考虑国际金融风险影响的上证50ETF期权定价研究

近年来如何刻画国际金融风险对中国市场的影响,成为学术界的热门热点之一。已有文献大多集中于研究国际股票市场之间的风险溢出效应,较少关注国际股票市场对中国期权市场的风险外溢效应。本文将标普500ETF走势嵌入上证50ETF的收益率过程,构建IFR_BS模型(BS Model with the Impact of International Financial Risk);然后应用特征函数微扰法和Fourier-Cosine定价方法,推导出该模型下欧式期权的近似解析定价公式。数值实验和实证结果表明:(1)IFR_BS模型可以较好地刻画上证50ETF收益率分布的“尖峰”、“肥尾”和“有偏”等统计特征。(2)考虑国际金融风险溢价的IFR_BS模型下的期权定价公式,可以解决BS模型对短到期期权尤其是短到期深度OTM期权估值不足的问题。

基于前景理论框架和Heston模型的行为期权定价

行为期权定价是当前国际金融领域的热门研究主题之一。虽然随机波动率模型已成为国际衍生品定价领域的标准模型,但该模型对短到期期权(尤其是虚值期权)的定价仍不准确,其原因之一是传统的期权定价方法忽略了现实市场中的非理性心理和行为因素。针对上述问题,本文运用前景理论期权定价框架,引入价值函数来刻画投资者面对收益与损失的前景价值判断,引入决策权重函数来修正Heston随机波动率模型刻画的资产价格路径的概率密度函数,将期权合约签订与交割的现金流视为分散的心理账户情形,在市场均衡条件下推导出Heston模型下欧氏行为期权的定价公式。上证50ETF期权的实证结果表明:考虑了前景理论的Heston随机波动率模型,能显著地提升短到期虚值期权的定价准确度;参数校正结果发现,定价性能的提升要归因于Heston模型中纳入的表征非理性心理与情绪的行为参数;相对而言,投资者对实值期权的风险态度偏中性,因此行为参数对其定价精度的提升有限。

现实复杂情形下的SIRS型传染病模型及其控制策略

研究现实复杂情形下(包含非线性传染率、有隔离措施、群外个体迁入、生育与死亡以及疾病可水平和垂直传播等)的SIRS型传染病模型。首先证明该传染病模型的无病平衡点与地方病平衡点的唯一存在性及渐近稳定性;然后从基本再生数以及折衷考虑人道主义、救治代价与疾病控制效果的原则,针对流行于人类的传染病,提出"优先隔离染病个体、提高疾病治愈率以及控制传染病垂直传播"的传染病综合控制策略;最后,数值仿真验证了模型的稳态特性以及综合控制策略的有效性。

基于集值统计的模糊神经网络专家系统及其应用

建立基于集值统计的模糊神经网络专家评审系统 ,并应用于科研项目评审工作 。

一种基于模糊遗传神经网络的信息融合技术及其应用

在基于广义模糊加权型推理的模糊神经网络基础上 ,融合非一致性自适应遗传算法 ,建立了一种模糊遗传神经网络 ,并将其应用于科研智能管理专家系统中。实际应用表明了网络模型和算法的有效性 。

带反馈的混沌并行GA及其在非线性约束优化中的应用

基于生物系统中普遍存在“随机进化+反馈”现象,提出了带反馈机制的混沌并行遗传算法:混沌映射的嵌入保持演化群体良好的多样性,而反馈机制,即基于Baldwin效应的后天强化学习,克服纯粹随机演化,从而加速系统演化进程.通过基准复杂非线性约束优化问题及金融领域中基准的参数优化问题的数值实验,验证了文中算法的高效性、通用性及稳健性.

基于情绪传染的自适应变主体股市演化

投资者信念传染、投资思想体系演化及其对市场的影响,是当前金融(包括行为金融)研究领域的热点问题之一。借鉴SIRS型传染病模型的建模思想,并融入交易者自适应进出市场的机制,建立基于情绪传染的自适应变主体股市演化模型。对模型进行理论和数值仿真分析发现:①在同一核心演化机制下,股市情绪传染与自适应机制内生地驱动股价呈现基本面价值稳定均衡、局部收敛与发散等不同形态;②股市情绪极值点与股价极值点不同步。

小世界网络V.S.均匀混合网络中的SIRS型传染病模型

在现实复杂情形下(包含非线性传染率、有隔离措施、群外个体迁入、生育与死亡以及疾病可水平和垂直传播等),比较研究小世界网络中的SIRS型传染病模型与均匀混合SIRS型传染病模型的疾病动态传播行为,以及相同疾病控制策略在两种传染病模型上的效果。数值仿真研究发现:1)动态行为特征仅与模型参数有关的均匀混合SIRS型传染病模型不能准确刻画小世界网络中的传染病传播行为。2)源于均匀混合SIRS型传染病模型的控制策略(如强化隔离染病个体、限制易感群体迁入、提高染病个体死亡率以及控制疾病垂直传播等)适用于控制小世界网络中的传染病,但效果有显著差异。3)小世界网络中的SIRS型传染病的控制策略中,存在一个最佳的染病个体死亡率阈值。

一种非一致性的自适应遗传算法与应用

在排序操作的自适应遗传算法的基础上 ,建立了一种非一致性自适应遗传算法。这种算法运用非一致性自适应算子确定变异量 ,使演化系统根据演化进度及解的质量 ,自适应地去调整搜索区域 ,使得算法的全局搜索效率得到明显提高 .实例仿真表明了该算法的有效性。

反馈混沌遗传算法及其在约束优化中的应用

针对现有遗传算法中普遍存在的早熟与收敛慢的问题,将混沌映射和后天强化学习策略引入到标准遗传算法中,提出了带反馈的混沌遗传算法.该算法通过混沌映射来保持演化群体良好的多样性;通过基于Baldwin效应的后天强化学习来克服纯粹的随机演化.对复杂约束优化问题——基准问题的数值实验验证了文中算法的高效性及鲁棒性.

