基于最小二乘蒙特卡洛简化算法的保险公司经济资本度量研究

对最小二乘蒙特卡洛方法(LSMC)在保险公司经济资本度量中的简化进行了研究,探讨了该方法在实施过程中的模型处理以及对于嵌套随机模拟的简化效果与效率提升。在此基础上,针对变额年金产品,在不同预测期限下,借助最小二乘蒙特卡洛方法对经济资本进行了度量,并与完整嵌套随机模拟进行了效果比较。研究结果表明,最小二乘蒙特卡洛方法在经济资本度量中起到了良好的简化作用,对于风险损失的尾部拟合具有良好效果。同时相比于经济资本度量中常用的嵌套随机模拟,大大提高了运算效率。

基于已实现波动的蒙特卡洛美式期权定价模型

美式期权定价与欧氏期权定价最大的不同是其具有后向迭代搜索特征,在最小二乘蒙特卡洛定价方法的基础上,本文基于随机波动模型对最小二乘蒙特卡洛定价方法进行了改进。并在算法中应用已实现波动模型对理论波动进行估计。数值实验表明这种改进的算法比普通最小二乘蒙特卡洛在计算工作量差别不大,并且具有更小的误差。

互联网视频企业数据资产价值评估--以芒果超媒为例

近年来,随着人工智能、大数据、云计算等数字技术的不断发展,数字经济已成为促进经济增长的核心动力。在数字经济时代,数据资产在互联网视频企业中的地位愈发重要,如何客观、合理地评估其价值成为了当前研究的热点问题。在明确数据资产内涵的基础上,综述现有评估方法,针对性地提出互联网视频企业数据资产价值评估方案,并以芒果超媒为例验证方案的可行性和有效性。研究表明:技术资产和数据资产在互联网视频企业表外资产中占有重要地位;芒果超媒的数据资产有较大增值潜力;可以采用层次分析-收益分成法与最小二乘-蒙特卡洛模拟法分别确认数据资产的经济价值和潜在价值,该方案能较为准确地评估互联网视频企业数据资产的价值,同时有助于拓展互联网视频企业数据资产评估的思路;科学合理的数据资产评估结论可以为商业并购和企业决策提供依据,推动企业数据资产化,助力数字经济发展。

连续不确定XML数据查询处理算法

针对目前连续不确定XML数据同步多区间的查询处理算法易造成较大时间开销的问题,提出一种基于蒙特卡洛最小二乘思想的小枝模式查询处理算法QueryLSMC。算法根据查询请求依节点遍历序列顺序处理路径栈中节点,利用链表匹配并存储中间结果,通过构造随机样本集线性拟合目标节点中的连续分布函数,避免了对大量矩形分段的处理,有效地减少了计算量。实验结果表明,在取得理想精度的同时,该算法具有高效性。

有担保的上市可转债信用风险模型

目前,国内企业在发行可转债时通常必须有资信良好的机构为其提供担保。为了研究担保对可转债价值的影响,文章构造了担保情形下的转债模型。在考察了不同类型的担保是如何对风险溢酬产生影响之后,进一步结合常见条款,系统分析在它们的综合作用下可转债价值的变动规律。最后,选取三只具有代表性的上市可转债进行实证分析。研究结果表明:转债风险溢酬同时与其本息面额和期限有关,担保在转债价值的各个部分所起到的作用存在差异。

多维美式勒式期权定价研究

本文运用最小二乘蒙特卡洛模拟方法,对多维美式勒式期权的定价问题进行了研究,并得到了在二维情况下美式勒式期权最优执行边界的示意图。从期权定价的领域来看,本文既是对多维期权研究的补充,也是对一维美式勒式期权研究的扩展。

含有柔性输电装置的灵活性输电投资决策模型

输电系统投资面临很多潜在的市场风险,这对投资者决策的灵活性提出了较高的要求。考虑输电投资的不确定因素,引入柔性输电装置投资方案,应用最小二乘蒙特卡洛模拟方法建立了投资期权估值模型,在此基础上,建立了优先投资柔性输电装置、优先投资输电线路和同时投资柔性输电装置和输电线路3种方案的期权价值模型,并以社会收益最大化为决策准则,通过Garver-6节点系统及IEEE-24节点系统对方法及模型进行验证。

