脉冲耦合神经网络的人脸识别方法

 在脉冲耦合神经网络(PCNN,pulse coupled neural network)中,基于神经元脉冲震荡的时间序列概念,利用平均时间序列和平均欧氏距离的方法实现了人脸识别.实验仿真表明了该方法的有效性,对不同人脸和复杂表情的人脸均具有较好的识别效果.     

求解亚式期权定价问题的迎风差分方法

期权理论的核心是期权定价问题.研究连续取样的算术平均亚式期权定价问题的差分方法,根据问题所满足的偏微分方程终边值问题,构造出一种隐式的迎风差分格式,论证了差分解的惟一存在性和绝对稳定性,并给出差分解在离散L2范数下的误差估计.数值计算表明本文数值方法是一种高效和收敛的近似方法.     

首中时在新型期权定价中的运用

当市场是完备时,任意衍生证券的现值等于该证券未来收益折现值在等价鞅测度下的数学期望．利用Laplace逆变换求得障碍是常数以及障碍随时间变化这两种情况下的股票价格首中时的密度函数,再根据首中时的性质、等价鞅测度变换,通过求期望,给出了固定执行价格的欧式回望期权和变界障碍时刻的欧式上升敲出看涨期权这两类新型期权的定价公式．其中,变界障碍时刻的欧式上升敲出看涨期权的定价公式具有较好的实用性．这种期权定价方法简单且直接,提供了定价新型期权的另一种途径．     

一类自由边界问题解的渐近性

讨论一类抛物积微分方程自由边界问题解的渐近性．利用偏微分方程的渐近性理论,证明在无界区域上一类抛物积微分方程自由边界问题的解,以及当时间趋于无穷大时,收敛于稳态的积微分方程自由边界问题的解．这一结论可用于解释期权定价中带跳扩散模型,当执行日期趋于无穷大时,美式期权价格及最佳实施边界收敛于永久美式期权价格及最佳实施边界．     

基于k-medoids聚类算法的低压台区线损异常识别方法

针对低压台区线损异常情况的判断问题,以电力公司用电信息采集系统采集的日线损率数据为基础,提出了一种基于k-medoids聚类算法的低压台区线损异常识别方法,并以某地区819个台区为例进行算法可靠性的验证.首先应用局部异常因子LOF算法对低压台区异常日线损率数据进行判断、筛选和剔除;其次应用k-medoids聚类算法对日...     

基于单月期限的沪深300ETF期权定价实证研究

针对在2019年12月份上市的沪深300ETF期权,收集其在2020年1～9月9个单月的市场真实交易数据,使用期权定价模型进行实证研究.借助经典B-S-M模型和考虑支付已知股息率B-S-M模型2种期权定价模型分别计算每个单月期限的沪深300ETF看涨看跌期权理论价,并与市场价综合比较后可知,支付已知股息率的B-S-M模...     

跳跃扩散型离散几何平均亚式期权的定价

在股票市场有重大信息公布时,股票价格会发生跳跃.在股票价格服从Ito-Skorohod跳跃扩散过程的条件下,运用概率论的方法研究离散几何平均亚式期权的定价,并得出其定价公式.     

CEVP下有交易费用的亚式看跌期权定价模型

首先介绍了波动率弹性为常数(简称CEV)的涵义;接着通过对服从几何布朗运动的有交易费用的亚式看跌期权定价模型的研究,推导出CEVP下有交易费用的亚式看跌期权定价公式,并证明了该公式的合理性;随后又运用了二叉树方法求出其几何平均的近似解;最后用实例验证了该结论的有效性和实用性.     

外汇欧式期权在市场不完备下的对冲误差分析

本文研究了外汇欧式期权的对冲误差问题,针对典型的静态和动态Delta对冲策略,在对冲过程不连续和利率平价公式不成立的市场不完备情形下,给出了即期对冲和远期对冲的对冲误差公式,从而能够更准确地衡量实际对冲组合产生的风险.在研究Delta对冲策略过程中,本文提出了一个包含摩擦系数ε的外汇远期汇率模型,并通过分析即期对冲和远期对冲的差异,给出了最优对冲方式的判别条件.该判别条件依赖于摩擦系数ε,做市商仅通过对摩擦系数ε实时的监控,便可以选择最优的风险对冲方式,从而提高了对冲效率.本文提出的对冲误差的具体解析式和最优对冲方式的判别条件为外汇期权对冲及其风险管理提供了理论依据.实证结果表明,本文提出的期望收益差与实际对冲组合的收益差基本一致,从而验证了判别条件的合理性.     

基于跳扩散模型对随机利率下远期开始期权定价研究

假设标的资产价格服从跳扩散模型下的几何布朗运动,利率服从扩展的Vasicek利率模型.利用跳扩散模型下的Girsanov定理和测度变换推导出了随机利率跳扩散模型下远期开始期权的定价公式,最后通过数值实验分析了各个变量对期权价格的影响.