基于深度学习算法的行为期权定价

针对一类考虑了投资者微观结构随机变迁、投资者行为存在羊群效应以及非理性情绪的高维行为资产价格模型,推导出行为期权定价偏微分方程,构建了基于深度学习算法的行为期权定价方法:首先,基于费曼卡兹公式推导出行为期权价格的迭代方程;然后,用神经网络来逼近迭代方程中的期权价格关于标的模型空间变量的梯度函数;最后,通过深度神经网络参数寻优得到期权价格。数值实验表明:相比蒙特卡洛方法,深度学习算法在计算高维标的资产的期权价格时,获得的结果不仅精度更好,而且效率更高;在相同精度要求下,深度学习算法所需要的仿真路径数更少。研究发现:市场中投资者的非理性情绪程度越严重,期权价格越高;股市微观结构调整速度和羊群效应,对不同成熟度市场上期权价格的影响存在异质性:在不成熟市场上,股市微观结构调整速度越快,投资者的羊群效应越严重,期权价格越高;而对于成熟市场,投资者结构回复长期均衡以及羊群效应,均起到稳定期权价格的作用。

数字杠杆平衡原理及其在证券市场中的应用

文章将集合竞价机制下的股价涨跌问题转化为带活动支点的数字杠杆平衡问题,应用其平衡原理,科学化股价趋势理论描述,为股价操纵机理分析的提供了理论基础。

带跳及反馈的随机波动证券定价模型

目前金融界尚未有一个公认的能够准确解释真实股价行为的证券定价模型.文中在传统随机波动价格模型的基础上,考虑其所忽略的“现实金融市场中,大事件发生比较频繁”这一事实,同时引入证券投资者与证券价格之间的交互作用,提出了一种新的证券定价模型———带跳及反馈的随机波动模型.理论分析、数值仿真和实际应用结果都表明,与传统证券定价模型相比,新模型可更好地模拟现实的证券价格行为,具有预测精度高、速度快等优点.

倒数正态分布与证券收益异象原因研究

倒数正态分布近来在一些重要领域得到应用，如描述半导体中1／f噪音过程，生物医学，高分子化学等。但遗憾的是，目前关于倒数正态分布的理论研究结果不多，尤其是缺乏该分布统计量的描述。

基于集合竞价算法的股价短线操纵研究

文章从集合竞价机制的模型与算法实现角度,研究机构投资者采用单一帐号拉抬以及双帐号对敲策略实现短线操纵股价的条件,计算操纵成本及效率;并基于短线操纵股价的前提假设条件,提出优化设计集合竞价机制的建议:将"随机结束"纳入集合竞价机制,可较好地防范股市短线操纵行为。

基于SSH2与JBPM的本科毕业设计管理系统设计与实现

在分析普通高等学校对本科毕业设计管理系统一般需求的基础上,采用基于SSH2(Struts2+Spring+Hibernate)以及JBPM等技术,开发出具有"学生与导师双向选择、毕业论文评价指标体系自适应构建以及教师评价权重自动调整"等特色的毕业设计管理系统。系统设计与实现过程,采用SSH2、JBPM和CSS960技术,提高了系统开发效率;实际应用效果表明,与单纯使用JSP技术开发的毕业设计管理系统相比,本系统的维护性和可扩展性有较大改善。

集合竞价成交价算法研究

根据国际证券市场广泛采用的集合竞价成交价决定原则,设计集合竞价成交价算法;从算法本身出发,分析集合竞价机制优良性质的根源,并从数值仿真角度给予验证。理论分析与仿真结果表明:依次执行最大成交量原则、最小剩余原则、市场压力原则、参考价格原则,输出的备选成交价集合在逐渐缩小,算法具有良好的收敛性;参考价格原则保障了最终成交价的唯一性;最小剩余原则和市场压力原则有助于降低价格波动性;市场压力原则和参考价格原则有助于提高价格发现的质量。研究建议应尽快将市场压力原则和参考价格原则引入我国证券市场集合竞价制度建设,将更有利于降低整个股票市场的系统性风险,增强股票价格的连续性。

高校信管专业课程体系优化及后期建设研究

针对社会对高校信息管理与信息系统本科专业人才的需求,提出围绕专业人才培养目标及基于技术管理的专业培养特色来优化课程体系,突出培养学生应用技术解决实际问题的能力,并通过教学实践检验其科学性,以在此基础上进一步开展后期配套建设。

基于遗传算法的Markowiz策略模型与股票价格行为

将Markowiz投资组合模型的思想引入到做市商市场出清价格模型中的投资策略选择人数比例的确定中,构造了极小化用收益率的方差来表示投资风险的优化模型,并应用遗传算法求解该模型。研究认为,引入Markowiz投资组合模型思想后:①价格及收益率序列的波动性减小,提高了价格发现效率,有助于保证市场稳定。②策略选择人数比例演化出现了较大变化。

信管专业“基于技术的管理”特色应用型人才培养课程体系研究

分析了国内高校信息管理与信息系统本科专业的课程体系现状,提出"围绕一个中心,培养三种能力,突出实践环节",打造我校信管理专业"基于技术的管理"的培养特色的课程体系改革思路和建设内容。目前改革工作进入后期,成效已初步得到验证。