基于实物期权的中国光伏发电项目投资评价

针对中国光伏发电的实际,建立基于实物期权的光伏发电项目投资评价模型,考虑市场条件、技术条件以及上网电价政策的不确定性,应用最小二乘蒙特卡洛模拟方法求解。分析中国光伏发电项目的投资价值与最优投资时间,通过灵敏度分析,探讨市场变化与技术变化对投资价值与最优投资时间的影响。研究表明:中国现在的光伏发电投资环境不足以吸引投资者的即刻投资;非可再生能源发电成本波动性的提高会增加光伏发电项目投资价值,但会推后项目的最优投资时间;技术变化漂移率的提升可提高光伏发电项目投资价值,而技术变化的波动率则降低光伏发电项目投资价值。因此,国家应该一方面提高电价补贴,增加研发投入;另一方面维护光伏发电市场条件和技术发展的稳定。

BOT水电项目的放弃期权定价

将实物期权运用于项目定价已经成为一种常见并且实用有效的方法。一般情况下,不同项目所具有的特点会导致项目包含不同种类的期权。由于水电项目中存在的不确定因素多且风险较大,在运用BOT模式对项目进行融资时项目本身可能包含放弃期权,放弃期权可以有效地降低投资风险。因此在对项目进行定价的同时需要对放弃期权的价值进行估算,并通过特定的模型和算法确定在何种阶段投资者需要提前行使放弃期权停止对项目的投资以降低投资者损失。为满足上述要求,本文利用放弃期权所具有的美式期权特征将最小二乘蒙特卡洛法(LSM)应用到BOT水电项目的实物期权价值计算中,结合算法构建适当的模型,最后辅以案例进行演算说明,以期为BOT项目定价过程提供有效参考与指导。

双分数布朗运动环境下的美式期权定价

为使期权定价模型更符合实际金融市场,考虑实际金融资产收益率序列不具有独立增量性和平稳增量性,建立双分数布朗运动环境下金融市场模型。基于双分数布朗运动随机分析理论,采用有限差分法和最小二乘蒙特卡洛法对美式期权价格进行理论计算,并对豆粕期权进行实证分析,再与几何布朗运动环境下和分数布朗运动环境下的美式期权价格进行对比。结果表明,此模型更加符合复杂多变的实际金融市场环境。

基于LMM的美式可赎回债券定价研究

由于美式利率衍生品对描述利率期限结构模型要求较高,因此LIBOR市场模型(LMM)等无套利模型便得到了交易员的青睐.本文介绍了远期利率模型LIBOR市场模型(LMM),并假定远期利率服从LIBOR市场模型,然后通过一个例子说明美式可赎回债券的定价过程.其做法是在LMM框架下设定模型中的参数值,将LMM离散化,利用蒙特卡洛模拟法模拟LIBOR路径,利用最小二乘法估计持有债券期权的价值,从而通过逐步模拟确定可赎回债券的价格.

CSI模型样本量的Monte Carlo研究

文章从实际应用的角度对满意度模型进行了分析,并通过前人的研究对两种估计方法进行了多方面的比较;运用Monte Carlo模拟对CSI实用中样本量问题进行了探讨:应用proactive Monte Carlo证明PLS在小样本下估计效果比LISREL更具稳健性,又应用reactive Monte Carlo模拟证明PLS对样本量也有要求,并非任何小样本都适用。

R&D项目的期权价值——基于跳扩散模糊实物期权定价模型的数值模拟

随着市场竞争和全球化的日益增强,创新成为许多高新技术公司的重要战略之一,R&D项目的成功与否直接关系了这些公司的生存和发展。根据实物期权的相关理论,从期权角度出发,同时考虑实际问题的复杂性,在模型中引入模糊数,建立R&D项目的跳扩散条件下的模糊期权定价模型。选取一个R&D项目的实际案例,利用不同的期权定价模型对该项目的期权价值采用最小二乘蒙特卡洛模拟的方法进行数值模拟。结果显示,R&D项目中的柔性管理价值较大,若考虑模糊环境,则柔性管理的价值会更大。

基于跳扩散过程的回望期权定价的数值算法

运用加权最小二乘蒙特卡洛模拟法(WLSM)研究标的资产服从跳扩散过程的美式回望期权定价问题,改进了Longstaff等提出的最小二乘模拟法.运用WLSM对美式回望期权进行定价,数值实验结果表明该方法具有较为显著的优势.

