允许提前违约的信用衍生产品定价模型

本文运用随机过程中的反射原理 ,停时分布以及障碍期权的定价思想扩展了 Merton( 1 975 )提出的信用衍生产品定价模型 ,对允许提前违约且标的资产间具有相关性的信用衍生产品进行定价 ,并给出了该定价模型的解析解     

连续SV模型下衍生证券定价

1973年 Black- Scholes公式的出现极大推动衍生证券的发展 ,该公式的不足是假设影响标的资产价格波动的扩散系数为常数 ;80年代后期的 SV模型是针对该问题的离散统计模型。本文在两者的基础上讨论SV模型和 Black- Scholes公式结合。在讨论一般化衍生证券定价的基础上 ,通过 SV模型的连续化 ,构造一个2维随机微分方程 ,最后讨论了一种可以接受的数值计算方法     

美式期权定价的有限体积元方法

通常情况下,期权定价研究都假定股票价格的波动率和期望收益率为常数.假定波动率和期望收益率为股票价格的一般函数.利用体积有限元方法研究了美式期权定价模型下的Black-Scholes偏微分方程,获得了美式期权所满足的较高精度的隐式差分格式,最后,给出了该方法的误差估计.     

高维数据下的贝叶斯网络结构学习

贝叶斯网络模型作为一种传统有效的大数据图模型,因其具有因果和概率性语义等特点受到学者们的广泛研究。为了解决基于高维数据构建贝叶斯网络的难题,本文提出了一种适用于高维数据的贝叶斯网络结构学习算法—LTB算法,该算法由Lasso、Tabu Search算法和BIC结合。首先,运用Lasso降低协变量的维数,筛选出与目标变量关系密切的协变量将作为贝叶斯网络的顶点。然后,选择Tabu Search作为元启发式算法,选择BIC作为计算得分的方法,两者结合构建全局最优的贝叶斯网络结构。实证分析表明,LTB算法应用于上证综指影响因素的研究,既可以获得上证综指与其影响因素间的因果关系,也可以利用条件概率得到上证综指影响因素间的组合方式。     

有限状态Q过程积分分布及在衍生证券定价中的应用

原始Black-Scholes公式中扩散系数σt被视为常数，无法表现金融数据收益率厚尾和波动聚类的统计特征，本文尝试用有限状态Q过程描述扩散系数σt，理论和实证的结果都优于原始Black-Scholes公式．解决问题的核心是有限状态Q过程积分分布的近似计算和相应的统计问题．     

永久美式期权定价的有限体积元方法

通常情况下,期权定价研究都假定股票价格的波动率和期望收益率为常数.基于此,假定波动率和期望收益率为股票价格的一般函数.利用体积有限元方法研究了上述假定模型下的Black-Scholes偏微分方程,获得了永久美式期权所满足的较高精度的隐式差分格式以及显示差分格式,最后,给出了该方法的误差估计.     

我国融资租赁产品定价特征及定价效果评价

融资租赁作为一种金融创新产品,具有贸易、租赁、融资三种交易行为特征,其定价一般采取的是综合方案,需要考虑融资租赁标的额、租赁期限、租赁费率、保证金、手续费、留购价格等等诸多要素组合。文章通过对某金融租赁公司五年的全部产品定价方案,对融资租赁产品定价的行业差异性,租金支付方式的灵活性进行了实证研究。结果表明,融资租赁定价未能充分考虑到行业的差异性,租金支付方式单一僵化。因此,我国当前融资租赁行业定价机制和标准亟待统一规范。     

Bates模型下一种美式期权高阶紧致有限差分定价方法

基于Jain提出的高阶紧致有限差分格式(high order compact of Jain,HOCJ),结合卷积积分(convolution integral)与快速傅里叶变换(FFT),构建了一种新颖的数值方法,简称HOCJ-CF,并用于Bates模型下美式看跌期权定价.针对期权定价偏积分微分方程(PIDE)的微分项,首先将其拆分成三个子偏微分方程(sub-PDE),然后分别应用Numerov离散方法,衍生出具有空间四阶精度和时间二阶精度的HOCJ格式;积分项则将其转化成卷积积分,并运用FFT.在相同模型参数设置下,数值结果验证了新方法在精度、收敛率及效率相比IMEX格式的优越性.     

状态转换下欧式Merton跳扩散期权定价的拟合有限体积方法

本文主要研究状态转换下欧式Merton跳扩散期权定价模型的拟合有限体积方法.针对该定价模型中的偏积分-微分方程,空间方向采用拟合有限体积方法离散,时间方向构造Crank-Nicolson格式.理论证明了数值格式的一致性、稳定性和单调性,因此收敛至原连续问题的解.数值实验验证了新方法的稳健性,有效性和收敛性.     

基于拉普拉斯变换有限差分方法的B-S期权定价

提供了一种基于自适应拉普拉斯变换有限差分方法来解决Black-Scholes期权定价问题.相比较于传统的时间推进法,此方法在保证较高精确度和很好的收敛性的同时,还可以减少计算时间.这一精确有效的方法将通过数值实验来验证.     

