基于分形分布的股票期权VaR计算

本文提出一种运用分形分布计算股票期权VaR的方法.首先对股票价格行为进行了理论总结和实证分析,表明采用分形分布来拟合股票的对数收益率是合理的,然后在此基础上推导股票期权VaR的计算公式,最后给出若干算例.     

模型FI-EGARCH-M的建立及实证分析

近年来,金融市场在经济发展中占据了越来越重要的位置,金融数据波动规律成为各国学者竞相研究的热门课题.根据我国近几年来股票市场的波动特点,为其寻找更为合适的模型来拟合股票价格波动规律,即对股票价格波动做进一步分析.提出具有有效市场和分形市场二者优点的FI-EGARCH-M模型,并用所建立的模型对上证指数进行了实证分析.     

基于小波分析的ARIMA模型对上证指数的分析与预测

股票价格的预测一直受到广泛关注,其预测方法虽然很多,但是往往存在预测精度有限、容易陷入局部极小等问题.为了提高股票价格预测的准确性,提出了基于小波分析的A砒MA模型的股票价格预测方法,同时利用该方法对上证指数收盘价的月平均值进行实例分析,并与其他方法的预测结果进行了比较,结果表明了提出方法的有效性.     

跳跃扩散过程的期权定价模型

假定股票价格的跳过程为计数过程,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,推导出了股票价格的跳过程为计数过程的欧式期权定价公式,推广了已有的结果.     

非平稳市场中适应性在线投资组合策略设计与分析

考虑到股票市场的表现往往是非平稳的, 过去较长时间的股票价格对当前的投资决策影响较小, 因此基于近期股票价格数据设计在线投资组合策略. 首先, 将上一期的策略与固定长度的股票价格近期数据对应的最优定常再调整策略加权平均, 设计了一个在线投资组合策略. 其次, 进一步采用在线学习的方法选择加权平均的权重, 设计了一个适应性的在线投资组合策略. 利用实际股票价格数据对构造的策略进行数值分析, 结果表明与基准策略和已有的在线投资组合策略相比, 设计的策略具有较好的性能.     

金融时间序列中单位根的检验:在亚太地区主要股票市场中的应用(英文)

本文运用分数差分的方法研究了亚太地区主要股票市场的日股票价格.根据数据特征,我们运用了Robinson(1994)年提出的检验统计量的一种特殊形式对金融数据的单位根和不稳定性进行检验.结果证明,该地区股票价格长记忆行为各不相同但十分相似.     

欧式双向期权的两种定价比较

在股票价格服从泊松跳模型下,分别利用保险精算方法与无套利定价方法给出了欧式双向期权的定价公式;通过对这两种结果的比较发现,当股票价格服从特定的泊松跳模型时两种定价公式是相同的.     

跳-扩散模型下的再装期权定价

本文建立股票价格的跳过程为Poisson过程,跳跃高度服从对数正态分布时股票价格过程的随机微分方程,在风险中性的假设下找到等价鞅测度,利用鞅方法,用较简单的数学推导得到了股票价格服从跳-扩散过程的欧式再装期权定价公式.     

基于粗糙集与小波网络集成的股价走势预测研究

股价走势预测可以为股票投资提供科学依据.为了提高股价走势预测的能力,提出了一种基于粗糙集(RS)与小波网络(WNN)集成的预测方法.它首先利用RS良好的属性约简能力,对股票价格特征量进行降维;然后,采用RS优化WNN的拓扑结构,建立降维特征量基础上的股票价格走势预测模型;最后,由所建模型对股票价格走势进行预测.仿真结果表明,通过引入RS属性约简,很大程度上简化了WNN股格走势模型结构,并改善了模型性能.对上证综指、沪深综指300及澳大利亚股指的预测命中率分别为65.75%、66.37%和65.9%,训练时间为1.7s、1.8s和2.1s,预测结果也优于其它神经网络和WNN模型.从而验证了该方法用于股票价格走势预测的可行性和有效性.     

股票分布模型的研究

根据股票的实际情况提出了一种股票价格分布的模型,给出了股票价格分布的一种确定方法.该模型能反映股票的整体性质,为今后从分布角度来研究股票的性质奠定了理论基础.     