基于实物期权理论的城市钢铁企业投资决策研究

针对城市钢铁企业"搬不搬,何时搬"的问题,基于实物期权理论,考虑产品、原材料、燃料动力价格的不确定性,建立投资评价模型。应用最小二乘蒙特卡洛模拟求解,得到项目投资价值、盈利概率和投资时机。通过灵敏性分析,探讨产品、主要原材料价格变化对三个指标的影响。研究表明:项目有投资价值,立即投资,风险过高;产品价格漂移参数增加会显著提高投资价值,降低风险,推迟投资。

R&D项目政府最优资助方式和资助金额研究──基于实物期权定价模型

不同的政府资助方式和资助金额对企业R&D项目的激励作用不同,因此需要确定合理的资助方式和金额使得资助政策发挥最大效用。本文采用实物期权分析方法,结合政府资助方式不同特点,建立了R&D项目期权定价模型和政府资助的实物期权模型。通过一个R&D项目实例,采用最小二乘蒙特卡洛模拟的方法进行数值模拟,得到各种资助方式下最优的资助金额,并对这些资助方式的效果进行了比较。结果表明,在模型的假设条件下,直接资助方式效率最高,综合考虑各方面因素税收优惠是最优的政府资助方式。

时间偏好对项目灵活性价值和投资时机的影响

标准实物期权方法假设企业家具有不变的时间偏好,已有的研究却证实企业家具有时间偏好不一致的特征。因此在金融期权定价理论的基础上,拓展引入时间偏好因素后的美式期权定价数值方法。研究表明,企业家的时间偏好不一致性不仅会影响项目的灵活性价值,更对企业家对项目最佳投资时机的判断存在干扰。研究所提供的数值方法不仅可以协助企业家更加合理地评估项目价值,而且能更有效地配置有限资源。

可转债期权条款设计与影响分析

可转债和可交换债是固定收益产品中含权最多,也是最复杂的产品,在所有设计要素中,赎回和回售是比较灵活的设计条款,二者的不同设计到底会对可转债产生什么样的影响?本文基于最小二乘蒙特卡洛模拟方法和公共随机数方法多角度深入研究了这个问题,同时考虑到可转债与可交换债券的差异,探讨了稀释效应对可转债价值和行权特征的影响。论文实证研究发现:虽然提前赎回事件发生的概率很小,但提前赎回条款能够明显缩短转股时间,提升转股概率,进而降低可转债价值,其中赎回触发比例和赎回锁定期对提前转股影响最大,其次是赎回触发天数;与赎回条款不同的是,不考虑转股修正条款的情况下,可转债回售的可能性很大,因此为降低提前偿债的可能性,转股修正条款是必要的。不过回售条款仅仅对自身的行权特征有较大影响,进而影响可转债价值,对赎回和转股的行权特征影响甚微。另外论文对稀释效应的实证发现稀释比例大小对可转债价值几乎呈线性影响,稀释比例越大,转股权价值越低,可转债价值越低,但稀释效应并未显著影响各个期权的行权概率和行权时间等特征。

我国豆粕美式期权定价机制研究——基于Levy-GJR模型的实证分析

期权是最基本的金融衍生工具,不仅丰富了投资者的投资策略,而且促进了资本市场的多样化,极大活跃了我国的金融市场。在此背景下,本文利用Levy过程和TGARCH模型分析标的资产价格波动的非对称性和跳跃性特征,并结合最小二乘蒙特卡洛算法建立基于Levy-GJR模型的美式期权定价理论。实证结果表明:基于Levy-GJR模型的美式期权定价效果明显优于一般GARCH模型和BS模型,且模型对短期期权的模拟效果精确度更高;VG过程在美式期权定价中的表现略优于NIG过程。