股票价格遵循分数Ornstein-Uhlenback过程的期权定价模型

本文从股价收益的时变性和波动的长记忆性两个方面考虑,建立了分数O-U过程;接着在分数风险中性测度下,利用分数情形下的Girsanov定理获得了分数O-U过程的唯一等价测度;进而采用拟鞅(quasi-martingale)定价方法,得到了分数市场环境中的期权定价模型,使得布朗运动和O-U过程驱动的期权定价模型均成为其特例;最后用算例,验证了长记忆参数H是期权定价中不可忽略的因素.     

基于长记忆性特征的欧式回望期权模糊定价研究

为了将金融市场的长记忆性特征和投资者的犹豫程度纳入到欧式回望期权的定价模型中，本文利用混合分数布朗运动来刻画股价的变化过程，并引入三角直觉模糊数来描述投资行为的模糊性。数值实验结果表明：基于上述理论建立的定价模型更能体现投资者的犹豫程度。     

“马钢”可分离转债定价实证分析

以国内首支认股权和债券分离交易的可转换公司债券——马钢可分离转债为样本,从实证角度对其进行了定价分析。考虑了这次可分离转债的特点,采用历史波动率、GARCH(1,1)模型波动率和隐含波动率3种不同估计方法来计算波动率,利用修正的B-S权证定价模型进行转债权证部分定价,并和市场真实价格进行比较,详细分析比较3种波动率的定价效果。在运用修正的B-S权证定价模型时,考虑了公司总股本价值因可分离债券发行的增加,同时采用公司股权波动率进行计算,检验了修正B-S权证定价模型对马钢认股权证定价的有效性,实证证明采用隐含波动率或GARCH模型具有较好的定价效果。     

权证定价中B-S模型与CSR模型的比较

权证定价模型种类繁多,本文选择其中具有代表性的B-S模型与CSR模型进行比较分析,意在对中国内地权证市场的最优定价模型进行初步的探讨。以沪、深两市在市交易的15只权证为样本,通过分析比较上述两种权证定价模型的实际表现,最后得出:在中国内地权证市场,B-S模型有着更优的市场表现;同时我国权证市场价格高估现象比较明显,投机现象较为严重。最后,本文结合我国特殊的制度背景,利用"再售期权理论"对此进行了简要的分析并提出了相应的政策建议。     

分数布朗运动下带违约风险的可转换债券定价

应用均衡定价方法,考虑股票价格和公司资产价值服从分数布朗运动以及存在公司违约风险情况下的可转债定价问题;建立相应的可转债定价模型,采用拟鞅定价方法,得出了欧式看涨期权的显式解,进而得出了可转债定价公式;最后利用数值算例进行分析,结论表明公司违约风险、股票价格和公司资产价格的长程关联性是可转债定价时不可忽略的因素。     

非连续不确定时间股息和可修正执行价格的权证定价研究

本文通过引入股息期货合约这一概念,得出考虑了非连续不确定时间股息的欧式权证定价模型,并结合我国市场上通行的权证行权价格修正条款,研究出适合我国市场权证的、考虑非连续不确定时间股息和可修正执行价格的欧式权证定价模型。并以阿胶EJC1为例进行了实证研究,研究表明新的模型较经典的Black-Scholes模型能更优地对中国权证进行定价。研究还表明:权证的行权价格修正条款并不能完全消除股息发放对权证价值的影响,权证价值仍然因为股息发放而减少。     

基于指数Omstein-Uhlenbeck过程的权证定价

权证的定价是权证理论研究的重点和关键,也是现代金融理论最为重要的成果之一.国内衍生品市场中权证的标的股票收益是波动变化的.假设股票价格遵循能反映这种变化的指数0rnstein-uhlenbeck过程,利用鞅定价方法给出了权证的定价模型.     

认沽权证系统性高估机理:投机还是创设机制?

对中国大陆认沽权证定价误差进行实证分析,发现在认沽权证交易中存在系统性价格高估.采用高频数据,基于行为金融学的前景理论及再售期权理论对认沽权证市场价格系统性高估的原因进行了理论与实证分析.结果表明,权证市场做空机制的缺失与投资者的异质信念导致的投机行为是认沽权证价格高估的重要原因,但并非唯一原因.中国大陆权证创设机制的缺陷是另一个非常重要的原因.它使得作为权证发行(创设)方参照价格的发行(创设)成本对权证的市场价格产生了很大的影响,无论对于认沽权证的定价误差水平,还是定价误差的波动,都有很强的解释作用.只允许少数满足特殊资质要求的券商进行创设,以及对新创设权证的行权价格不进行适时地调整的创设机制缺陷,使得认沽权证最终沦为投机的工具.中国大陆认沽权证价格的持续高估,是由于创设机制的缺陷与投资者的投机行为共同作用的结果.     

