离散时间期权定价模型中概率系数的确定

在离散时间期权定价模型中 ,标的资产的市场价格在每一时点的变动常常有多种可能状态 ,因而确定每一种状态发生的概率是期权定价的关键 .本文探讨了离散时间二项式及三项式欧式期权定价模型中概率系数的确定 ,并利用该概率系数讨论了这类离散时间期权定价模型与Black—Scholes模型的关系     

利率为马氏链的离散时间比例再保险风险模型的破产问题

总结了带随机利率和相依利率离散时间风险模型的相关成果，在此基础上，将马氏链利率引入模型中，进一步研究了离散时间比例再保险风险模型，在常数策略下，考虑利率具有不可数状态齐性马氏链结构，并利用递推方法，得出了破产前盈余、破产后赤字分布及其联合分布所满足的积分方程，给出了证明过程，并由此推导出破产概率、破产时赤字的分布以及破产前盈余分布各自满足的积分表达式，最后同样利用递推的方法研究了破产持续时间的分布，给出了破产持续时间为k期的概率所满足的积分表达式，结论进一步丰富了离散时间风险模型的破产问题的研究成果。     

一类SIR离散传染病模型的C~1不变曲线

在本文,利用离散化的方法将一类连续SIR模型转化为离散传染病模型,然后应用Banach不动点定理研究了离散传染病模型的C~1不变曲线存在性和唯一性,最后给出离散传染病模型的C~1不变曲线的生物学解释.     

基于时间区间时序逻辑的实时系统统一模型检测

在同一个逻辑框架内无法自动验证实时区间模型的实时区间性质。为此,该文使用一个离散时间区间时序逻辑公式建立实时系统模型,使用另一个离散时间区间时序逻辑公式描述实时系统需要满足的性质,在此基础上,离散时间区间时序逻辑统一模型检测问题即可归约为目前已解决的离散时间区间时序逻辑可满足性判定问题。该文证明了新方法的有效性以及正确性,为区间实时逻辑这一类的模型检测问题提供了方法。     

两种训练方式对男大学生每搏输出量的影响

为了探讨同属有氧训练的短期耐力和力量性耐力训练对男大学生每搏输出量(SV)的影响，该研究分别在训练前、训练6周后和训练8周后测试了20名男大学生的SV．结果发现：耐力训练6周后SV就有显著性提高，而力量性耐力训练8周后SV才有显著性提高．这提示：短期耐力训练和力量性耐力训练都能提高SV，但存在一个不同的训练时间阈．     

一类种群模型的混合有限元法分析

本文分别在时间连续和离散两种情况下,利用混合有限元方法对种群动力学中含有迁移的赤眼蜂--螟虫生态系统模型进行离散,论证了格式的可解性,导出了最优阶的L2模误差估计.     

常利率离散时间更新风险模型的破产概率

考虑了常利率离散时间更新风险模型,导出了有限时间不破产概率的递推表达式和最终生存概率的递推表达式,并利用鞅方法得到了最终破产概率的上界估计。     

基于两种分布下的SV模型与GARCH模型的VaR比较

文章将随机波动SV模型与GARCH模型应用于VaR的计算,并利用上证指数的实际数据作实证研究,构建基于正态分布和T分布下的GARCH模型与SV模型,测量了上证指数收益率的风险价值(VaR).结果表明,相比GARCH模型,SV-N,SV-T模型能更准确地对实际市场波动情况进行拟合,更加真实地反映上证指数的市场风险特性.     

厚尾SV模型的贝叶斯分析及其应用研究

SV模型在实际应用中大多都假定以潜在波动为条件的收益的分布是正态的,本文分析并比较了正态SV模型和具有厚尾分布,特别是t分布的SV模型。为了估计SV模型的参数,我们使用了BUGS软件,该软件借助Gibbs取样(一种MCMC方法)方法对模型进行贝叶斯分析。用上海和深圳的股票指数数据对两种SV模型进行了检验,认为厚尾SV模型可以更好地刻画收益的尖峰厚尾以及波动高的持续性。最后提出了使用BUGS软件对SV扩展模型进行估计的展望。     

金融工程中资产收益的连续时间模型估计方法评述

总结了在过去30年中连续时间模型的主要估计方法,并指出了现在和未来该领域研究所面临的主要课题.     

