对我国权证产品定价的蒙特卡罗方法

目前关于权证定价的研究主要依据Black-Schools的定价理论.通过分析认股(沽)权证的特性及其影响因素,作者认为运用蒙特卡罗数值方法来模拟权证定价可能拟合效果更好,因此文章将运用蒙特卡罗方法得到的近似解与Bhck-Schools模型解和认股(沽)权证的市场价格进行比较.结果表明对权证的价格具有很好的模拟效果.并进一步区分了对不同种类权证产品模拟结果存在差异的原因.     

基于样条估计的非参数修正权证定价研究

文章针对权证市场的特点,提出适用于权证市场的基于样条估计的依模型非参数修正权证定价方法。该方法首次将样条估计应用于生存函数积分形式的估计中,它综合了参数定价模型和非参数定价方法的优点,既包含了实际市场的先验信息,又不乏非参数定价模型的灵活性。实证分析结果表明该定价方法在权证定价和价格预报方面明显好于市场上常用的定价方法,为我国个股期权的正式推出以及期权市场的健康发展提供一定的基础。     

蒙特卡罗方法下的期权类衍生产品定价

文章从波动率视角,分别运用GARCH和GBM模型对中国证券市场上的股票价格序列进行参数估计,构建以最小二乘蒙特卡罗方法的模拟定价模型,利用中国证券市场上的权证数据进行实证分析.研究发现,一是GARCH模型的定价效率显著优于GBM模型下的定价,定价误差随虚值程度大小而变化；二是权证的定价误差与上证综合指数参数的对数存在反向的长期稳定关系,市场投机氛围浓厚.     

具有多时点重置的欧式重置权证定价

文章考虑了一类具有多个时间点重置执行价格的欧式熊市(或牛市)重置权证定价.应用鞅定价方法和多维正态分布函数,得到了该类权证价格的显示解和△对冲策略,推广了Gray和Whaley的单时点重置权证定价模型.     

牛熊市下认购权证定价的实证研究

文章选取沪深两市当中横跨牛市和熊市的钢铁行业认购权证为样本,运用时间序列相关方法实证研究了B-S模型、投资者情绪对认购权证的定价影响,结果发现:无论是在牛市还是熊市中,B-S定价模型对中国证券市场中的认购权证定价均有一定的适用性.但其定价的效果要受到投资者的情绪影响,在牛市中投资者的乐观情绪使实际价格较于理论价格高估,而在熊市中投资者的悲观情绪则使之表现为低估,投资者情绪对权证的定价具有着正向的影响.     

基于股本权证定价效果的最优波动率模型选择

文章以沪深交易所上市的分离交易可转债所附带的权证及其标的股票日收益率和5分钟高频交易数据为样本,在对隐舍波动率模型、已实现波动率模型以及历史波动率模型参数估计的基础上,以股本权证市场价格为评价基准,分别测算了基于三个波动率模型的定价效果.研究发现,基于隐含波动率模型的定价结果具有最小平均绝对偏差与平均相对偏差,模型效果最优；基于历史波动率模型的定价结果对股本权证市场价格普遍低估.     

GARCH模型的蒙特卡罗模拟方法及应用

文章以长江电力(600900)股票和长电CWB1(580007)权证为例进行了实证研究分析,结合GARCH模型与蒙特卡罗模拟方法,利用Eviews和R语言对长电CWB1权证进行了数值方法的定价.实证结果显示出了金融时间序列的GARCH模型特性,并且蒙特卡罗方法定价与实际价格偏差较小,证实了该方法在期权定价中的有效性.     

B-S模型在中国权证定价中的应用

文章构建了修正的B-S模型,为我国权证进行了理论定价,并考察了权证市场价格与 理论价格之间的偏差.为了克服经典B-S模型自带假设对定价准确性的限制,使用调整后EMA模型对标的证券历史波动率的计量进行了改进并运用格点搜索法确定了最佳衰减因子,同时比较了EMA模型与调整后EMA模型在对历史波动率进行估算时的有效性.     

分数布朗运动下B-S权证定价模型的修正

分析证券市场的有效性,指出其线性范式与现实市场状况并不符合。传统的金融学认为证券收益率服从对数正态分布,而大量的实证表明收益率分布与正态分布相比有＂尖峰胖尾＂特征,具有分形结构。在此基础上剖析了传统B-S权证定价模型的不足,结合分形市场中的分数布朗运动,提出了基于分形理论的B-S股本权证定价模型,考虑了股本稀释效应。由于股本权证定价模型需要已知企业股权价值及其波动率,但企业价值是权证价格的函数。基于此,运用数值方法以股票价格和波动率来估计企业价值波动率,并给出了在实际运用中的案例。     

权证定价中的神经网络方法

传统的参数模型定价方法,常常存在假设条件与现实不符的问题.神经网络方法针对该问题提供了一种全新的思路.文章利用径向基神经网络和BP神经网络对权证进行定价模拟,并用定量的指标衡量模型的优劣,研究发现神经网络方法优于传统方法,并且RBF模型优于BP模型.     

