基于无套利原理的资产证券化产品定价模型扩展

基于高斯联结相依函数的单因子资产证券化定价模型由于其表达形式简洁、数值模拟简单,被业界广泛应用于资产证券化产品定价,但单因子模型对损失分布的刻画粗糙,无法充分估计尾部风险。使用基于损失分布特征函数的多因子模型对资产池的损失分布进行精细化的建模,在不增加参数要求的基础上提高了对损失分布构建的准确性。另外,对于目前我国市场上越来越多的单一标的资产证券化产品,也给出了具有解析解的定价方法。

碳排放权期货定价模型的构建与比较

为应对全球气候的变化,《联合国气候变化框架公约》和《京都议定书》相继签订,国际碳排放权交易市场由此发展,碳金融衍生产品相继出现,碳排放权期货在碳金融市场中占据重要地位。中国将在全国范围内形成碳排放权交易市场,碳排放权期货的推出对中国碳排放权交易市场的发展具有重大意义,其定价机制又是研究碳排放权期货的重点。根据碳排放权的特性,在期货定价模型的基础上构建了碳排放权期货定价的三类模型,为中国碳排放权期货市场定价提供理论支持。

沪深300股指期货定价模型的改进及实证研究

根据沪深300股指期货市场的实际情况,将交易成本、冲击成本、借贷利率不等、融资融券、间断股利发放等因素纳入考虑,对克莱蒙考斯基和李无套利区间定价模型进行改进,推导出一个不完美市场下适用于沪深300股指期货定价的无套利区间定价模型。该模型克服了持有成本定价模型和隐含增长率定价模型假设条件太强的缺陷,在对11份沪深300股指期货合约日收盘价数据的实证后发现,该模型无套利区间定价模型定价效率最高。

基于滚动窗口单位根检测的我国A股市场定价泡沫问题的研究

在经历了多次股灾之后,中国投资者开始思考关于市场不理性行为的问题,并试图提升他们的决策水平。本文根据我国股票市场的实际情况,使用改进后的无套利定价模型构建自回归模型,运用滚动窗口单位根(RWADF)检测对市场的泡沫进行识别,并测量了泡沫持续的时间长度。实际检测结果表明,该方法能够很好地识别出泡沫,并测量泡沫持续的时间。结合趋势线方法后,可以很好地描述泡沫出现时间点股票市场的走势。这意味着,使用该方法可以在泡沫失去控制前及时预警,为政策制定者及时制定相应政策平抑股票市场的不正常波动赢得时间。