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相似文献
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1.
期权定价的新型三叉树方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
讨论了普通二叉树模型定价公式的缺陷,在新型二叉树定价模型的基础上利用原点矩和中心矩的关系得出新型三叉树定价模型公式,并且证明该三叉树模型下期权价格满足的方程是B-S方程在Δt上的一阶近似.  相似文献   

2.
目前,股指期权呼之欲出,在这种形势下,本文对股指期权定价问题进行了研究。本文首先在GARCH模型的基础上导出期权定价估值公式,其次,在GARCH欧式股指期权定价模型的基础上,融入偏最小二乘技术,给出最终的欧式股指期权的偏最小二乘定价方法。最后,对香港恒指期权进行参数估计和GARCH建模,运用新的定价方法进行期权定价。研究发现,对最终期权价格影响最大的是GARCH模型的估计值;另外整个大盘的活跃程度、投资者情绪也有不可忽视的影响。这个结论为中国顺利发展指数期权市场提供了坚实有力的定价依据。  相似文献   

3.
本文基于支付固定红利美式看跌期权的三叉树图定价模型,对其进行了自适应性改进,从而解决了树图模型所存在的因为时间离散、状态不连续而产生的"非线性误差"问题.最后给出了实证分析,并与二叉树图和三叉树图进行了比较,结果表明进行自适应性改进后可以得到更加精确、有效的数值解.  相似文献   

4.
采用具有均值回复特点的三叉树模型研究上摇一下摇特征或带有惩罚条款的复杂商品摇摆期权,并运用森林树法进行数值计算.进而分析最大可执行次数、每次执行最大可执行量、惩罚系数对摇摆期权价格的影响.此外还运用多次最优停时研究连续时间框架下的金融摇摆期权定价问题.为了避免高维诅咒,选择改进的最小二乘蒙特卡罗方法完成数值计算,并分析标的资产价格及最大可执行次数对期权价格的影响.数值分析结果表明,当实施次数为一次时,摇摆期权价格与相应的美式期权价格重合,从而在一定程度上验证了模型的正确性.  相似文献   

5.
本文使用风险中性评价方法分三部分计算了复合期权的价值,针对需要计算联合分布的第二部分,通过选取边缘分布为GARCH模型的二元正态Copula模型进行推理验证,结果求得的联合分布与使用风险中性评价方法的计算结果一致.进一步计算得到了时间相依的复合期权的价值,并且给出了使用Bayes时序诊断法和Z检验来诊断期权定价时其出现价格大的波动时的局部拐点的方法.  相似文献   

6.
考虑到认购权证对股本有稀释作用,把对认购权证定价转化为一个看涨期权的定价,运用GARCH模型得出看涨期权标的资产波动率的近似经验分布,根据期权定价的Black-Scholes公式,得出认购权证价格的近似分布.  相似文献   

7.
《数理统计与管理》2013,(5):923-930
障碍期权的价格依赖于其标的资产的价格路径,实际市场中标的资产的价格变化存在跳跃现象。本文在跳跃扩散模型下使用总体最小二乘拟蒙特卡罗方法(TLSFM)对美式障碍期权定价问题进行了研究。TLSFM使用随机化的Faure序列并结合总体最小二乘回归方法,改进了Longstaff等提出的最小二乘蒙特卡罗模拟方法(LSM)。通过基于TLSFM与LSM和改进的三叉树方法的美式障碍期权定价结果的比较分析,说明了基于TLSFM的美式障碍期权定价具有结果稳定,时效性更强的优势。  相似文献   

8.
上证50ETF期权是中国推出的首支股票期权.为描述上证50ETF收益率偏态、尖峰、时变波动率等特征,结合GARCH模型和广义双曲(Generalized Hyperbolic,GH)分布两方面的优势,建立GARCH-GH模型为上证50ETF期权定价.在等价鞅测度下,利用蒙特卡罗方法估计上证50ETF欧式认购期权价格.实证表明,相比较Black-Scholes模型和GARCH-Gaussian模型,GARCH-GH模型得到的结果更接近于上证50ETF期权的实际价格,其定价误差最小.  相似文献   

9.
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   

10.
张高勋  张弘磊 《运筹与管理》2017,26(11):161-168
本文应用Eerser测度转换技术构建了非对称GARCH-GH期权定价闭形公式,该公式通过非正态分布和非对称GARCH模型刻画金融资产的尖峰、厚尾、偏态分布的和随机波动特征。通过金融市场交易数据实证发现:与被称为期权定价工业新标准的Heston和Nandi(2001)的HN模型相比,本文构建的EGARCH-NIG模型定价误差更小,比HN模型的定价误差减小了26.24%, 对于实值程度较强的期权,本文的EGARCH-GH、GJR-GH和GJR-NIG模型的定价误差均小于HN模型。模型的估计误差与期权实值程度成反比,即实值程度越强,估计误差越小,所估计的结果越准确。  相似文献   

