分阶段的模糊期权定价都显然低估了风险价值,而分阶段模糊组合期权定价能够最大限度地发现项目潜在价值.参数模糊化和分阶段组合期权的模糊算法是关键点和创新点.     

随机利率下B-S模型基于非参数估计的期权保险精算定价

引入服从Hull-White模型的随机利率,讨论了广义B-S模型欧式期权的保险精算定价问题.利用标的资产价格过程的实际概率测度和公平保费原理,得到了在期权有效期内有无红利支付两种情况下,欧式期权的保险精算定价公式.考虑到期权的保险定价问题依赖于未知的模型参数——标的资产价格的波动率、随机利率过程的漂移参数和波动率参数,利用资产价格和随机利率的观测数据,给出了基于模型参数估计的保险精算定价公式,并讨论了所得定价公式的相合性.     

跳跃-扩散过程下欧式任选期权的定价

假定市场股价满足跳跃扩散模型,应用测度变换法给出了欧式任选期权的一般均衡价格公式,并提供了两种数值方法:Newton-Raphson迭代和Monte-Carlo模拟法来计算该类期权的价格,分析了模型中一些参数对期权价格的影响.     

次分数随机利率模型下欧式期权定价的Mellin变换法

给出了金融市场的即期利率由次分数Vasicek随机利率模型驱动时的欧式看涨期权定价公式.利用Mellin变换方法求解该模型下欧式期权价值满足的Black-Scholes偏微分方程,得到了欧式看涨期权简单积分形式的定价公式,并通过Mellin变换的卷积公式得到了欧式看涨期权的解析解.数值算例验证了Mellin变换法的收敛性,并分析了各种参数对欧式看涨期权价值的影响,从而推广了期权定价的方法.     

基于Copula模型的最大和最小值期权定价

为了克服传统Black-Scholes定价模型中标的资产收益率需要服从正态分布以及在多维资产期权定价中对复杂微分方程的求解和冗长公式等难题,利用非参数核密度方法和Copula函数对最大和最小值期权进行定价.应用非参数核密度方法确定标的资产的边缘密度函数和分布函数,选择了对数据拟合效果最好的Gumbel函数连接边际分布并构造联合分布函数.通过Matlab对基于Copula函数的两资产最大和最小值期权的非参数定价模型进行积分运算.最后得出两资产的最大和最小值期权价格.     

碱金属卤化物的势函数及其参数

比较了碱金属卤化物的Fumi-Tosi势参数值,发现不同两组Fumi-Tosi势Born排斥参数其实质上是一致的;两种Van der Waals参数差别很大,其中Mayer参数不甚正确而Jain等参数较好．文中给出了较为规范的碱金属卤化物互易系的Fumi-Tosi势参数．     

非点污染径流单位质量响应模型的参数识别

基于Ｎａｓｈ单位线的计算非点源污染负荷的集总型水质数学模型中包含四个参数，水文和水质各两个如何确定模型的参数是模型应用的关键为此，介绍了一种该模型的参数识别方法，所有结论都经严格推导而得出该方法在四川沱江迳流实验场负荷模拟中应用表明，效果令人满意表２，参５     

用高斯－牛顿法确定暴雨公式参数

传统的方法推求不能线性化的暴雨公式中的参数，往往分成两步：先求单一重现期的参数，然后再求各重现期的综合参数，参数推求全过程需图解试求、反复调整，最后求碍的参数并不是最佳拟合参数，本文用高斯－牛顿法推求暴雨公式的参数，实现了参数推求的一举寻优，算例表明，方法实用可行，使用此方法，使拟合精度显著提高。     

一类离散非线性系统在不同系统参数下的混沌同步

由参数自适应控制和变量驱动原理，对于一类离散非线性混沌系统，提出了实现在不同参数情况下混沌同步的一种方法。在参数自适应控制方程中，控制系数可以是同一个混沌系统的相同系统参数状态下或不同系统参数状态下的混沌信号。常见的参数自适应控制方法中要求控制系数为常量，而在这里可以是变量，甚至是混沌信号，所以，该控制方法更具有普遍性，即常见的参数自适应控制方法是本文方法的一个特例。数值模拟计算表明，此方法对于一类系统是可行的。     

采用图像处理技术客观评价织物悬垂性能

图像处理技术对织物悬垂图像作一系列处理后,计算表达织物悬垂性能的指标值,然后运用主因子分析方法找出对评价织物悬垂性能影响最大的指标,并以这些指标作为最终评价织物悬垂性能的指标.     

不同生态环境下中华绒螯蟹的肉脂品质研究

选取长江野生、湖泊放流、网围养殖、池塘养殖4种生态环境的同规格成蟹,对其进行64个肉脂品质指标的测箅．结果表明,组内雌、雄可食部分比例、粗脂肪、灰分、脂肪酸、微量元素等指标差异较小;水分、粗蛋白、氨基酸等指标差异较大,粗蛋白、氨基酸各有显著差异的指标均为雄蟹小于雌蟹．同性别不同生态环境成蟹粗蛋白、氨基酸各指标的差异较小;可食部分比例、粗脂肪、水分、灰分、脂肪酸、微量元素等指标差异较大．综合均值比较结果和实践经验分别选取13个和16个指标,对4组雄蟹、4组雌蟹进行判别分析．判别结果表明所选取指标可较好反映中华绒螫蟹肉脂品质的差异．     

Ba星系统的星风吸积及污染因子

用整个系统的角动量守恒条件代替切向动量守恒条件,且δr ≠ 0,考虑轨道偏心率的高次项,推导了星风吸积质量及轨道参量变化方程.在此基础上计算了 Ba星系统在星风吸积过程中吸积的物质量和轨道参量的变化,并讨论了影响Ba星污染因子的 因素.     

基于B平面参数的行星际小推力轨道制导策略

针对行星际小推力转移轨道制导问题,提出了一种基于目标B平面参数的预测制导方法. 在对推力控制量进行分段参数化基础上,采用序列二次规划算法获得标称转移轨道;然后将分段控制函数系数作为制导参数,以B平面参数为目标约束,通过线性化处理建立目标B平面参数与离散制导参数间的映射关系. 基于微分校正思想,采用分段逐次修正策略实现了制导参数的修正. 以火星探测任务为例,基于蒙特卡洛仿真对本文方法进行了数值验证,结果表明:相比轨道参数方法,利用B平面参数方法的轨道修正次数更少,且制导精度高.      

两参数Lomax分布中参数的区间估计和假设检验

研究了两参数Lomax分布参数的区间估计和假设检验问题.分别在形状参数和尺度参数已知的情形下,给出了尺度参数、形状参数的置信区间和假设检验的拒绝域以及p分位数的置信区间,并运用随机模拟的方法分别对2个参数进行了统计分析.     

生物软组织黏弹性参数反演方法研究

针对黏弹性参数反演中的模型选择问题,提出应用黏弹性材料的应力松弛曲线作为待反演的参数,不涉及任何黏弹性本构模型,采用有限元仿真与人工神经网络相结合的方法:通过有限元仿真得到不同应力松弛曲线下的剪切波传播速度,然后将仿真得到的数据作为训练样本输入到人工神经网络中进行训练,建立起生物组织黏弹性参数和剪切波传播速度的神经网络输出模型,有效解决了模型选择问题。最后通过粒子群优化算法反演得到组织的黏弹性参数。