分形统计测度构建及其在投资组合中的应用研究

准确测量证券的风险和收益无论是对投资管理,还是对金融理论研究,甚至对理论成果向实践应用转化都至关重要。本文在证券价格具有分形特征的现实背景下,基于分形理论构建了分形期望和分形方差两个分形统计测度,以克服非分形统计测度在风险收益方面测不准或不可测的缺陷。在此基础上,应用分形统计测度构建了投资组合模型,给出了分形组合模型的解析解;随后,利用实证分析验证了分形统计测度在投资组合应用中的有效性。本文创新之处在于针对证券价格具有分形特征的现实背景构建了分形期望和分形方差两个分形统计测度;并基于分形统计测度构建了投资组合模型,将证券价格普遍存在的分形特征纳入投资组合的研究框架。     

股价指数时间序列的分形性质分析

用一种新的信号处理工具-小波变换,对股价指数数据进行分析,发现股价指数数据类似于一类更广的噪声一分形噪声,从而推广了传统上处理股价指数时间序列时总假定其为白噪声或高斯噪声的假设,用分形噪声能更好地刻划股价指数数据的波动特性.对上证指数和深证指数的实证分析显示,两市股价指数均存在正相关,我国股票市场不是弱式有效市场.实证也显示出小波变换是研究股价指数波动特性的一种有效的方法.     

分数布朗运动驱动的幂型期权定价模型研究

股价运动分形特征的发现,说明布朗运动作为期权定价模型的初始假定存在缺陷.本文假定标的资产价格服从几何分数布朗运动,利用分数风险中性测度下的拟鞅(quasi-martingale)定价方法重新求解分数Black-Scholes模型,进而对幂型期权进行定价.结果表明,幂型期权结果包含了Black-Scholes公式和平方期权结果,且相比标准期权价格,分数期权价格要同时取决于到期日和Hurst参数H.     

原油期货价格的混沌识别研究

系统复杂性的研究是系统工程的一个热点研究领域。在虚假邻域概念基础上,给出了合适的嵌入参数的确定方法。讨论了分形维与最大Lyapunov指数的计算方法。纽约市场国际原油期货收盘价格时间序列数据的计算表明:这些数据来源于一最大Lyapunov指数值为0.038的混沌吸引子,混沌吸引子分形维为3.625,需用4个变量描述其所在系统的运动规律。此结论为进一步利用混沌理论研究原油期货价格的运动规律、进行相关的投资决策提供了重要信息。     

基于分形B-S定价模型的认购权证价格行为实证分析

针对证券收益率呈现"尖峰厚尾"的分布特征,在分析传统B-S权证定价模型的不足基础上,本文提出了基于分形理论的B-S权证定价模型,并利用分形B-S权证定价模型和传统B-S模型分析认购权证价格变化的行为。实证结果发现,两种模型的理论价格均低估了市场价格,且低估的程度具有显著统计性,其中以分形B-S模型评价结果最接近市场价格,评价绩效好。探讨影响分形B-S权证模型理论价格与市场价格差异的主要因素,结果发现距到期日时间的长短、价内外程度以及流动性在解释价差程度上具有统计的显著性。     

基于小波分形理论的股价指数信息量测度研究

本把小波分析和分形理论引入到股价指数时间序列的分析中，给出了股价指数波动复杂性的信息量测度方法——信息熵和分形维方法。通过对上证综指和深证成指1994年1月3日至2002年3月4日期间的数据进行的实证分析显示，两种方法均能刻画股价指数波动的复杂程度，这对初步了解我国股市场的波动规律有一定的实际意义。     

BP神经网络在期货价格预测中的应用

影响期货价格短期走势的因素纷繁复杂,具有一定的非线性和随机性,因而难于预测.鉴于神经网络强大的非线性映射能力,利用改进的BP网络,对较难解决的期货价格预测问题进行了研究,提出了一种预测期货价格的方法,并以期货铝的价格为例验证了此方法的有效性.     

中国交易所债券市场分形特征的实证研究

分形是自然系统和社会经济系统中存在的一种非线性现象.对我国金融市场分形特征的现有研究集中于股票市场和外汇市场,本文研究了我国金融市场的另一重要组成部分-交易所债券市场的分形特征.实证结果显示,中国交易所债券市场的价格变动是以分数布朗运动方式进行的,所形成的运动轨迹呈现出典型的特征指数α<2的稳定帕累托分布,分形特征广泛存在于我国交易所债券市场各时间标度下的收益率中.最后提出了从市场的分形特征出发进行风险管理的思路.     

股票收益的分形特征的实证分析

本文以具体股价指数为例研究股票市场的分形特征,结果发现股票的收益具有长期记忆性、收益分布具有尖峰、细尾等特点,这对预测及管理证券的风险是有极重要的意义的.