基于遗传算法的BP神经网络在权证定价中的应用

对金融衍生品的定价一直都是理论界和实务界所关注的热点问题之一.传统的参数模型定价方法,容易产生系统性偏差,而神经网络方法在解决这一问题时具有明显的优势.本文基于遗传算法改进的BP神经网络模型(GABP),利用我国8只权证的1050天数据、标的股票1900天的数据和其他所需数据作为训练数据训练网络.研究结果表明,神经网络在权证的定价中效果要优于B-S模型;而RBF模型精度大于BP模型的预测,GABP模型的精度大于RBF模型的预测.     

基于O-U模型的气温衍生品定价研究

本文以O-U均值回复模型为基础,考虑到我国不同地区的经济发展情况,从北到南依次选取了哈尔滨、北京、郑州、上海和广州五个城市作为气温衍生品发展的试点城市,收集五个城市1951-2017年的日平均温度数据来估计O-U模型的参数,并分析计算了不同气温指数的预测误差,采用蒙特卡罗模拟方法对气温衍生品进行定价。结果表明:O-U模型对气温季节指数的预测精度较好,而且不同月份的月度指数的预测精度偏差较大。     

基于ARMA模型的气温衍生品定价研究：以武汉市为例

随着气候异常变化频率的增加以及极端天气事件的频繁发生,天气风险对农业的影响尤其严重,天气风险管理成为了关注的热点.天气衍生品作为国外进行天气风险管理和转移的金融创新工具,为应对天气风险提供了重要的途径,定价问题则是天气衍生品研究中的核心问题.本文使用武汉市1990.1.1-2009.12.31的每日气温数据,采用了基于ARMA的时间序列模型分析了武汉市气温动态变化的过程,对模型进行了估计、检验了模型的预测准确度,结果表明：ARMA模型具有较好的拟合优度,能以此为基础对气温期权等天气衍生产品进行合理定价.基于以上分析,本文提出应提供有利的技术环境、政策环境和制度环境以推进农业天气衍生品开发与市场发展的政策建议.     

从雷曼公司破产事件看信用衍生品模型缺陷

长期以来,信用衍生品的风险分析和定价高度依赖于模型分析,但在本次雷曼兄弟倒闭事件中,数量分析模型却没有预测到信用衍生品的巨大损失。本文对雷曼兄弟公司等投行信用衍生品风险模型存在的缺陷进行了初步探讨,提出了关于信用模型运用的一些思考和建议。     

浅谈金融基础资产与衍生品定价

经典理论中,衍生品定价的基础是复制和对冲思想。本文对BS模型的对冲和复制可能存在的问题进行了商榷,认为在微分方程的二阶项上不能均方收敛,因此无法构造无风险组合,难以进行期权定价。本文利用CAPM动态修正模型,对金融基础资产及衍生品定价作了理论上的尝试。     

利率衍生品的定价研究——基于LIBOR市场模型

利率衍生品发展迅速,是当今国际金融市场上交易最为活跃、流动性最强的金融工具之一。但相比于权益类及外汇类衍生品而言,利率衍生品的结构要复杂很多,估值也要困难得多。因此,对许多利率衍生品的估值而言,有必要开发出描述整个收益率曲线概率行为的模型。本文从实践的角度,实现了LIBOR在定价利率上限中的应用。在LIBOR市场模型参数的校准基础上,本研究首先得到了远期利率的瞬时波动率,然后利用蒙特卡洛模拟法与构建二叉树的方法对利率上限进行定价,并且将定价结果与Black模型的定价结果进行了比较分析。     

股票随机模型及其衍生品期权定价理论研究

基于相关理论研究,并结合近几年在金融衍生品特别是期权定价方面的研究成果,利用随机分析理论,在股票混合过程的随机模型下,给出带有特殊股票红利支付的欧式看跌期权的定价公式,进而对金融衍生品定价的前景进行展望。     

Shibor利率跳跃扩散模型的参数估计与蒙特卡罗模拟检验

Shibor是央行培养的中国货币市场基准利率体系,能够准确的模拟基准利率Shibor的动态变化特征,对利率衍生品定价与利率风险管理都具有重要意义。我们对CKLS模型、CKLS-Jump跳跃扩散模型、带随机波动率的CKLS-Jump-SV模型和带跳跃随机波动率的CKLS-SV-Jump模型进行自适应MCMC参数估计,结果表明CKLS-SV-Jump模型能够最有效的刻画出Shibor的利率动态变化特征;我们对北京银行7天Shibor挂钩债券进行蒙特卡罗数值计算,研究表明CKLS-Jump-SV模型能够很好的提供利率衍生品定价的利率路径模拟。     

