基于深度学习的篮子期权定价数值算法

在标的资产价格服从Heston模型的条件下,对欧式篮子期权定价问题进行了研究.推导出篮子期权价格满足的偏微分方程,利用基于深度学习的倒向随机微分方程求解算法,克服维度诅咒,得到了篮子期权价格的近似数值解.通过与蒙特卡罗结果的对比,表明该算法克服了维度灾难,在高维情况下是准确且稳定的,为期权定价研究提供了新的方向.     

中国股票市场的统计特性和期权定价

应用动力模型理论,研究和分析了实际数据(SSE和SZSE综合指数日收盘价)和模拟数据(动力模型)的收益率统计特性.发现我国股票市场的波动性与动力模型基本保持一致;还发现动力模型比正态分布能够更好的描述真实市场的对数收益率分布;在对数收益服从动力模型的基础上,应用随机理论,构造了股票价格过程;最后,通过引入风险中立概率(Risk Neutral Probability),导出了欧式买入期权的定价公式.     

显式差分格式与欧式期权定价问题

Black-Scholes期权定价模型的数值方法是当前研究的重点和热点问题,因此在已有的研究基础上,较为系统地讨论了欧式期权定价的Black-Scholes期权定价模型和采用显式差分法进行数值求解的过程.     

美式利率期权价格的性质

在CIR利率模型下美式利率期权定价问题可归结为一个退化的一维抛物型变分不等式.用PDE方法对美式利率期权定价问题进行理论分析,得到了期权价格对瞬时利率、时间、有效期及协定利率等变数的依赖关系.     

随机利率下双指数跳扩散模型欧式期权定价

为了合理刻画股价实际变化趋势,将利率风险引入双指数跳扩散模型,建立了随机利率和双指数跳扩散组合模型,然后在组合模型下利用鞅方法、Fourier逆变换和Feynman-Kac定理给出了欧式看涨期权价格的闭式解,推广了Kou在2002年提出的模型及期权定价问题,所提模型及方法有利于资产收益的经验分析,同时为公司信用风险管理提供理论依据。     

非风险中性定价意义下幂函数族期权定价模型

利用偏微分方程基本解的方法,推导出非风险中性意义下的幂函数族看涨期权的定价公式和看涨—看跌期权的平价公式。     

分数跳-扩散过程下强路径依赖型期权定价模型

在股票价格遵循分数跳-扩散过程假设下,得到了强路径依赖期权所满足的一般偏微分方程.并依据此偏微分方程获得了亚式期权和回望期权的Black-Scholes偏微分方程以及固定执行价格的几何平均亚式看涨期权定价公式.推广了关于强路径依赖期权定价的结论.     

一类二元跳扩散模型的欧式期权定价

假定股价的相对跳跃高度服从对数二项式分布,建立了一类二元跳扩散模型,应用鞅方法和测度变换得到了欧式股票期权的价格显式解,并应用于期货期权的定价.最后,通过数值计算分析和比较了二元跳扩散模型与Black-Scholes模型的相应结果.     

分数布朗运动环境中交换期权的定价模型

考虑分数布朗运动环境中交换期权的定价问题;假设两种股票的价格过程都服从由几何分数布朗运动所驱动的随机微分方程,利用保险精算定价方法得到了交换期权的定价公式。