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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
在离散时间场合和不存在交易成本假设下,提出了期权定价的平均自融资极小方差规避策略,得到了含有残差风险的两值看涨期权价格满足的偏微分方程和相应的两值期权定价公式。通过用数值分析来比较新的期权定价模型与经典的期权定价模型,发现投资者的风险偏好和标度对期权定价有重要影响。由此说明,考虑残差风险对两值期权定价研究具有重要的理论和实际意义。  相似文献   

2.
本文基于条件风险值(CVaR)和期权市场化定价规则,研究了具有风险规避特性的销售商和风险中性的供应商组成的供应链系统的协调问题。首先,利用CVaR风险测度工具建立了包含风险厌恶系数的销售商目标函数,得出了满足供应链协调的期权参数之间的关系。之后又根据Black-Schoels(B-S)模型得到满足市场化定价规则的期权参数之间的关系。通过联立上述两个条件证明了存在既满足供应链协调条件又满足期权市场化定价规则的期权定价组合(o*,e*),说明满足市场化定价规则的的期权契约能很好地协调风险规避型供应链。另外,文章还分析了模型中主要参数对该期权定价组合以及供应链各方利润的影响。最后,以数值分析的方式探讨了各参数实际对供应链系统运作效率的影响程度。  相似文献   

3.
房价涨幅过快过高在中国房产市场已经是一个不容回避的问题.房产期权作为一种平衡买卖双方利益进行风险管理的有效工具应运而生.在Black-Scholes定价模型的基础上,考虑违约风险和交易费用这两个影响房产期权定价的重要因素,采用未定权益思想方法和△-对冲技巧建立了房产期权的定价模型,然后对模型进行求解,获得相应的数学公式,为考虑具有违约风险和交易费用影响下房产期权进行定价.  相似文献   

4.
考虑现实市场中红利的存在、波动率等参数随时间变化以及交易时间不连续产生的对冲风险不可忽略,研究离散时间、支付红利条件下基于混合规避策略的期权定价模型.由平均自融资-极小方差规避策略得到相应欧式看涨期权定价方程,并且分别使用偏微分方法和概率论方法得到统一的闭形解.数值分析表明,与经典的期权定价模型相比,新模型中的期权价格更接近对冲成本.  相似文献   

5.
针对重置期权的风险对冲△跳现象,研究了一种亚式特征的水平重置期权的定价问题.首先在BS模型下用股票的几何平均价格作为水平重置期权执行价格重置与否的统计量,然后运用测度变换和鞅定价方法得到了风险中性定价公式,最后利用风险中性定价公式得出风险对冲△值的显示解,改进了水平重置期权的部分已有结果.  相似文献   

6.
于孝建 《经济数学》2010,27(2):67-73
应用模糊集理论将无风险利率和波动率进行模糊化,以梯形模糊数替代精确值,将美式期权的定价模型扩展到美式期权模糊定价模型.得到了模糊风险中性概率表达式,并在此概率测度下推导出多期二叉树模糊定价模型,以及二叉树上各节点以梯形模糊数表示的模糊期权价值,以数值模拟演示了美式看跌期权的模糊定价过程.最后分析了不同风险偏好投资者在不确定环境下的套利决策行为,结果表明风险偏好大的投资者具有较高的置信水平、较小的主观模糊期权价格以及较大的无风险套利区间.  相似文献   

7.
本文讨论两资产择好期权的定价问题。在风险中性假设下,建立了两资产价格过程遵循分数布朗运动和带非时齐Poisson跳跃—扩散过程的择好期权定价模型,应用期权的保险精算法,给出了相应的择好期权的定价公式。  相似文献   

8.
对亚式期权在CEV模型和B-P混合驱动模型限制下进行Monte Carlo模拟定价,建立风险中性测度,模拟出不同弹性因子值下资产价格路径.为了得出优于标准的Monte Carlo模拟,应用方差缩减技术来提高期权定价的精度.最后对亚式期权定价模型进行数值案例分析,得出弹性因子取值、时间步长、模拟次数与期权价值变化的关系.  相似文献   

9.
假设预期收益率μ,红利率q,波动率σ,无风险利率r均为常数,通过平均自融资和Δ-对冲策略建立了离散时间下带交易费用和红利的两值期权定价模型.利用变量代换和偏微分方程的相关知识进行求解此模型,分别得到了在MFBM模型下带交易费用和红利的现金或无值看涨期权(CONC)和资产或无值看涨期权(AONC)定价公式.并在此基础上,推出了现金或无值看跌期权(CONP)和资产或无值看跌期权(AONP)定价公式.  相似文献   

10.
综合应用Δ对冲技巧以及It引理,在风险中性意义的前提下建立了房产开发商"降价补差"承诺期权的偏微分方程定价模型.根据"降价补差"承诺能否在到期前任何一天履约,分别建立了欧式承诺期权定价模型和美式承诺期权定价模型.对于欧式承诺期权,得到了期权价格的解析公式;对于美式承诺期权,采用基于自适应的有限差分法对上述定价模型进行数值计算,得到了相应的期权价格.并以欧式承诺期权为例,分析了期权价格对参数的依赖关系.最后对两个具体的"降价补差"承诺期权案例进行了期权价格计算.  相似文献   