随机波动模型的沪深股市比较研究

金融市场的风险和波动性一直是现代金融学研究的主题。金融风险具有时变性,金融波动具有持续性。介绍了刻画波动特性的随机波动模型及其估计方法。为了帮助投资者和政府监管机构理解沪深股市的风险特性,利用随机波动模型对上海股市和深圳股市的波动特性进行建模和比较分析,结果发现,上海股市比深圳股市的风险高,波动的持续性低;分析了产生这种现象的原因,并提出了若干建议。     

金融市场随机波动:基于文献综述的视角

探讨了金融市场收益率存在历史、隐含和现实的三类随机波动现象,并呈现出尖峰厚尾、杠杆、集群、微笑、溢出、长记忆、信息流、共生波动等分布特征.进一步归纳了基于不同分布特征的随机波动的GARCH、SV、制度转换、阀值模型等模型,梳理出重点SV模型的三类估计方法:基于矩法、极大似然法估计和马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法,以及有效估计SV模型后,其在收益波动率预测、风险管理上的应用.     

金融市场波动模型化研究进展

金融风险的防范与规避是投资理论与投资实践的中心课题。文章阐述了金融市场波动的时变性及其高峰厚尾性、聚集性、杠杆效应、持续性、传导性等主要特征 ,并从 ARCH模型、SV模型的角度说明了国外模型化研究的进展情况 ,指出了目前与未来研究所面临的重要课题     

高频金融数据的长记忆SV模型分析--基于FFF回归

高频金融数据的分析与建模是金融计量学的一个全新的研究领域。与低频数据不同,高频数据通常具有“日历效应”和波动长记忆性。本文在使用弹性傅立叶形式(FFF)回归技术消除“日历效应”的基础上,针对高频数据的波动长记忆性建立了长记忆SV模型,结果发现高频数据的波动持续性大大降低。     

期权理论在R&D投资决策中的应用

在对投资期权研究的基础上,分析了传统投资决策方法中NPV法的不足,指出传统NPV法低估了R&D项目的投资价值。对R&D项目投资决策的离散状态、连续状态和两阶段状态,分别运用期权理论进行了定量分析。     

基于时变波动率的期权定价模型实证研究

B-S模型计算的理论价格与实际市场价格存在较大的差异。这个系统性的差异被称为波动率微笑。这说明波动率不是常数,而是时间的函数。学者们也根据波动率的时变特征,提出了多种修正模型。文章主要通过中国权证市场的实证结果,比较了GARCH期权定价模型和随机波动率模型(Heston)以及B-S模型的定价效果。结果表明,GARCH期权定价模型、Heston期权定价模型和B-S模型都低估了市场价格,但是GARCH期权定价模型定价效果最好,而Heston期权定价模型相对于B-S模型定价优势不明显。     

金融市场波动测量方法新进展

文章阐述了“已实现”波动的研究进展 ,针对ARCH类、SV类等主流波动模型实际应用中存在的问题 ,从理论上阐述了如何解决维数“灾难”、参数估计等问题。着重介绍了“已实现”波动、“已实现”协方差的构建以及与积分波动、积分扩散阵之间的关系 ,和国外实证研究的成果 ,同时又介绍了用“已实现”波动的测量方法构建的一些模型 ,并指出了“已实现”波动正在进行的应用领域和发展前景。     

金融波动研究的新进展及未来展望

金融波动的学术研究已经取得了突破性的进展,并且成为金融计量学中相对独立、颇具特色和最为活跃的研究领域之一.首先介绍了变结构金融波动模型研究取得的新进展,Copula函数在金融波动分析中的应用,Copula函数在金融波动相关性分析和金融传染分析中取得的新进展,以及基于高频数据的金融波动研究近年来取得的新进展,最后对金融波动研究领域中未来值得研究的方向进行了展望.     

基于贝叶斯多变量厚尾随机波动模型的期货与现货联动效应研究

针对多变量随机波动模型难以刻画金融时间序列尖峰厚尾特征的问题,构建了贝叶斯多变量厚尾随机波动模型。通过模型的贝叶斯分析,选择参数先验分布,设计基于Gibbs抽样的MCMC算法,据此估计模型参数,解决多变量随机波动模型参数较多难以估计的问题;并利用沪深300股指期货与现货交易数据进行实证分析。研究结果表明：贝叶斯多变量厚尾随机波动模型能更准确地刻画金融市场的波动特征以及金融市场间的波动溢出效应。     

基于MCMC算法的中国农产品期货市场波动性研究

以黄大豆1号期货结算价在2006年1月4日至2016年8月2日期间的日度数据为样本,通过运用MCMC算法估计SV模型,实证考察了中国农产品期货市场的波动性,充分证实我国农产品期货价格波动的聚集性、时变性和持续性。并结合小波多分辨率分析的方法对收益率的波动成分进行分解,刻画出我国农产品期货收益率序列的波动成分在不同分解尺度上的动态特征,解释了我国农产品期货收益率的短期波动及长期趋势,并发现我国农产品期货市场对国际市场的依赖性较强,对极端事件的冲击也十分敏感。据此,指出在研究我国农产品期货市场波动性特征的同时,也要时刻警惕我国农产品期货市场与其他市场之间的波动溢出效应,及时调整投资策略,加强金融监管。