基于B—S公式的金融衍生品定价模型的改进及实证分析

本文主要针对基于B—S公式的金融衍生品定价模型进行实证分析，并提出相应的改进措施。

可转债定价理论的文献综述及基于B—S模型的应用研究

可转换债券是一种复杂的信用衍生产品。国内外尚未有学者对中国可转债进行精确定价。通过以单因素模型为基础,运用B—S期权定价理论,选取招行可转债进行应用研究,证明我国可转债价格存在着明显低估现象。

利用残数定理简化固定收益期权定价公式

在对求解期权定价B-S方程的积分变换中,运用残数定理把公式中的两个积分式子化简为被积函数衰减较快的函数积分,提高了数值计算效率并缩短了计算时间,还为投资者快速计算期权价值节约了时间.

基于BP神经网络的期权定价模型

金融衍生品定价模型一直是金融界密切关注的焦点之一，而预测环境变化对模型的影响一直是提高定价模型精确度的难点，因此，我们希望建立一个参数随预测环境的改变而变化、不对市场做任何主观假设的具备自学习能力的模型，BP彳中经网络能够满足我们的要求。本文依据传统B—S模型对输入变量进行合理的合并与选择，建立了基于BP神经网络的期权定价模型，利用武钢CWB1的70天数据对神经网络进行训练，并用训练好的网络对接下来30天的期权价格进行一步仿真预测，最后分别对神经网络的预测结果，及B—S模型的预测结果进行误差分析，对比得出BP神经网络的定价精度大大优于传统的B—S模型，BP神经网络定价模型能更好的反映出环境因素等外部因素对价格的影响的结论。

基于带常数项与趋势项的O-U过程的权证定价

本文在带常数项和趋势项的Ornstein-Uhlenbeck过程基础上对武钢权证定价进行实证。本文首先在传统O-U过程中引入常数项和趋势项,在自回归框架中分析连续价格过程,求出随机微分方程的解析解,给出连续价格和连续收益率等相关的统计量,求出极大似然估计和矩估计,然后利用极大似然法得到优效估计,并利用矩估计的结论对简单收益率估计进行调整,对照不同参数得出不同结论形成对比,得出定价的灵敏性,最后分析隐含波动率及市场不完善性并对定价与实际价格差距的原因简要分析。

基于区间分析的实物期权定价

实物期权定价中一般假定期望现金流现值和投资成本为确定值,实际上,由于风险投资项目的高度不确定性,该假设是不现实的。针对此问题,提出了基于区间分析的实物期权定价方法。详细介绍了基于区间分析的分布函数估计方法;提出了在实物期权定价中将不确定的输入变量表示为随机变量,基于区间分析,并利用Black-Scholes公式为之定价,得到期权值的分布函数;最后,通过实例验证了该方法的有效性。

基于分数布朗运动的期权定价研究

介绍了分数布朗运动及在分数布朗运动下的资产的价格公式和相应的Ito?公式,通过一个投资组合,求得回望看跌期权定价的微分方程模型,给出回望看跌期权定价公式的显式解,同理推得回望看涨期权定价公式的显式解.最后给出在分数布朗运动下一般的看涨期权定价公式,并对其希腊值进行图像模拟.

期权定价的局部线性预测法

在为期权定价时,使用B-S公式算得的结果和市场交易值存在一定偏差.本文针对这一问题,给出了一种新的期权定价数值方法,即局部线性预测法.并用股票期权的实际交易数据对这一方法进行了数值验证,表明这一方法是有效的.

实物期权及在投资决策中的应用

借鉴国内外研究成果和经验,对传统的投资决策方法与实物期权方法进行比较,介绍两种常用的实物期权定价方法,并以案例加以说明。

人力资源价值的计量方法研究

人力资源是企业的一种战略资源,由于人力资源价值未来收益的不确定性,使得传统的人力资源价值计量模型具有一定的局限性。文章探讨了利用具有随机执行时间的期权定价模型,运用实物期权的思想,对人力资源的价值进行计量分析,得到了较传统计量方法更为合理的结果。

权证定价中基于GARCH模型族的波动率研究

传统的权证定价方法假定标的证券收益率服从对数正态分布。但现实世界中标的证券收益率却具有尖峰厚尾分布,波动率的聚集性,证券市场的"杠杆作用"等特征,因而传统定价结果可能导致偏差较大。为此,本文以随机波动率代替历史波动率的假设,消除金融时间序列的异方差性的影响;运用GARCH模型族中的3种模型(GARCH,EGARCH,GJR-GARCH)对其进行参数估计,及权证定价对比;还分别就历史与随机波动率的差别、对称型与非对称型GARCH模型的差别,以及理论与实际的差别进行了比较分析。结论得出这种差别的来源,并对此进行了探讨。

期权定价的新型三叉树方法

讨论了普通二叉树模型定价公式的缺陷,在新型二叉树定价模型的基础上利用原点矩和中心矩的关系得出新型三叉树定价模型公式,并且证明该三叉树模型下期权价格满足的方程是B-S方程在Δt上的一阶近似.