11.
李明昕  唐俊  白云  马行达 《运筹与管理》2019,28(10):117-122
能源金融和大宗商品的衍生品交易已逐渐成为金融领域的前沿热点问题。钢铁类金融衍生品定价和能源金融风险研究,对能源资产证券化和金融的发展有着重要意义。本文在现有的期权定价模型下,结合影响螺纹钢实物期权价格的因素,优化经典的Black-Scholes实物期权定价模型,得到螺纹钢模糊B-S实物期权定价模型,并结合VaR方法,研究螺纹钢实物期权的定价机制,量化钢铁类金融风险,从而合理的控制风险传播。  相似文献   

12.
《数理统计与管理》2019,(1):115-131
传统上,期权定价主要基于Black-Scholes (B-S)模型。但B-S模型不能描述时变波动率以及解释"波动率微笑"现象,导致期权定价存在较大的误差。随机波动率模型克服了B-S模型的这些缺陷,能够合理地刻画波动率动态性和波动率微笑。基于此,本文考虑随机波动率模型下的期权定价问题,并针对我国上证50ETF期权进行实证分析。为了解决定价模型的参数估计问题,采用上证50ETF及其期权价格数据,建立两步法对定价模型的参数进行估计。该估计方法保证了定价模型在客观与风险中性测度下的一致性。采用2016年1月到2017年10月的上证50ETF期权价格数据为研究样本,对随机波动率模型进行了实证检验。结果表明,无论是在样本内还是样本外,随机波动率模型相比传统的常数波动率B-S模型都能够获得明显更为精确和稳定的定价结果,B-S模型的定价误差总体偏大且呈现较高波动,凸显了随机波动率对于期权定价的重要性。另外,随机波动率模型对于短期实值期权的定价相比对于其它期权的定价要更精确。  相似文献   

13.
本文研究了在分数布朗运动环境下带交易费用和红利的两值期权定价问题.在标的资产服从几何分数布朗运动的情况下,利用分数It公式和无风险套利原理建立了分数布朗运动环境下带交易费用和红利的两值期权的定价模型.再通过用偏微分方程的方法进行求解此定价模型,得到了在分数布朗运动下带交易费用和红利的两值期权定价公式.所得结果推广了已有结论.  相似文献   

14.
在Leland带交易费的期权定价模型的基础上,对亚式期权定价模型中的期权规避策略进行了优化,提出用修正的Leland规避策略构造亚式期权的复制策略,并推导出了在修正的规避策略下带交易费的定价模型.对修正的规避策略与Leland规避策略进行了比较,结果表明,在不同的调整时间间隔下,本文所用的修正的规避策略都优于Leland规避策略.  相似文献   

15.
任智格  何朗  黄樟灿 《数学杂志》2015,35(1):203-206
本文研究了无风险利率改进的Black-Scholes期权定价模型问题.利用指数函数和Ito公式的方法,获得了一种改进的Black-Scholes期权定价模型,推广了现有Black-Scholes期权定价模型的结果.  相似文献   

16.
刘忠 《应用概率统计》2000,16(4):365-372
本文利用SV(Stochastic Variance)模型对期权基础资产的收益过程进行统计描述,在同时给出期权定价和市场风险计量之后,又给出定价置信区间和风险置信区间的估计。文中对SV模型作了分析和比较,利用自适应滤波方法对模型的建立和参数的估计给出了简单的方法,最后还对SV模型作了模拟分析并计算了期权定价和风险计量的一个例子。  相似文献   

17.
本讨论了一种新型期权--两值期权的定价问题。建立由Possion跳-扩散过程驱动下的股票价格模型,在此模型下推导出期权的价值方程,并给出期权定价公式。  相似文献   

18.
在等价鞅测度下,利用条件期望等知识导出在风险中性定价模型中,标的资产服从跳跃-扩散过程时百慕大交换期权的解析定价公式,依此结合Richardson两点外推加速法得到美式交换期权近似解.提出的数值算例阐明提前执行特征具有重要经济价值.定价结果可以评估场外交易的金融期权价格尤其是实物期权定价.  相似文献   

19.
考虑了基于近似对冲跳跃风险的美式看跌期权定价问题。首先,运用近似对冲跳跃风险、广义It 公式及无套利原理,得到了跳-扩散过程下的期权定价模型及期权价格所满足的偏微分方程。然后建立了美式看跌期权定价模型的隐式差分近似格式,并且证明了该差分格式具有的相容性、适定性、稳定性和收敛性。最后,数值实验表明,用本文方法为跳-扩散模型中的美式期权定价是可行的和有效的。  相似文献   

20.
在标的资产服从分数布朗运动模型的条件下,研究美式两值现金或无值看涨期权的定价问题.将定价问题分解为一个对应永久美式期权的价格和一个Cauchy问题的解,得到定价公式.  相似文献   

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