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1.
广义Black-Scholes模型期权定价新方法--保险精算方法   总被引:20,自引:0,他引:20  
利用公平保费原则和价格过程的实际概率测度推广了Mogens Bladt和Tina Hviid Rydberg的结果.在无中间红利和有中间红利两种情况下,把Black-Scholes模型推广到无风险资产(债券或银行存款)具有时间相依的利率和风险资产(股票)也具有时间相依的连续复利预期收益率和波动率的情况,在此情况下获得了欧式期权的精确定价公式以及买权与卖权之间的平价关系.给出了风险资产(股票)具有随机连续复利预期收益率和随机波动率的广义Black-Scholes模型的期权定价的一般方法.利用保险精算方法给出了股票价格遵循广义Ornstein-Uhlenback过程模型的欧式期权的精确定价公式和买权和卖权之间的平价关系.  相似文献
2.
分数布朗运动环境中标的资产有红利支付的欧式期权定价   总被引:15,自引:0,他引:15  
本文在标的资产或基础股票的价格服从几何分数布朗运动模型假设下 ,分别在无风险利率 r和股价波动率 σ为常数和为时间 t的非随机函数的情况下 ,求出了有红利支付的欧式期权的定价公式 .  相似文献
3.
Black-Scholes期权定价公式推广   总被引:10,自引:0,他引:10  
在Black-Scholes期权定价模型的基础上,进一步考虑标的资产受多个跳跃源影响的情况,用含有多维Poisson过程的Ito-Skorohod随机微分方程描述标的资产价格的动态运动,应用等价鞅测度变换方法导出一般形式的欧式期权定价公式,并讨论了利率,波动率不是常数情况下的拓广形式.  相似文献
4.
布朗运动和泊松过程共同驱动下的欧式期权定价   总被引:8,自引:0,他引:8  
针对布朗运动和泊松过程共同驱动下股票价格的随机微分方程,利用It0公式和随机积分的方法,得到了该形式下欧式期权定价的模型,并给出了模型的求解.  相似文献
5.
Black-Scholes期权定价模型的简化推导   总被引:7,自引:1,他引:6  
本文讨论了 Black-Scholes期权定价模型的一种简化推导方法  相似文献
6.
股票价格遵循几何分式Brown运动的期权定价   总被引:6,自引:0,他引:6  
讨论了股票价格过程遵循几何分式B row n运动的欧式期权定价.由于该过程存在套利机会使得传统的期权定价方法(如资本资产定价模型(CAPM),套利定价模型(APT),动态均衡定价理论(DEPT))不可能对该期权定价.利用保险精算定价法,在对市场无其它任何假设条件下,获得了欧式期权的定价公式.并讨论了在有效期内股票支付已知红利和红利率的推广公式.  相似文献
7.
证券估值Black-Scholes模型的一般化(英文)   总被引:4,自引:0,他引:4  
本文研究证券估值Black-Scholes 模型的一般化.一般化模型推导偏微分方程,然后用分离变量法考虑抛物型方程的Cauchy 问题  相似文献
8.
股票价格服从指数O-U过程的再装期权定价   总被引:3,自引:1,他引:2  
傅强  喻建龙 《经济数学》2006,23(1):36-40
期权及其定价理论是目前金融管理,金融工程研究的前沿与热点问题.本文在标的资产的价格服从指数O-U过和模型假设下,运用G irsanov定理获得了该过程的唯一等价鞅测度.用期权定价的鞅方法,得出了再装期权的定价公式.  相似文献
9.
跳扩散模型下重置期权的定价   总被引:3,自引:0,他引:3  
1 引言期权是风险管理的核心工具.期权是指持有人在确定时间,以确定价格向出售方购 (销)一定数量和质量的原生资产的协议,但他不承担必须购入(销售)的义务.早在1973 年,Black和Scholes就假定股票价格服从几何布朗运动,并运用无套利复制的方法给出了期权定价公式,这就是著名的Black-Scholes公式.后来的研究表明,几何布朗运动并不是描述股票价格运行的较理想的工具.实践中,股票的价格除了连续扩散外,有时还会受  相似文献
10.
We will study the following problem.Let X_t,t∈[0,T],be an R~d-valued process defined on atime interval t∈[0,T].Let Y be a random value depending on the trajectory of X.Assume that,at each fixedtime t≤T,the information available to an agent(an individual,a firm,or even a market)is the trajectory ofX before t.Thus at time T,the random value of Y(ω) will become known to this agent.The question is:howwill this agent evaluate Y at the time t?We will introduce an evaluation operator ε_t[Y] to define the value of Y given by this agent at time t.Thisoperator ε_t[·] assigns an (X_s)0(?)s(?)T-dependent random variable Y to an (X_s)0(?)s(?)t-dependent random variableε_t[Y].We will mainly treat the situation in which the process X is a solution of a SDE (see equation (3.1)) withthe drift coefficient b and diffusion coefficient σcontaining an unknown parameter θ=θ_t.We then consider theso called super evaluation when the agent is a seller of the asset Y.We will prove that such super evaluation is afiltration consistent nonlinear expectation.In some typical situations,we will prove that a filtration consistentnonlinear evaluation dominated by this super evaluation is a g-evaluation.We also consider the correspondingnonlinear Markovian situation.  相似文献
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