几类B值拟鞅空间上的原子分解

设1〈P≤2,0〈n≤1,X是P一致可光滑空间的Banach空间,则对每个X值拟鞅f=（fn）n≥0∈pHn^σ（X）存在分解fn=∑k∈Zμkαn^k（n≥0）,并且｜｜f｜｜pHα^σ（X）＋｜｜R（f）｜｜α～inf（∑k∈μk^a）^1/a,这里a^k=（an^k）n≥（k∈Z）是一列（1,α,∞;p）拟鞅原子,并且在L^1中收敛,sup k∈z｜｜a^k＊｜｜n〈∞,（μk）k∈Z∈la是非负实数列．对于拟鞅空间pHa^s（X）和qKn（x）成立类似的结果．此外,利用拟鞅原子分解定理,证明了几个拟鞅不等式．     

屏蔽数据情形下几何平均亚式期权定价模型

通常情况下,前人的工作都是连续情形下的结论,假定股票价格部分信息被屏蔽,只在有限的时刻点上股票价格是明确已知的.在此假设之下,尝试考虑几何平均型亚式期权定价问题.利用拟-鞅的方法,建立了分数布朗运动环境下亚式期权定价模型,获得了离散情形几何加权平均亚式期权价格的解析表达式.     

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.     

变指数拟鞅Hardy空间

本文研究了变指数拟鞅Hardy空间,给出了变指数拟鞅Hardy空间的原子分解并证明了p(·)-拟鞅原子上次线性算子的有界性,推广了变指数鞅Hardy空间中的已知结论.     

拟鞅的Fefferman不等式和对偶定理

本文讨论了拟鞅的Fefferman不等式和Hardy空间的对偶空间. 利用鞅的相关结果和Doob分解的方法, 把鞅的Fefferman不等式推广到拟鞅情形, 并描述了拟鞅的Hardy空间Ĥ_p在1 < p < ∞)时的对偶空间.     

复测度拟鞅的若干性质

本文讨论了复测度拟鞅的若干性质.利用复测度鞅的相关结果,证明了关于复值函数Ψ的条件下,复测度拟鞅的弱型不等式及复测度拟鞅变换的收敛性.     

分数随机利率模型中的期权定价

本文研究分数随机利率模型中的期权定价问题.通过选取不同的资产作为计价单位及相应的测度交换,将经典模型中的测度变换方法推广到分数布朗运动市场环境,既丰富了分数期权定价的拟鞅方法,也得到了股票价格与利率分别服从几何分数布朗运动时的期权定价公式.     

B值拟鞅Rosenthal型不等式

本文研究了拟鞅Rosenthal型不等式的问题。利用好λ不等式得到拟鞅Rosenthal型不等式与值空间几何性质间的等价刻画,进而得到大数定律。这些结论丰富了已有结果。     

股价遵循分数布朗运动的最大值期权定价模型

分数布朗运动由于具有自相似和长期相关等分形特性,已成为数理金融研究中更为合适的工具.通过假定股票价格服从几何分数布朗运动,构建了Ito分数Black--Scholes市场;接着在分数风险中性测度下,利用随机微分方程和拟鞅定价方法给出了分数Black-Scholes定价模型;进一步放松初始假定,讨论了多个标的情形的最大值期权定价问题.研究结果表明,与标准期权价格相比,分数期权价格要同时取决于到期日和Hurst参数.     

分数布朗运动驱动的期权定价模型及其风险特征

分数布朗运动由于具有自相似或长记忆等分形特性,已成为数理金融研究中更为合适的工具。通过假定股票价格服从几何分数布朗运动,构建了Ito型分数Black-Scholes市场;随后基于拟鞅定价方法,求解了分数风险中性测度下的期权定价模型;进而放松执行价格为固定值的假定,研究了股价和履行价共同受分数布朗运动驱动的期权定价模型。数值模拟研究表明,长记忆参数值越大,对投资者和券商的避险策略越有利。