数据挖掘技术在银行业的应用

随着技术的进步、市场规模的扩大以及分工交易方式的发展,银行业的经营环境也因信息技术发展的影响而不断改变,银行业面临着愈加激烈的竞争.通过建立数据仓库,使用数据挖掘技术,挖掘出为银行创造利润的客户,从复杂的客户信息中建立模型,能够降低成本与风险,提高效益.     

数据挖掘技术在银行业的应用

随着技术的进步、市场规模的扩大以及分工交易方式的发展,银行业的经营环境也因信息技术发展的影响而不断改变,银行业面临着愈加激烈的竞争。通过建立数据仓库,使用数据挖掘技术,挖掘出为银行创造利润的客户,从复杂的客户信息中建立模型,能够降低成本与风险,提高效益。     

基于指数效用无差异价值过程的不完备市场下的可违约期权的定价模型

本文研究不完备市场情况下的可违约期权的动态指数效用无差异定价。不同于大多数的可违约期权定价文献,本文没有假定鞅的不变性,即通常的H 假设,而是通过信息流的扩张和测度的变换,将信用风险敏感的资产转换为一个G 局部鞅,其后引入一个具体的倒向随机微分方程（BSDE）,并证明该方程解的存在性与唯一性;然后利用无差异价值过程C_t（B,α）在最小熵鞅测度下对一般的投资策略为上鞅,而在最优投资策略下为鞅的事实,证明无差异价值过程C_t（B,α）就是BSDE 的解,从而给出可违约期权的定价。