Black-Scholes期权定价的修正模型及其应用性研究

文章在经典B-S模型的基础上引入了交易费用和连续支付的红利,对期权定价公式进行了进一步研究,并且给出了存在交易费用和连续红利时的期权定价公式.通过马钢权证和云化权证的实例分析,进一步说明有交易费用和连续红利存在对期权价格的影响,并对结果进行简要的分析.     

修正Black-Sholes权证定价理论假设条件的数值方法研究

0引言在股权分置改革的背景下,国内证券市场重新推出了权证产品。我国曾在1996年前发行过认股权证,但由于当时市场本身的缺陷和权证产品的高风险特性而被迫中止[1],因此,对权证这一高杠杆、高风险的衍生产品进行有效风险管理成为投资的首要前提。对权证产品的定价研究,目前主要     

创设机制对权证定价效率影响的实证

文章选取2007年7月3日之前上市的共38只权证为研究对象,采用分组对比的方法,利用权证的溢价率偏差和日收益率的波动率两项指标检验创设机制对权证定价效率的影响.     

从股权分置改革看权证对价方式

股权分置改革从试点阶段到全面推进阶段,出现了多种对价方式,其中送股对价成为主流对价方式。在众多的对价方式中,权证对价方式更具有创新意义。权证的两大功能,决定了权证对价不仅为股权分置改革提供了一种新的对价模式,更为重要的是,权证对价把非流通股股东与流通股股东在对价问题上的讨价还价变成了市场博弈。通过引入权证的市场化定价机制,改变了分类表决机制下的两类股东之间带有更多主观色彩和感性化的谈判模式,形成完全市场化的对价。     

认购权证的套利机会实例分析

认购权证作为新兴金融衍生工具,在我国资本市场上发挥着重要的作用.而套利机制是金融产品价格发现和合理定价不可或缺的手段.本文以包钢jtb1认购权证为例,结合认购权证套利基本理论,对实例中认购权证是否具备应用投资策略的条件以及套利机会的出现进行了初步研究分析,并对投资者应该采取的套利策略和实际的套利行为进行了分类探讨,分析了影响与导致这些策略和行为出现的原因,并对投资者和政策的制定者提出一些建议.     

中国权证与标的证券的价格协整分析

基于研究时间序列的协整理论与ECM模型,对中国权证与其标的证券之间的价格协整关系进行了分析,以探索权证与其标的证券之间的长期均衡关系和对短期失衡的纠正机制.实证研究结果发现,权证价格与标的证券价格都是存在单位根的非平稳序列,都是一阶单整的;不同的认购权证价格与其标的证券价格的均衡关系存在一定的差异;不同的权证价格偏离其长期均衡水平时,其误差修正项将以不同的速率进行调节,使其价格逐渐回归到其长期均衡水平;权证市场和股票市场之间存在信息不对称效应.     

基于蒙特卡罗方法的权证定价

我国目前证券市场上出现的权证大多为路径依赖性的股本权证,而股本权证在到期日存在稀释效应,文章采取了对收益率、波动率进行修正后的参数估计,使用考虑股价稀释效应的蒙特卡罗模拟,对我国证券市场中权证产品进行估价,并对结果进行了分析.     

分红寿险公平价格的定价模型

文章对市场新兴的保险品种--分红人寿保险合同进行定价。考虑合同公平价格中包含嵌入期权,并且受市场风险因素影响的情形,利用Black-Scholes期权模型给出了双因素含期权的定价模型,得到新的定价模型。该模型考虑到合同的结构,红利和保证利率,并结合股票市场和债券市场对该合同的影响,最后通过数值解法给出实际计算结果,且解释了一类实际现象。     

双参数Tweedie机器学习模型及其精算应用

Tweedie回归是保险损失预测和风险定价的主要工具之一。为充分利用大数据、物联网、机器学习等技术促进保险业的数字化转型,实现更加精准的风险识别和风险定价,本文将传统的Tweedie广义线性模型推广到双参数形式,并结合机器学习算法,提出双参数Tweedie梯度提升树模型和双参数Tweedie组合神经网络模型。基于我国一家保险公司的车联网大数据,提取了新的驾驶行为风险因子。通过实证研究检验了双参数Tweedie梯度提升树和双参数Tweedie组合神经网络在风险识别以及风险定价中的有效性,为促进我国保险业数字化转型提供了一种新的模型和方法。     

房地产开发最佳投资时机的选择

文章根据目前国家对房地产项目开发时间的有关规定,从房地产投资的实物期权特征出发,在考虑房地产项目寿命周期的前提下,针对我国房地产投资的政策和市场特点,运用实物期权定价理论,以Blackscholes（1973）的金融期权定价模型为基础,对原有模型进行修正,提出了一种新的基于改进的B-S模型,应用该模型能够确定使房地产开发商利润最大化的最佳投资时间,并以天津市河东区某房地产开发项目为典型案例验证了模型的有效性。