中国股市收益率长记忆性R／S非线性分析

针对中国股市收益率序列中的长记忆性问题,采用R/S非线性估计方法和ARFIMA模型进行了实证研究.结果表明:中国股市收益率普遍存在长记忆性,只有个别股票不存在长记忆性,而且深市比沪市具有更强的长记忆性.     

交易者异质性与资产价格长期记忆研究

资产收益存在长期相关性是金融市场的一个普遍现象.提出一个交易者具有不同预期信念的资产定价模型,试图解释收益的尖峰胖尾、波动聚集以及长期记忆性等格式化特征,引入一种记忆机制解释长期记忆产生的原因.模型中交易者被分为基础交易者和图表交易者,他们对价格的均值和方差具有不同的信念,且根据交易策略的适应度来选择交易策略,交易者之间互动以及与做市商的相互作用驱动资产价格做非线性的运动.最后对模型数据进行R/S分析,并使用ARFIMA和FIGARCH模型拟合,确认了数据中长期记忆性的存在.     

基于随机贴现因子方法的权证定价研究

本文应用随机贴现因子方法,考虑了标的资产服从杠杆随机波动率(SV-L)模型下的权证定价问题。首先,基于保险精算中的Esscher变换,设定随机贴现因子为状态变量的指数仿射函数,基于该随机贴现因子能够给出不完全市场中权证唯一的理论价格;然后,假设标的资产服从SV-L模型,结合指数仿射随机贴现因子,推导出风险中性概率测度下标的资产收益的动态过程;最后,给出了基于在沪深交易所上市的认购权证的实证研究。结果表明,提出的权证定价模型的定价效果优于经典的Black-Scholes(B-S)模型的定价效果。     

基于非仿射随机波动率模型的期权定价研究

本文应用快速傅里叶变换(FFT)方法, 考虑了标的资产服从非仿射随机波动率模型下的期权定价问题。首先, 应用偏微分方程扰动分析法, 得到了标的资产对数价格分布的近似特征函数; 然后, 应用傅里叶变换及其逆变换, 推导了欧式期权的拟闭型定价公式, 对此公式应用FFT方法可以快速得到高精度数值解。数值实验表明, FFT期权定价方法是非常精确的和有效的; 最后, 给出了基于恒生指数认购权证的实证研究。实证结果表明, 非仿射随机波动率期权定价模型比经典的Black-Scholes模型具有更高的定价精确性。     

Solving Asset Pricing Models when the Price–Dividend Function Is Analytic

We present a new method for solving asset pricing models, which yields an analytic price–dividend function of one state variable. To illustrate our method we give a detailed analysis of Abel's asset pricing model. A function is analytic in an open interval if it can be represented as a convergent power series near every point of that interval. In addition to allowing us to solve for the exact equilibrium price–dividend function, the analyticity property also lets us assess the accuracy of any numerical solution procedure used in the asset pricing literature.     

基于Tsallis分布及跳扩散过程的欧式期权定价

准确描述资产价格的运行规律是进行衍生产品定价及风险控制的基础。受金融市场外部环境的影响,资产收益率常常具有尖峰厚尾和偏尾的现象,为了准确地描述资产价格的运动规律,本文利用具有长程记忆及统计反馈性质的Tsallis熵分布和一类更新过程,建立了跳-反常扩散的股票价格运动模型。利用随机微分和鞅方法,在风险中性的条件下,得到了欧式期权的定价公式,该公式推广了文献11和21的相应结论。最后,利用上证指数数据分别计算出了各模型的参数以及对资产收益率拟合的平均绝对误差,数据分析结果表明本文模型与文献11和21相比其平均绝对误差分别减小了10.4%和25.1%。说明了本文模型对资产收益率尖峰厚尾及偏尾等现象的捕捉更为准确。     

