融合机器学习算法的期权定价

设计了融合参数模型和非参数机器学习模型进行训练的算法,利用非参数模型拟合参数模型,将其作为先验分布,然后采用贝叶斯学习方法进行优化,并在训练中实现分布的动态调整。该方法在训练过程中有助于避免模型参数过度波动,提升模型泛化能力。针对期权定价,在BS、Heston等参数模型及神经网络等机器学习模型基础上,构建了相应的融合模型BS＿BR和HS＿BR,并利用市场数据进行了实证分析。研究表明,融合模型可以较好地发挥两类模型的优势,无论是在样本内拟合效率,还是样本外预测能力方面都具有更好的表现。     

论保险网络服务的优势及其发展战略

通过对网络保险服务的优势分析,提出保险企业应审时度势,适时制定网络化服务发展规划,通过保险网站建设和相关政策法规的逐步完善,为我国保险市场的创新开发和持续发展搭建起一个具有市场潜力的服务平台。     

寿险核心业务系统的研究与实现

论述了寿险系统的架构和业务流程。寿险系统一般采用MVC模式,B／S结构,三层架构,描述了寿险系统的分层结构以及数据在各层之间的传递情况;从业务逻辑上看,寿险业务分为新契约、保全、理赔,与财务的接口和销售等部分,对各个模块也做了简要的介绍;最后对案件状态的变化和权限的控制做了较为详细的描述。     

相关利率离散时间风险模型的破产分布

在利率具有一阶自回归结构的情况下,进一步研究离散时间风险模型,得到了破产前最大盈余分布,破产前盈余、破产后赤字与破产前最大盈余的联合分布以及首达某一水平x的时间分布的递推公式。     

考虑商品促销关联效应的网络零售商动态定价模型

随着电子商务的高速发展,如何通过最优商品定价决策来帮助企业获得最优利润已成为网络零售商运营管理的重要研究方向.随着促销活动的频次和种类的不断增加,商品存在促销关联效应,不同的促销策略会对商品间的销量产生影响.首先,应用Granger-LAS SO (least absolute shrinkage and select...     

灰色关联分析在我国保险市场区域差异研究上的应用

由于我国保险市场有效数据少,属于灰色系统,因此可以应用灰色关联分析方法较为方便的评价相关指标因素对我国保险市场区域差异的影响及相关程度.不仅给出了灰色关联分析法的具体步骤及解释,还对该方法近几年来的发展进行了介绍.     

西方保险的历史演变对中国保险的启示

西方保险的历史演变对中国保险业的发展具有深刻启示，中国保险市场主体的不断增多、目标市场的不断细分、保险法律监管体系的不断完善，说明中国保险业已经有了可喜的发展。目前，中国人寿保险市场发展潜力巨大，保险经营日趋专业化，同时，保险中介将成为保险市场中的一支独立力量。     

关于美式期权定价方法的研究

美式期权的路径依赖特征导致了其定价的复杂性,并使得美式看涨、看跌期权之间的定价原理差异较大。本文在深入剖析美式期权特点及其价值形成机理的基础上,利用Ｂｌａｃｋ － Ｓｃｈｏｌｅｓ 定价模型,分别探讨了美式看涨、看跌期权的定价方法,并讨论了在其有效期内产生的现金流对美式期权价值的影响。     

我国居民储蓄存款变化成因分析

本文在影响居民储蓄存款变化的因素中,剔除文化背景、人文环境、政治和经济制度、消费和储蓄习惯、对今后收入和支出变化的判断等不易量化的影响因素后,就居民可支配收入、消费支出、利率、除储蓄以外的其他金融资产投资、房地产市场等因素,对居民储蓄存款变化成因的影响,采用线性回归分析方法,进行定量回归分析和判断,并引出对我国货币政策以及宏观调控手段取向的思考．     

利率随机时的跳跃扩散过程的期权定价模型

假定股票价格的跳过程为一般的计数过程,建立了股票价格服从跳扩散过程的行为模型。运用随机分析中的鞅方法,讨论了当利率为随机变量时的期权定价问题,推导出了利率随机时欧式买权与卖权的定价公式以及平价关系,推广了已有的结果。