11.
邵斌  丁娟 《经济数学》2004,21(2):141-148
我们运用 Longstaff和 Schwartz最近提出的用蒙特卡罗模拟法计算美式期权的方法在 GARCH模型中求解美式亚式期权 ,我们的结果表明和其它数值方法相比 ,这个方法不仅有相当的精确度 ,而且使用简便并具有更广泛的适用性 ,对于 GARCH模型中运用格点法难以求解的浮动执行价格的美式亚式期权同样可以得到稳定解 .  相似文献   

12.
上证50ETF期权作为中国资本市场上股票期权的第一个试点产品,其定价问题尤为重要。本文分别运用B-S-M期权定价模型和蒙特卡罗模拟方法对其定价进行实证研究,分析结果表明:1)IGARCH模型比传统的GARCH模型更能较好地拟合上证50ETF的波动率;2)当模拟次数为1000时,蒙特卡罗方法的效率一致地高于B-S-M模型,并且除了对偶变量技术的拟蒙特卡罗其他模型的精确度也都高于B-S-M模型;3)B-S-M模型和蒙特卡罗模拟方法都可以较为准确地、有效地模拟出上证50ETF期权价格。这些研究将为今后期权定价模型的发展和完善提供必要的参考和指引。  相似文献   

13.
在随机波动模型下,研究亚式期权的定价问题.推导出了标的资产及其随机波动模型的路径,利用对偶变量法对亚式期权进行数值模拟计算,并对随机波动模型下与B-S模型下的欧式期权和亚式期权定价结果进行比较,最后给出了具有固定敲定价格和浮动敲定价格的算术亚式期权的数值计算结果.  相似文献   

14.
本文考虑具有区域变换跳跃幅度服从对数均匀分布的跳扩散模型的期权定价问题.本文给出了这样模型的期权定价方法和计算过程,当中采用了FFT(快速傅里叶变换法),最后给出了数值计算结果.  相似文献   

15.
在双指数跳扩散模型下,利用已建立的欧式期权定价公式讨论了三种常见的奇异期权——简单任选期权、上限型买权和滞后付款期权的期权定价,得到了这些期权定价的解析公式.这是对双指数跳扩散模型期权定价的补充.  相似文献   

16.
简单可转换债券的定价——一种鞅方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
可转换债券作为债券和期权的混合体,其定价比债券和期权的定价都要复杂.本文用鞅方法讨论可转换债券的定价问题,给出了便于计算的类似于Black-Scholes模型的定价公式.但我们利用鞅方法使定价模型的推导更自然.基于这一定价模型,可转换债券的价格可分解为转换期权的价格和简单债券的价值之和.  相似文献   

17.
基于汇率回报厚尾性的外汇期权定价模型   总被引:5,自引:0,他引:5  
陈荣达 《运筹与管理》2006,15(3):137-140
主要研究汇率回报呈厚尾分布的外汇期权定价问题。本文利用t-分布能捕获汇率回报序列厚尾特征的优势,推导出基于t-分布外汇期权定价模型的解析表达式,即对外汇期权定价模型——BSGK模型进行了修正,同时应用矩估计法估计出的t-分布的自由度用于该定价模型的计算,最后基于t-分布的外汇期权定价模型和BSGK外汇期权定价模型进行了比较分析。  相似文献   

18.
庄乾乾  程希骏  李静 《数学杂志》2016,36(4):841-850
本文研究了期货期权和裂解价差期权的定价问题.利用Fourier变换方法,在ASub CIR模型的基础上,获得了单因素期货期权,两因素期货期权以及价差期权价格的表达式,最后用C++和MATLAB计算出期权的价格,解决了利用特征函数展开法计算期权价格时速度较慢且不稳定的问题.  相似文献   

19.
王越  周圣武 《大学数学》2021,37(1):10-17
主要研究基于CEV过程且支付交易费的脆弱期权定价的数值计算问题.首先通过构造无风险投资组合,导出了基于CEV过程且支付交易费用的脆弱期权定价的偏微分方程模型;其次应用有限差分方法将定价模型离散化,并设计数值算法;最后以看跌期权为例进行数值试验,分析各定价参数对看跌期权价值的影响.  相似文献   

20.
对期权定价模型的一类拓展模型-随机波动率(SV)模型,由于模型中存在不可观测的随机波动因素,并且其精确似然函数很难得到,于是提出了一种基于标的资产价格历史数据的有效矩估计(EMM)方法,此方法是把观测数据映射到简化的辅助模型GARCH(1,1)上,并计算辅助模型得分用以建立矩条件,实现SV模型参数的有效估计.利用这一方法对中国股市进行了波动分析,得出了较好的结果.  相似文献   

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