奈特不确定性下的资产及其组合的惰性区间

不确定性是证券市场的基本特征之一,是资产定价和投资者交易行为等研究的主要内容。标准期望效用理论认为投资者具有唯一的资产执行价格,当市场价格高于执行价格时,投资者出售资产;反之,则会购进。然而,源于不确定性的存在,资产的均衡价格或交易价格并非某一确定值而是某一区间;在此区间内,投资者无交易行为,我们称之为资产的惰性区间。本文假定投资者是不确定性规避型,基于可行域上的容度,引入测度奈特不确定性程度的等级参数,研究奈特不确定性下的资产及其组合的惰性区间。基于容度期望效用模型,利用容度代替概率测度表征投资者预期效用,提出奈特不确定性下投资者决策行为的偏好表达式;基于对偶测度构建资产交易的惰性区间,分析奈特不确定性程度与惰性区间的关系;最后,基于Black-Scholes期权定价模型,选择存续期为2008年10月-2011年8月的江铜认购权证和长虹认购权证为研究对象,以其单资产及不同比例资产组合的日收益数据为样本予以实证。结果表明：随着奈特不确定性程度的不断增强（减弱）,资产及其组合的惰性区间不断扩大（缩小）,市场流动性随之下降（上升）;随着奈特不确定性程度的增强,高价格、高波动率的资产及其组合的惰性区间变化更为明显;在适度的奈特不确定性程度范围内,高波动率的资产及其组合的交易相对活跃。研究解释了证券市场上的“非市场参与”之谜和“特质波动率”之谜,说明了证券市场上的“有限市场参与”特征,为资产定价与市场流动性关系的研究提供了参考。     

考虑消费与投资者情绪的股票市场资产定价

首先基于现有相关研究成果从理论上建立了考虑消费与投资者情绪的资产定价模型,然后选取2005年5月~2018年4月期间的中国A股上市公司数据以及消费和投资者情绪数据,分别对构建的考虑消费与投资者情绪的模型以及CAPM、Fama-French三因子和五因子模型进行实证检验和比较分析.研究结果表明:1)在资产定价模型中引入消费和投资者情绪因子能够在理论上对CAPM、Fama-French三因子和五因子模型进行合理拓展和修正.2)从总体定价效率看,用消费和投资者情绪因子分别替代Fama-French三因子模型中的规模和账面市值比因子、Fama-French五因子模型中的盈利和投资因子,都能够提高资产定价效率;在考虑消费和投资者情绪因子后,Fama-French五因子模型中的盈利和投资因子不再能提高资产定价效率.本文研究结果基于消费和投资者情绪改善了Fama-French模型定价效率,在一定程度上丰富和完善了资产定价理论.     

Modeling and Forecasting Realized Volatility

We provide a framework for integration of high–frequency intraday data into the measurement, modeling, and forecasting of daily and lower frequency return volatilities and return distributions. Building on the theory of continuous–time arbitrage–free price processes and the theory of quadratic variation, we develop formal links between realized volatility and the conditional covariance matrix. Next, using continuously recorded observations for the Deutschemark/Dollar and Yen/Dollar spot exchange rates, we find that forecasts from a simple long–memory Gaussian vector autoregression for the logarithmic daily realized volatilities perform admirably. Moreover, the vector autoregressive volatility forecast, coupled with a parametric lognormal–normal mixture distribution produces well–calibrated density forecasts of future returns, and correspondingly accurate quantile predictions. Our results hold promise for practical modeling and forecasting of the large covariance matrices relevant in asset pricing, asset allocation, and financial risk management applications.     

基于资产链的资产定价问题的思考

资产定价是现代金融学研究的核心内容之一,围绕这个问题更深入的探讨,促使现代金融学提出并解决许多新的具体问题,由此也构成了不同的新研究分支.指出金融市场在金融创新的推动下不断发展和深化,资产的表现形态随着金融创新过程也发生了变化,产生出一个个新的金融产品,构成了一条条资产变化链,伴随着形成了一条条价值变化链.任何单个金融产品事实上都是资产变化链条上的一个环节,所谓资产定价问题的研究,就是研究这条资产变化链上不同产品之间的价值关系.它看上去是对某种单一金融产品的研究,其实并不然,因此割裂资产变化链上各环节的相互关系,而仅仅研究一个环节本身必然会产生理论所无法解释的各种异常现象.通过总结已有的研究成果,提出了从金融创新—(导致)资产形态变化—(伴随)资产价值变化—资产定价的视角出发,系统地梳理和组织了现代资产定价理论,并对资产定价理论未来的研究提出了一些观点和思路.     

股市波动长记忆性聚合效应的半参数检验

本文基于半参数估计方法,从两个方面研究了股市波动长记忆性的聚合问题:一方面,首先将股指收益序列转换为波动序列,再考虑波动序列聚合后的长记忆性;另一方面,首先对股指收益序列进行聚合,再考虑聚合序列波动的长记忆性。前者考察的是波动序列中长记忆参数的聚合性,后者考察的是数据频率对波动长记忆参数的影响。从我国股市实际出发,并综合两个方面考虑,实证了股市波动长记忆性聚合不变效应的存在,同时也说明了半参数方法的良好效果。