模型不确定性条件下的一般均衡定价

在CIR模型基础上, 通过引入折现熵, 研究了模型不确定性条件下的一般均衡定价问题; 并导出了模型不确定性条件下的无风险利率定价方程、跨期资本资产定价模型、基于消费的资本资产定价模型、 金融资产定价公式及包含不确定性成分的随机折现因子. 研究发现, 随着投资者的不确定性规避偏好的提高, 均衡时的无风险利率随之降低, 风险资产的溢价水平却随之提高, 因此文章结论可以同时解释无风险利率之谜与风险溢价之谜.     

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.     

基于马尔科夫状态转换下的CAPM实证研究

将一阶马尔科夫过程引入到经典资本资产定价模型(CAPM)中,从动态的角度提出基于马尔科夫状态转换下的资本资产定价模型,即允许反映市场风险载荷的β系数和条件方差呈现时变状况.实证显示该模型优于经典资本资产定价模型,并能够刻画动态变化过程,经典CAPM为该模型的特例.     

模型不确定性条件下稳健投资行为与资产定价

不确定性在很早以前就引起了经济学界的重视.本文通过一个异质偏好下的世代交叠模型,研究了模型不确定性偏好对资产定价的影响.结果发现,均衡时的资产价格与模型不确定性偏好成反比,并且随市场上稳健投资者数量的增加而降低.另外,本文的结论能够解释股票溢价之谜.     

流动性溢价:一个理论分析

在考虑了资产的流动性之后,得到了一个基于流动性的消费版的资产定价模型.通过这一模型,对股权溢价之谜、规模效应等实证金融中的反常现象进行了分析.     

基于马尔科夫转换下的资本资产定价模型

传统资本资产定价模型(CAPM)假定收益率为正态分布,同时认为反映市场风险系数的β是不变的,这与现实存在较大出入,实际上资产收益率的结构存在动态不断转换特性,从动态的角度提出了基于马尔科夫转换下的资本资产定价模型,与经典资本资产定价模型估计结果比较表明,本模型具有更好的效果并刻画了变化过程。     

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.     

大数据提升了多因子模型定价能力吗?——基于机器学习方法对我国A股市场的探究

本文采用惩罚线性回归方法和主成分分析等多种机器学习算法,充分挖掘我国A股上市公司财务基本面大数据信息,尝试构建我国资本市场的简约的多因子定价模型.研究发现:我国A股市场中,主成分作为定价因子的表现要优于特征因子;在缩减定价因子个数方面,弹性网络方法的表现要略优于LASSO.此外,惯性类、交易摩擦类以及估值与成长类因子的贡献较大,说明虽然我国资本市场不够完善,市场参与者交易习惯有待提高,但也体现了市场不断完善且有效的一面.本文方法构建的多因子模型优于主流的定价模型.本文将机器学习方法引入到资产定价模型的构建,实现了对高维财务基本面数据的降维和变量选择,构建了我国A股市场多因子资产定价模型,并给出经济学解释.文章从大数据和机器学习的角度为我国A股市场资产定价提供了新思路,明确了各个定价因子在多因子模型中的贡献,有助于理解我国资本市场特点,为解决高维财务基本面数据问题提供了适用于我国资本市场的方法.     

基于高频方差持续的资本资产定价模型研究

对高频金融时间序列的“已实现”波动和“已实现”协方差提出相应的模型并建立“已实现”波动自回归移动平均模型和“已实现”波动向量自回归模型.同时,给出了高频时间序列持续性定义及相关性质.在“已实现”波动自回归移动平均模型基础上,从条件方差持续性的角度,讨论了条件方差的持续性对资产资本定价模型的影响.又进一步讨论了多资产组合条件下,“已实现”波动向量自回归模型持续性对组合投资的影响.给出了基于“已实现”波动自回归移动平均模型的实证分析,指出当模型具有单位根时条件方差对资产定价的影响是持续的.最后讨论了条件方差持续性质在金融分析中的现实意义.     

从动态线性定价法则到动态资本资产定价模型

首先给出了未定权益的动态线性定价机制,然后在连续时间Lévy过程驱动的市场模型下,利用Lévy过程的弱可料表示性和Girsanov定理,从动态线性定价法则导出了动态资本资产定价模型.     

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.     

非仿射随机波动率模型下的50ETF期权定价基于Fourier-Cosine方法

非仿射随机波动率模型因其简约、且能较好刻画资产收益率分布的尖峰、厚尾、有偏等特性,近年来日益受到金融学界和业界的关注;然而,由非仿射随机波动率模型推导的衍生品定价方程,难以得到解析定价公式,因而其在实际应用中存在较大困难.应用扰动法处理标的资产对数价格的特征函数所满足的柯尔莫哥洛夫后向方程,得到特征函数的解析逼近式;然后应用FourierCosine方法,推导出欧式期权的拟闭型定价公式.上证50ETF期权定价的数值结果表明由推导的拟闭型定价公式计算得到的期权价格以及Greeks值,与市场价格和Wind资讯给出结果十分接近;且定价精度和效率明显优于当前同类型研究.本研究可望为上证ETF新期权品种提供一种高性能、应用级的定价和风险量化管理工具.     

基于深度学习算法的行为期权定价

针对一类考虑了投资者微观结构随机变迁、投资者行为存在羊群效应以及非理性情绪的高维行为资产价格模型,推导出行为期权定价偏微分方程,构建了基于深度学习算法的行为期权定价方法:首先,基于费曼卡兹公式推导出行为期权价格的迭代方程;然后,用神经网络来逼近迭代方程中的期权价格关于标的模型空间变量的梯度函数;最后,通过深度神经网络参...     

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。     

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。     

一种新的基于公司价值的可转债定价方法

可转债近年来逐渐受到市场的关注,其定价方法也成为理论界研究的重点.传统的可转债定价方法的基本思路是通过建立可转债价值的模型来直接求解可转债理论价格.试图建立一种新的基于公司价值的可转债定价模型,希望通过分析可转债、股票和公司价值三者之间的关系,建立一个关于公司价值的方程,然后通过求解公司价值间接地得到可转债价值的方法,并分析了该方法的理论缺陷.最后,对招商转债进行了实证研究,并将其与市场价格进行比较,指出了理论价格被高估的原因.     

部分信息实物投资的消费效用无差别定价

运用滤波理论,随机控制理论和消费效用无差别定价原理,建立基于部分信息的非完备市场有对冲机会的实物投资回报一次性支付的期权定价模型.通过求解具有自由边界条件的高维偏微分方程,推导出期权的隐含价值和投资最优执行边界,确定了投资,消费及资产分配的最优决策,并详细讨论了投资回报波动风险,平均回报率估计偏差风险以及资产相关系数对实物期权的隐含价值以及隐含信息价值的影响.模型和结论对实物投资项目的估值和资产管理具有一定参考价值.     

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.