基于双因子柳树的中国可转换债券定价研究

近年来,可转债已经成为我国上市公司再融资的重要方式,因此如何对其进行定价受到广泛关注.本文综合考虑了随机利率、股价、违约风险、赎回回售条款的触发条件,提出采用股价利率双因子柳树模型对我国市场上的可转债进行定价.较之现有的模型,柳树法模型的定价结果与可转债的市场价格匹配度更高.在估计标的股票的波动率参数时,本文既考虑了历史波动率也考虑了隐含波动率(通过可转债市场价格校准模型得到的波动率).实证结果表明采用隐含波动率时模型的精度有很大的提高.     

考虑交易对手风险的衍生产品定价方法

交易对手间违约行为的相互影响,通常被衍生产品定价模型所忽略.针对该问题,提出了非线性环形违约强度模型的构造方法,并将其分别应用于CDS与欧式期权定价中.分析结果表明:当考虑环形违约相关及市场风险因素对交易双方违约强度的共同影响时,模型得到的具有非线性变化趋势的CDS利差与期权价格均低于已有模型的结果,表明交易对手间环形违约行为的相互影响蕴含着更高的信用风险,而上述2类衍生品的传统定价方法均高估了相应的价值.并且发现:考虑交易对手违约相关性的期权定价模型对于违约概率和回收率的敏感性均强于已有模型.     

高温天气衍生品设计及其定价模型——以长江中下游地区水稻为例

随着全球气候变暖,我国某些地区夏季常遭遇高温热浪侵害,针对此问题,设计了一款高温天气衍生品,其挂钩标的为每日最高气温。对气温变化准确预测是天气衍生品定价的关键,由于最高气温较平均气温变化更加极端,已有平均气温预测模型不一定适用于最高气温,因此,首次将极值理论应用于高温天气衍生品定价。以长江中下游中期水稻为例,将所设计的高温天气衍生品应用于我国农业生产中,结果表明,基于EVT的气温预测模型能较准确的预测日最高气温,所设计的产品能帮助农户规避高温风险;该产品值得相关金融机构或政府部门的应用和推广。     

雾霾指数期权合约设计及蒙特卡罗模拟定价

雾霾天气对社会经济、企业经营、国民健康造成损失.不同于传统的实体经济方式如汽车限行、工厂减排等控制雾霾,本文设计以PM2.5浓度指数为标的的雾霾期权合约,利用虚拟经济手段对冲雾霾风险.文章选取北京市2012年10月9日至2015年7月17日PM2.5浓度日数据建立Ornstein-Uhlenbeck(O-U)模型描述数据的季节性趋势及方差,然后在无套利定价框架下基于鞅定价方法,对2015年7月18日至2015年8月17日的雾霾指数期权进行蒙特卡罗模拟定价和比较验证.结果表明,各标的雾霾指数期权的模拟价格精度良好.通过两个利用期权交易对冲雾霾风险的示例,本文表明了设计的可行性.     

时变分数布朗运动下的GARCH族欧式期权定价研究

本文拓展了分数布朗运动理论下欧式期权定价问题,尤其突破了Hurst指数和波动率为常数的假设.我们在时变Hurst指数的分数布朗运动环境下,采用GARCH族模型描述收益率序列的波动率,推导出了一个欧式看涨期权定价的闭型解.利用该模型和韩国Kospi200股指期权日交易数据的实证检验表明,韩国Kospi200股指波动率符合GJR过程,时变波动率下的分数布朗运动刻画金融市场的动态特征比采用标准布朗运动更适合,该模型计算的期权理论价格与市场价格更接近,优于传统的定价模型.     

基于双重XGBoost模型的农产品期货波动率预测——以玉米期货为例

农产品期货的波动率在农产品衍生品定价、风险分散和农产品风险对冲等领域都起着关键性作用。对波动率进行预测，投资者可以依据波动率预测结果，对预期可能面临的风险采取相应的应对策略，更加精准地进行农产品风险管理。但波动率预测领域存在如下挑战：(1)波动率的预测期限较短，仅为1天或3天，难以反映资产在未来较长时间的价格波动率情况；(2)以往研究多关注于价格等信息，在波动率预测中对于基本面信息考虑较少；(3)神经网络、深度学习等预测模型的可解释性较差，网络构建和超参数的选择多依赖于经验选择。本文提出了一个基于XGBoost模型的波动率预测框架，考虑价格和基本面数据，对于波动率的长期趋势和短期变化进行了分析。实证结果表明，加入了更多信息维度的模型有助于提升波动率预测的精度，相比于传统的GARCH模型，均方误差MSE缩小了35%以上。     

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.     

基于杠杆和流动性冲击的股指期货保证金定价

现有研究对股指期货保证金定价多仅围绕波动率因素来考虑,而忽视了流动性冲击、杠杆和交叉持股所导致的现货价格极端变化对期货保证金的影响,即在保证金定价中未能考虑现货市场的流动性风险和组合再平衡风险.鉴于此,本文首先分析了流动性冲击下杠杆对投资组合价值的影响机理,以及交叉持股对现货标的的正反馈效应;然后通过持有成本模型将这些因素引入到股指期货价格变化中,最终构建保证金定价模型.模拟分析发现:现货市场中的杠杆水平、流动性冲击水平均与股指期货保证金显著正相关;且与传统模型相比,本文提出的定价模型所计算的股指期货保证金要显著高于前者,这也意味着本模型的确能够有效解决流动性冲击严重或者杠杆过高情况下,股指期货保证金的合理调整问题.     

