美式期权定价的数值方法及敏感性分析

期权是20世纪70年代中期首先在美国出现的一种金融创新工具,20多年来它作为一种防范风险或投机的有效手段得到了迅猛的发展,而如何对期权定价就成了期权交易的核心问题。对于欧式期权,我们已有了强有力的工具——Black-Scholos公式,从而也就很容易得出它的一些敏感性参数。然而     

考虑随机性因素的美式期权二叉树图定价方法

二叉树图方法自从发现以来,因实用性强而广泛应用于期权定价,但由于其本身方法中并未考虑市场随机性因素,而存在诸多弊端.文章通过引入波动率模型,建立了考虑随机性因素的期权二叉树图定价方法;分析了市场中广泛存在的支付固定比例红利美式看涨期权提前执行满足的条件,并应用建立的二叉树图定价方法求解某期权的价值,计算结果表明计算方法稳定,收敛较快.     

支付红利的美式看跌期权的定价

文章针对有红利支付的美式看跌期权的定价问题,将美式看跌期权所满足的微分方程转化为一个抛物型初边值问题,提出了差分格式解法.     

经典最小二乘与全最小二乘法及其参数估计

文章对经典的最小二乘和全最小二乘方法的应用背景、原理与算法进行了介绍,给出了它们在线性模型参数估计中的MATLAB实现;通过计算机仿真说明了在模型中所有变量均具有不可忽略的误差时,全最小二乘法得到的参数估计更接近于真实参数.     

支付红利的非连续性美式期权定价模型研究

在期权定价问题上,常用的是B～S期权定价模型及Meton期权定价模型,但这些模型都无法解决标的变量遵循多个跳跃式扩散过程并连续支付股息的情况.针对这种情况,文章对连续支付股利并服从跳跃式扩散过程的美式买入期权进行了理论分析,得出这种关式期权的价值模型,并进行了应用分析.     

美式一篮子期权定价的蒙特卡罗模拟改进技术

一监子期权是多种标的资产的一个投资组合的期权,它通常比单个资产期权的总价值便宜,这也是为什么一份一篮子期权要比一篮子单个期权在费用上更有效率的原因.随着投资者对其投资组合分散化日益增长的要求,人们对这种投资组合期权的需求也不断增加.     

模糊线性回归模型的最小二乘方法

针对自变量和因变量皆模糊的数据系统中的回归分析问题,为避免自变量退化成数值变量时可能引致的估计误差增大而带来的问题,提出系统中引入模糊调整项的回归模型的一般结构,并运用基于模糊数间完备距离的最小二乘法研究模型解析表达式;利用水平截集概念将模糊多元回归模型转化成两个传统回归模型,根据模糊数间距离采用最小二乘法得到参数估计,给出员工工作绩效评估的算例说明方法的有效性,并结合Bootstrap方法的应用,研究回归参数所具有的随机不确定性动态变化。     

分数次布朗运动模型下美式期权定价的二次近似法及其改进

文章在分数次布朗运动模型下用二次近似定价法推导美式看跌期权价格的近似公式,然后对二次近似定价法进行改进,得到另一种不同的二次近似定价法,最后通过数值计算,用显式差分法比较两种近似法的准确性。     

基于可行性最小二乘方法的动态组合投资决策

文辛基于可行性最小二乘方法,给出一种新的动态组合投资决策模型,一方面将组合投资决策中的优化问题转化为统计学中经典的回归分析问题;另一方面采用可行性最小二乘方法进行求解,得到时变的组合投资权重.实证结果表明,动态组合投资决策模型不仅能反映金融资产收益和风险的时变特征,且在收益、风险和Sharpe比率方面都优于传统的组合投资决策模型.     

基于偏最小二乘方法的信用评分模型

为了克服信用评分模型中自变量存在多重共线性的问题,文章引入了偏最小二乘思想,即采用限制预测值的偏最小二乘回归和偏最小二乘Logistic回归来创建信用评分模型。偏最小二乘法可以同时解释因变量和自变量的变异,在实际运用中更加符合信用评分模型的特点。实证研究的结果表明,利用这两种偏最小二乘模型创建的信用评分模型具有很好的准确性和稳定性。     

什么是最小二乘法

最小二乘法又称最小平方法,是一种配合趋势或回归方程时用于求解待定参数的方法。这种方法可以用初等数学知识加以证明。为说明方便,这里只讨论如何根据最小二乘法的要求建立直线趋势或回归方程待定参数的求解公式。     

实物期权波动率蒙特卡洛模拟估算方法

实物期权方法考虑了所有未来的投资机会,为项目的决策提供了更准确的依据。波动率是实物期权模型中唯一不能由市场直接提供的参数,波动率的准确性直接影响着期权价值能否反映项目的不确定性及潜在价值。虽然实物期权波动率计算方法较多,但都存在着适用范围、理论和准确性的局限     

折扣最小二乘法的研究方法及其预测应用

折扣最小二乘法的研究方法及其预测应用文／涟水县统计局孙冬如一、“近大远小”原则的方法通常我们知道一些求解模型参数的方法很多，如最小二乘法、半数平均法、三点法等。应用这些方法建立模型进行预测，虽然是可以的，但是，若要求得较好的预测效果，还必须考虑到预测...     

基于偏最小二乘回归的COCOMO模型校准方法

准确的软件成本估算对于实现软件项目的科学管理具有重要意义.COCOMO系列模型是当今实践应用最为广泛的成本估算模型之一.文章针对现有的COCOMO模型参数校准方法只对比例因子和指数因子进行校准的问题,为了更好的实现COCOMO模型本地化,提出了一种基于偏最小二乘回归的参数校准方法,解决了工作量乘数因子的校准问题.采用COCOMO81原始建模数据库对校准后的参数进行验证,结果表明该方法能够明显提升COCOMO模型的估算精度.     

期权定价的有限内含差分方法

0引言期权定价的数值方法主要有二叉树图方法、蒙特卡罗模拟方法和有限差分方法。每一种方法都有自身的优缺点。有限差分方法具有既可计算欧式又可计算美式衍生证券定价的优点。它可分为内含有限差分和外推有限差分两种基本方法。由于具有使用者不必为保证收敛性而做任何特定的     

关于巨灾期权定价方法的探讨

巨灾期权是巨灾风险管理发展到一定阶段,保险和金融结合的产物.巨灾期权作为巨灾市场的一种主要风险转移方式,得到了学术界和巨灾风险市场的青睐.文章针对巨灾期权定价问题,借鉴国内外理论和实际经验,从相关理论出发,用保险精算方法对带跳跃过程的巨灾期权进行了定价.     

线性化最小二乘法的理论分析

在处理非线性回归中的可线性化回归问题时,最小二乘法给了我们很大的方便.但是人们在享有其优点的同时,忽视了其结果准确性问题.文章从理论上给出了线性最小二乘法结果准确性的证明并提出了解决方法.     

普通最小二乘法的几何分析

普通最小二乘估计法是在目标函数残差平方和的达到最小的条件下求得参数估计量,从向量的角度来说,普通最小二乘法将被解释变量分解成了相互正交的两部分,通过空间向量理论和几何分析方法,可以在欧氏空间内对普通最小二乘估计量进行求解,这种分析过程使普通最小二乘法变得更直观。     

乘积模型的最小二乘相对误差估计

文章提出了一种基于最小二乘准则下的乘积模型的相对误差估计方法.该方法的目标函数是光滑的凸函数,所得到的估计量具有强相合性和渐进正态性,估计量的渐进方差可以用插入法直接估计.模拟结果显示所提方法与其他同类方法比较具有一定的优势.