基于实物期权的风险投资IPO最优退出时机决策模型

利用实物期权和最优停时理论,在假设风险企业利润流服从算术布朗运动条件下,建立了风险投资IPO退出时机的一般模型,分析了风险投资立即退出和继续维持时的价值,研究了风险资本利润最大的最优变现策略。得出的结论是:当风险企业利润流大于阀值时,风险投资选择立即退出,选择立即退出的可能性将随着阀值的增大而减少,阀值决定着风险投资的退出时机,而退出时机又受到利润未来不确定性、风险调整贴现率、企业价值增长、股票交易成本、开盘出售和锁定期后的股份比例等诸多因素的影响。     

未保险存款的利率对存款保险定价的影响

当实行限额赔付的存款保险制度时,参保银行以两种方式获得存款：以无风险利率吸收承保的存款,以含有风险溢价的存款利率吸收未被保险的存款.较高的未保险存款利率会提高商业银行的资金成本,使其容易发生破产风险.同时,提高未保险的存款利率会降低被保险存款的本息之和在期末全部负债中的比重,使其在债务清偿中处于不利地位.本文以Merton的期权定价模型为基础,通过建立引入未保险存款利率的费率厘定模型定量分析了上述影响.结果发现,存款者要求的风险价格越高,这种影响就越显著.     

投资机会的价值与投资决策——几何布朗运动模型

指出传统的现金流折现法在项目投资具有时间选择下的不足,说明投资机会可以看成一个美式购买期权,只要项目的价值具有不确定性,投资时间选择权就具有价值,假定投资项目的价值和初始投资支出是随时间变化的几何布朗运动,利用期权定价的理论和方法,给出了投资时间选择权带来的投资机会的价值和相应的投资决策方法,还讨论了投资的时间选择权对投资决策的影响。     

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...     

不同借贷利率下欧式双向期权的定价

假设借贷利率不相同,在考虑股票和债券价格行为特征的基础上,利用鞅方法推导了不同借贷利率下欧式双向期权的定价公式。     

基于违约远期LIBOR的利率期权的定价

假设违约远期LIBOR在远期测度下是对数正态分布的,利用Black公式给出了基于违约远期LIBOR的上限子期权、利率上限、下限子期权以及利率下限等利率期权的定价公式．     

基于LSTM的沪深300ETF期权定价模型研究

将深度学习算法中的长短记忆神经网络（LSTM）引入期权定价的研究中．构建了沪深300ETF看涨期权和看跌期权的LSTM定价模型,进行了实证分析,并和BP神经网络模型的预测结果进行了对比．结果表明,LSTM神经网络模型的预测精度与深度学习的训练次数有关,且LSTM期权定价模型的预测效果要优于传统的BP模型．     

基于Hull-White扩展模型的欧式期权动态定价方法

欧式期权的动态定价过程可归结为实际价格观测、模型选择、状态变量估计以及下一时刻期权定价的动态循环.为使这一定价过程兼具序贯性、准确性及易行性,设计了一种基于Hull-White扩展模型的动态定价方法:以平稳仿射随机波动率模型作为基础模型,在仅存有限个期权合约时,根据实际期权价格曲面,使用粒子滤波方法估计瞬时方差,并在固...     

美式期权定价问题的一类有限体积数值模拟方法

考虑随机波动率下美式期权定价问题的数值模拟求解. 针对描述美式期权定价的二维问题提出了一类新的有限体积九点格式和相应的算子分裂格式,该格式对对流项占优问题,用迎风技术近似对流项;同时,结合对流的方向近似二阶混合导数. 提出的格式有极大值原理和一致误差估计. 最后为说明所提格式的有效性,给出了几个数值算例.     

基于Black-scholes框架的员工认股权的柔性定价模型

建立了一个更具有柔性特征的ESOs定价模型, 既EFF模型,它显性地嵌入了退出率、员工行为参数或信念参数.与此同时,在删除了无风险利率r的条件下,它考虑了ESOs的不可转让性,并引入了激励参数与主观折现率.EFF模型能更好地反映员工认股权价格的变化.