欧式期权和交换期权在随机利率及O-U过程下的精算定价方法

引入随机利率及股价服从O-U过程的市场 模型,研究了精算定价法在上述模型下的期权定价问题.根据精算定价法的定价定义, 利用随机微分方程的相关理论,得到了欧式看涨看跌期权和交换期权的精确定价公式, 并由此得到了欧式买权卖权的平价公式;进而推出有红利率的欧式看涨看跌期权的精算定价公式. 最后,对上述结果与B-S定价公式 进行了数值模拟比较分析,显示出了精算法下的定价与B-S定价的差异.所有结果均适用于复杂的不完全市场.     

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.     

基于非对称跳跃粗糙随机波动率模型的期权定价研究

基于资产价格存在的非对称跳跃与资产波动率存在的粗糙特性,本文提出了粗糙带非对称跳Heston模型(rHeston-AEDJ),在风险中性测度中推导出该模型的特征函数.由于模型的非马尔可夫且非半鞅性质,不能使用传统的欧拉方法进行逼近,本文使用混合模拟方法对该模型进行逼近,并解决粗糙波动率下奇异期权的定价问题.在风险中性测度下,基于Fourier-SINC推导了欧式期权的拟闭解.实证研究结果表明,上证50ETF价格存在跳跃、波动率Hurst指数远小于1/2,即波动率存在粗糙性,并基于拟闭解对上证50ETF期权进行定价实验发现本文所提出的rHeston-AEDJ模型在样本内外均有较好的定价精度.本文的研究对国内外期权产品定价与精确风险管理具有重要的现实意义和应用价值.     

基于随机贴现因子不完全市场天然气期货定价模型

在能源商品期货价格模型的基础上,考虑天然气价格变化的跳跃扩散过程,运用随机贴现因子方法理论推导出天然气期货定价模型。通过纽约商品交易所(NYMEX)的天然气期货日常价格数据对模型进行实证检验,同时采用误差统计量对模型进行验证发现:(1)天然气价格具有明显的跳跃性;(2)投资者在为天然气衍生品定价时应考虑其市场的不完全性;(3)天然气市场的部分波动主要是由随机便利收益导致的。     

国内外钢材市场价格发现功能研究

钢材产业是我国的支柱产业.与国外钢材市场不同, 国内出现了三类市场形态: 电子交易市场、期货市场、现货市场.钢材电子交易市场是我国独有的一种钢材交易市场.该市场的价格发现功能一直被理论界和 实业界所关注.研究国内外钢材交易市场的价格发现功能对于引导国内各钢材市场的健康发展和形成钢材定价中心尤为重要. 本文运用共同因子度量模型的两种经典方法, 测算并分析了国内三类钢材交易市场和国外两大钢材期货市场的价格发现.结果表明: 电子交易市场的价格发现功能明显优于期货、现货市场; 与伦敦金属交易所和印度国家商品及衍生品交易所相比, 国内钢材电子交易市场的价格发现功能更强; 且国内外钢材期货价格尚不能真实反映价格变化趋势.     

基于随机模拟和Black-Scholes模型的认股权证定价研究

认股权证具有期权定价和风险规避双重功能,因此它在资本市场中起着重要的作用.在研究过程中,对认股权证的定价实证分析建立在Black-Scholes定价模型和随机模拟方法的基础上.首先假定股价的变化遵循布朗运动并采用Monte Carlo随机模拟方法预测股价的期望值,然后采用Blaek-Scholes模型进行定价.为了验证认股权证定价的精确性,随机选择十只认股权证进行实证分析.研究结果表明,认股权证的市场价格高于定价模型所得出的理论计算值,但是随着资本市场的发展,两者之间的差距越来越小.     

基于前景理论的住房市场卖方定价决策模型

为揭示住房市场周期性变化中卖方心理因素与定价的关系,在匹配模型中引入价格约束因子,并将前景理论应用于搜寻模型,建立了非风险中性的卖方定价决策模型.通过模型分析探究了议价能力、风险偏好和损失厌恶对卖方挂牌价格和保留价格的影响.研究表明,无论在市场上行还是下行时期,较强的议价能力会激励卖方提高保留价格和挂牌价格,较强的风险厌恶会降低挂牌价格.在市场上行时期,卖方风险厌恶越强,保留价格越低.在市场下行时期,卖方风险厌恶或损失厌恶越强,保留价格越高,而风险追寻的卖方在不同议价能力下对保留价格的设定策略不同.     

应用混合小波神经网络和遗传算法在香港衍生品市场上的研究

提出了新的基于Black-Scholes模型的混合小波神经网络.隐含波动率是指在市场中观察的期权价格所蕴涵的波动率.基于不同种类的期权价格对波动率的敏感度不同,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,所提出的模型优于传统的Black-Scholes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.     

考虑了信用风险的可转换债券定价模型

根据范辛亭“随机利率条件下可转换债券定价模型的经验检验”一文提出可转换债券理论价格与实际价格不一致是由于可转换债券定价中没有考虑信用风险(非恶意和恶意违约风险)所至；进而阐述转债定价模型的发展主要经历了三个过程：单因素模型，双因素模型，信用风险模型；最后在没有考虑信用风险的转债定价模型与风险债券定价模型基础上推导出具有信用风险(非恶意和恶意违约风险)的转债定价模型的PDE及其约束，边界条件。     

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.     

Lévy过程下非对称GARCH模型权证定价

考虑权证标的资产的非正态特征,引入Lévy过程改进GARCH模型下权证的蒙特卡洛模拟定价方法。首先,针对不同Lévy随机分布和有偏GARCH模型建立真实测度下的Lévy-GARCH模型,然后进行风险中性测度转换并对38支大陆权证进行定价,最后对定价结果进行分类比较。结果表明,虽然大陆权证的市场价格与无套利假设下的理论价值有显著偏离,但Lévy-GARCH模型的定价精度仍然优于经典的B-S模型和Lévy随机模型,并且在市场剧烈波动的环境下定价效果提升更明显。