【摘 要】
：
当前,我国金融市场日益完善,人们对理财知识的需求越来越大,期望合理有规划地处置资产以获得最大化的收益.在这一过程中,期权作为一种可以对冲风险的金融工具,逐渐走入人们的视野,对于期权定价的研究就引起了人们的广泛关注.关于期权定价的研究,最经典的便是1973年美国学者Black和Scholes提出的Black-Scholes期权定价公式,其直到今天仍是我们研究期权定价的重要基础和参考.当然,为了得到更
论文部分内容阅读
当前,我国金融市场日益完善,人们对理财知识的需求越来越大,期望合理有规划地处置资产以获得最大化的收益.在这一过程中,期权作为一种可以对冲风险的金融工具,逐渐走入人们的视野,对于期权定价的研究就引起了人们的广泛关注.关于期权定价的研究,最经典的便是1973年美国学者Black和Scholes提出的Black-Scholes期权定价公式,其直到今天仍是我们研究期权定价的重要基础和参考.当然,为了得到更贴近市场价格的定价模型,各国学者都在进行不同方向的改进.在这个背景下,针对假设中标的资产满足几何布朗运动的假设,分数布朗运动应运而生.本文基于分数布朗运动对期权定价进行研究.一方面总结提出了一种新型奇异期权——两资产亚式最大值彩虹期权的定价模型,并选取看涨期权,分别在几何平均和算术平均的情况下进行了不同方面的研究分析.针对两资产几何亚式最大值看涨彩虹期权,通过将布朗运动下最大最小值平价公式推广到分数布朗运动条件下而得到了其解析解,并通过蒙特卡洛模拟值与解析解的比较分析进一步验证了解析解的准确性;针对两资产算术亚式最大值看涨彩虹期权,由于其较难获得解析解,本文通过蒙特卡洛模拟得到数值解,并采用方差缩减技术进行优化以得到更精确的模拟值,结果显示,采用对偶变量方法能得到更小的标准误差,从而得到了算术平均情况下更准确的模拟值.在上述基础上,本文还将几何与算术平均下此类期权的价格进行了对比分析,结果显示两资产算术亚式最大值看涨彩虹期权的价格总是高一些,同时也给出了理论证明.另一方面本文针对欧式期权的定价,进行了一定程度的优化,将Black-Scholes模型与Heston、AHBS模型结合改进了波动率,并选取上证50ETF期权数据进行实证分析,结果显示改进后的模型能更好地拟合市场的期权价格,从而为投资者的决策提供了一定的参考.
其他文献
目前在课堂教学过程中存在教学评价主体单一、教学评价方法简单、教学评价发展功能弱化、教学评价功能走向极端等现象。针对这些现象提出利用大数据驱动课堂教学评价朝着精准化方向发展，发挥大数据的优势弥补其中不足，让课堂教学评价朝着更加精准化的方向发展。
伴随着硬件和软件技术的进步,传统的生物特征识别技术如人脸识别、指纹识别等已经广泛应用于生产生活中,极大地便利了人们的生活,使得智能生活成为了可能。步态识别作为一种相对新兴的生物特征识别技术,是一种根据行人的行走姿态特点确定行人身份的技术,其具有远距离和非接触的特点,可以以非配合的方式获取行人的步态信息。步态特征在采集时对环境光线、采样距离等条件要求低,并且具备优秀的区分性,因此步态识别技术逐渐吸引
＜正＞验证是商业银行风险量化管理体系的一个不可或缺的工作环节,缺少验证工作的风险计量体系是不完整的,其结果的可靠性与准确性难以保障,风险量化成果在商业银行内部也
人工鱼礁作为一种人工构筑物,是构成海洋牧场的重要单元,研究人工鱼礁的结构设计与其对水域生态影响的作用机理会对海洋牧场的规划与构建提供指导。鱼礁开孔是设计鱼礁时的常见选择,目前,已有一定数量对于鱼礁开孔的研究表明开孔鱼礁的流场效应具有显著影响。不过目前对于鱼礁开孔的研究仍较少,而且大多仅仅聚焦于鱼礁的开孔比研究,而对于鱼礁开孔其他影响因素的研究尚未开展,尤其是缺乏对于多种开孔因素之间相互作用机理的研
功率放大器（Power Amplifier,PA）作为无线发射机的重要组成部分,具有固有的非线性特性。数字预失真技术（Digital Predistortion,DPD）作为一种高性能的线性化技术,被广泛地用于补偿功放的非线性。随着第五代通信系统（5G）的相关标准与技术的不断成熟,传统的数字预失真在5G场景下的应用受到了挑战。一方面,根据3GPP Rel.15的5G新空口（New Radio,NR
为了预防和治疗水产养殖生物疾病或促进养殖生物的生长,抗生素被广泛使用。由于抗生素的用药剂量和频率的增加,导致养殖区及其邻近水域积累了大量的抗生素。环境中的抗生素会对人体健康和生态系统造成危害,而环境中残留的抗生素约有65.8%存在于养殖尾水中。因此,亟需对养殖尾水中的抗生素进行处理以满足海水养殖产业可持续发展的需求。现有的养殖尾水处理的方法,存在种种缺憾而不能高效去除存在于尾水中的抗生素。高级氧化
三苯基锡（Triphenyltin,TPT）,由于其优异的通用性能,被广泛使用,它在水环境中的污染已引发了强烈的生态效应。由于水环境中存在多种污染物,所以有必要开展TPT与共存污染物的联合毒性风险评估,特别是围绕TPT与新污染物开展工作。抗生素作为新污染物的代表,由于其广泛滥用,造成了严重的生态风险,本研究以使用广泛的喹诺酮类抗生素作为重点关注的风险源。此外,另一类典型新污染物微塑料所导致的环境问
企业金融化倾向表现为实体企业金融投资规模持续增长,而实业投资率逐渐下滑。实体经济是国民经济发展的根基,大量资金在金融内部循环而并未进入实体领域,引发社会各界对经济脱实向虚的担忧。因此,探索抑制企业金融化倾向、促进实业投资,引导资金流入实体经济的途径,就成为具有重要理论价值和实践意义的研究课题。现有文献关注到了产业政策可能是影响企业脱虚向实的重要因素,但对两者关系的探讨尚未达成一致。基于以上分析,本
在如今的学术研究领域中,研究内容越来越贴近实际问题,当这类实际问题是优化问题并且具有效率低的特性时,采用元启发式算法解决该类问题已经成为学术研究领域的热点导向。元启发式算法即群智能优化算法,它既基于群体成员的聚集,也表现出群体成员独立的智能。群智能优化算法是在迭代过程中不断搜寻最优值的过程,但在算法迭代的后期,种群的多样性降低,探索功能变差,易使算法陷入局部最优。为了使群智能优化算法在迭代搜索过程
近年来,随着金融市场中产品的多元化和衍生产品的不断出现,金融随机模型的构建日趋完善,伴随着的是模型结构也越来越复杂。因此,对于一些模型参数的计算,经典的估计方法已经失效。为此,Todorov,Tauchen（2012a）[1]提出了一个基于高频数据的新测度,即已实现波动率的拉普拉斯变换估计量（Realized Laplace Transform of Volatility,RLTV）,该统计量很容