突发事件下服务供应链期权与现货市场组合采购决策

以服务供应链为研究对象,首先构建其各决策主体在期权与现货市场融合的情况下的基本决策模型,求得服务集成商的组合采购决策,并通过为服务供应商制定合适的期权价格机制实现供应链整体利润最大化。然后将基本模型扩展到突发事件下,分析采购决策的改变,再次运用应急期权价格机制实现供应链的重新协调。     

基于推广的最优停时理论的永久美式期权定价

由于美式期权可在其有效期内的任何营业日进行交易,从而其在实际交易中有着更为广泛的应用。因此美式期权的定价对期权市场参与者来说是十分重要且有意义的。为了能更好描述现实金融数据的NIGLevy过程的情况,得到了参数λ的关于t的表达式,本文对B-S的最优停时理论进行了推广。研究在标的资产价格的对数收益服从NIG-Levy过程的条件下,通过Esscher转换找到等价鞅测度;并利用最优停时的方法,给出NIG-Levy过程下推广的最优停止的方法。从而利用这些条件和方法,给出一种特殊美式期权——永久美式看涨期权的定价公式。同时,对此过程进行了实证研究分析,结果表明本文的方法是可行的。     

增长机会、异质信念与企业估值

构建了一个两期经济模型,理论上研究了异质信念如何通过增长机会影响企业估值,并以2007～2020年沪深两市2 973家A股上市公司为研究样本,进行实证检验。研究结果表明：异质信念对企业估值具有正向影响;在研发强度高、专利授权多以及高科技行业,由于企业拥有较多的增长机会,异质信念对企业估值的正向影响更强;增长机会被执行之后,异质信念对企业估值的正向影响消失。即便考虑内生性问题以及更换关键变量的测度指标,实证结果依然稳健。     

生猪“保险+期货”全链条风险管理模式与决策

创新性地从全链条视角研究“保险+期货”模式中风险转移与对冲方法。针对生猪“保险+期货”,构建农户与保险公司、保险公司与期货公司、期货公司与外部市场之间的决策模型,并通过Monte Carlo方法进行数值分析。结果表明：在所构建的风险分担机制下,农户可以获得正收益。这说明,“保险+期货”模式在提高农户收益方面可以发挥积极作用。为实现VaR(Value-at-Risk)风险最小化目标,保险公司购买的看跌期权敲定价格应大于保险价格;在资金约束下,期货公司采取不足对冲策略能实现完全风险中性对冲目标,且还能获得一定的利润。政府对农户进行保费补贴可以提高农户的养殖积极性,减轻农户的资金压力,从而提高农户的收益。保险额外费率是影响“保险+期货”模式运营效率的一个客观因素,建议保险公司适当降低保费率或通过外部渠道对保险费进行适当补贴。通过模拟不同的波动性发现,即使生猪价格风险增大,农户仍然具有养殖积极性,且各方收益并不会因价格的不确定性增大而受到影响。这进一步体现了“保险+期货”模式在抵御农产品价格风险、保护各方利益方面具有积极作用。     

现实期权在高科技企业风险投资中的应用

首先分析了风险投资的特征，指出对高科技企业的风险投资过程应视为一种复合期权，并在此基础上建立了一个评价风险投资决策的Geske现实期权模型，它可避免风险投资决策中使用传统评价方法造成的机会损失，该模型具有一定的理论和参考价值。     

基于均值方差模型的最优巨灾保险计划

针对一家风险厌恶保险公司,构造了一个由巨灾期权和再保险组合而成的巨灾保险计划,借用标准均值方差模型,分析了巨灾期权和再保险的最优组合安排.研究表明,巨灾期权与再保险结合可以拓展保险的机会集合和改进效率,且最优解还受到巨灾期权和再保险的交易成本影响.     

实物期权视角下高校科研项目价值模型研究

根据高校科研项目实施过程中存在风险,进而导致项目在不同时期其状态价值有所不同,结合期权理论特质,利用等价测度鞅变换及鞅的方法,结合广义维纳过程的It引理,得到了高校科研项目过程管理的价值评估公式。     

Heston模型的欧式任选期权定价与对冲策略

本文考虑标的股价满足Heston随机波动率模型的任选期权定价.应用Girsanov变换、多维随机变量的特征函数和Fourier反变换等方法,得到欧式任选期权价格的显示解,进一步利用计算实例分析了任选期权价格和△对冲策略受波动率参数的影响.     

随机利率下基于O-U过程的商期权定价

假设标的资产价格服从多维指数O-U过程,利率分别服从Ho-Lee利率模型和扩展的Vasicek利率模型,利用多维Girsanov定理和测度变换推导出具有不确定执行价格的商期权的定价公式.     

基于q-高斯过程下的带红利欧式期权定价

研究了q-高斯过程下带分红的欧式期权定价及参数估计问题.首先得到不同分红情形下的定价公式,对于按照红利率情形的分红问题,通过求解带分红的随机微分方程得到对应的欧式看涨期权的定价公式;对于离散分红的情形,通过构造套期保值策略,导出带有离散分红的期权定价公式.然后研究q-高斯过程中的参数估计问题.对于q,使用R/S分析法估计出Hurst指数H的值,再通过q与H之间的关系估计出q;采用矩估计得到μ,σ的估计量,并证明μ估计量的无偏性.最后进行模拟分析,并利用微软公司的股票价格以及期权价格进行实证分析.