非线性定价的贝叶斯均衡策略研究

本文利用贝叶斯均衡策略研究非线性定价问题,将消费需求类型推广到三种,设计一个非线性价格机制博弈,推导出该博弈的贝叶斯均衡,得出结论:当消费者类型满足不同假设条件时,得到贝叶斯均衡策略也不同.文中还将贝叶斯均衡与纳什均衡进行比较,并从博弈角度为一类企业(如电信公司等)的定价提供理论依据.     

产品定价的艺术

产品定价水平的优劣,直接体现着企业管理水平的高低,在一定程度上决定着企业的竞争力与持续发展的潜能。     

基于价格均值回复与随机波动率的信用差价衍生产品定价

为了研究均值回复特征与随机波动率对金融衍生品定价的影响,考虑状态变量的均值回复特征与两种随机波动率过程:平方根过程与O rnste in-U h lenbeck过程,应用解偏微分与特征函数方法,分析衍生品的定价方程,推导出基于均值回复特征与随机波动率的信用差价期权、信用差价上限与下限的定价公式.结果表明,均值回复和随机波动率在衍生品定价中起重要影响.     

基于贝叶斯MCMC算法的美式期权定价

鉴于美式期权的定价具有后向迭代搜索特征,本文结合Longstaff和Schwartz提出的美式期权定价的最小二乘模拟方法,研究基于马尔科夫链蒙特卡洛算法对回归方程系数的估计,实现对美式期权的双重模拟定价.通过对无红利美式看跌股票期权定价进行大量实证模拟,从期权价值定价误差等方面同著名的最小二乘蒙特卡洛模拟方法进行对比分析,结果表明基于MCMC回归算法给出的美式期权定价具有更高的精确度.模拟实证结果表明本文提出的对美式期权定价方法具有较好的可行性、有效性与广泛的适用性.该方法的不足之处就是类似于一般的蒙特卡洛方法,会使得求解的计算量有所加大.     

产品多方面差异下双寡头定位定价模型

建立在同类产品存在多方面差异条件下双寡头企业两阶段动态定位定价博弈模型,在市场中存在不同类型消费者时,求出了使企业利润最大化的子博弈精炼纳什均衡,并深入分析了消费者对两家企业平均偏好效用差(ΔU)和企业的运输成本率(t)对企业定位定价策略的影响.     

随机环境下再制造产品的定价策略研究

再制造产品的定价是逆向供应链中重要的决策问题之一。依据目前我国废旧品回收和再制造的运作机制,在随机环境下建立了以传统生产厂为主导、再制造工厂为从属的Stackelberg博弈模型,分析了新产品与再制造产品的差异定价策略,结合数值算例给出了最优的定价结果。并进一步将模型进行扩展,考虑了二者形成垂直纳什均衡以及存在集成厂商时的情形。研究表明:集成厂商对两种产品的定价最高,系统收益也最大,Stack-elberg情形次之,纳什均衡时最低。     

垄断情形下的配套产品定价策略研究

本文中,我们建立了一个垄断情形下的配套产品的线性定价模型,分析当整个配套产品只由一个垄断厂商生产时,垄断者的最优定价策略.模型的分析结论表明,垄断者最优定价时,对主件定价较高,对配件定价较低,但两者均小于单独出售时的最优垄断定价.     

基于贝叶斯统计方法的两总体基因表达数据分类

在疾病的诊断过程中,对疾病的精确分类是提高诊断准确率和疾病治愈率至 关重要的一个环节,DNA芯片技术的出现使得我们从微观的层次获得与疾病分类及诊断 密切相关的基因功能信息．但是DNA芯片技术得到的基因的表达模式数据具有多变量小 样本特点,使得分类过程极不稳定,因此我们首先筛选出表达模式发生显著性变化的基因 作为特征基因集合以减少变量个数,然后再根据此特征基因集合建立分类器对样本进行分 类．本文运用似然比检验筛选出特征基因,然后基于贝叶斯方法建立了统计分类模型,并 应用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)抽样方法计算样本归类后验概率．最后我们将此模型 应用到两组真实的DNA芯片数据上,并将样本成功分类．     

自适应隐式有限差分方法求解美式期权定价问题

本文针对美式期权的定价问题设计了基于有限差分方法的预估-校正数值算法.该算法采用显式离散格式先对自由边界条件进行预估,再对经过变量替换后的关于期权价格的偏微分方程采用隐式格式离散,并用Fourier方法分析了此离散格式的稳定性.接下来,引入基于Richardson外推法的后验误差指示子.这个后验误差指示子能够在给定的误差阈值范围内,针对期权价格和自由边界找到合适的网格划分.最后,通过设计多组数值实验并与Fazio^[1]采用显式离散格式算得的数值结果相比较,验证了所提算法的有效性,稳定性和收敛性.