时间序列方法和衍生品定价模型在套期保值中的应用与绩效比较

研究时间序列方法和衍生品定价模型在套期保值中的应用以及比较其套期保值有效性问题,不仅可以解决套期保值比率的计算问题,而且能够为我国铜企业的套期保值业务提供有理论指导并且切实可行的套期保值方法。本文从马柯维茨投资组合理论出发,把时间序列方法和衍生品定价模型运用到我国铜期货市场的套期保值,并实证比较分析了两种方法在样本内和样本外的套期保值效果。结果显示:在样本内和样本外,由于考虑了期货价格与现货价格的协整关系,ECM-BGARCH模型比衍生品定价模型具有更好的套期保值效果。     

基于神经网络的期权定价研究综述

本文介绍了期权定价理论,详细描述了期权定价研究的现状,并总结了当前几种期权定价主要方法及其基本指导思想。然后,结合当前期权定价方法的热点,重点阐述了神经网络在期权定价中的应用。最后,对基于神经网络预测的期权定价研究进行了总结,并指出了神经网络的期权定价的不足及研究方向。     

基于波动率的期权定价理论及实证研究

金融衍生品价格是否合理是市场是否能够有效进行的保证,本文通过对波动率下的期权定价模型的理论分析与比较,使用港股期权的最新数据,运用BS、GRACH以及Heston模型三种方法分别进行实证研究.     

基于神经网络模型的商业银行信贷风险研究

通过VAR模型选择GDP增长率、通货膨胀率、广义货币发行量增长率等变量的一阶滞后项与二阶滞后项作为输入变量,分别建立BP神经网络与GRNN模型对商业银行不良贷款率进行拟合与预测验证,并对两种神经网络模型的拟合效果与验证结果进行比较.研究表明,GRNN神经网络的拟合精度较高但预测精度较低,而BP神经网络拟合精度较低但预测精度较高.此外,随着验证期限的延长,两种模型的预测精度均下降.BP神经网络预测2015年第四季度不良率仍将小幅上升.     

我国国债期货市场价格收益SEMIFAR模型的估计与预测

该文利用半参数分数自回归模型 (SEMIFAR) 对我国国债期货市场价格收益进行了很好地拟合和预测,这项研究对于国债期货投资、对金融衍生品价格预测和风险管理具有重要参考意义.     

基于随机波动率假设的权证定价理论评述

随机波动率(SV)模型在衍生品定价和风险管理中的应用开始发挥越来越重要的作用,但是,由于很难得到似然函数的闭型表达式,SV模型的参数估计问题严重限制了它在金融实践领域的普及应用.不过,近年来,学者们提出了许多旨在解决SV模型参数估计问题的有效且可行的新方法,大大推进了SV模型的应用化进程.本文将在权证定价分析的框架内,重点评述SV模型的参数估计方法,并从理论和实证的角度对它们的优点和不足进行简要评介和比较.     

人民币利率互换期权及其定价模型探析

自2005年推出债券远期以来,我国银行间利率衍生品市场在交易产品创新、参与主体培育和制度建设等方面取得了较大的发展。在利率市场化改革深人推进、市场利率波动性加大的背景下,进一步推进利率衍生品创新,有利于完善产品系列,更好满足市场主体管理利率风险的需求。文章介绍了利率互换期权的作用及定价模型,以期为同业开展该产品运用及定价方式研究提供参考。     

基于扩展股票模型下期权价格的数值评价

Black-Scholes期权定价模型的推出,在金融衍生品的发展史上具有里程碑般的意义。但模型的设定与实际市场的现实情况仍有许多不符的地方,尤其在股价波动率的设定方面。为了得出与实际市场相符的定价过程,后人对该模型作了各种各样的扩展。本文就拓展模型当中的一类-Takaoka模型,利用蒙特卡洛法对基于该类模型上的欧式期权的定价进行了数值计算,考察了该模型的具体特点以及现实应用意义。     

浅析股指期货预测的意义与方法

金融是现代经济的核心,而金融衍生品的出现在20世纪80年代左右。股指期货作为重要的金融衍生品之一在金融市场中具有不可忽视的影响。但其规范性仍然有待提高。尽管其发展最晚,但无疑是最成功的。随着金融市场的不断发展,对于股指期货的预测变得十分必要。与此同时,伴随着市场需求,包括神经网络和支持向量机在内的多种金融预测工具被广泛应用在其预测中。     

农业风险管理中天气衍生品定价问题研究

农业在国民经济中占有重要地位,农业风险问题一直是国家关注的重点问题。当前,我国农业风险管理体系仍以政府为主导,市场化的农业风险管理工具发展水平低且在风险对冲当中应用较少,文章以河南省1999~2019年小麦年产量和3~5月份累计降水量为研究对象,在比较了不同的分离方法之后,采用了5a滑动平均模型来分离出天气产量和趋势产量,在此基础上利用多元线性回归的方法构建天气-产量模型,分析降雨量与农产品产量之间的相关关系,确定天气衍生品标的;采用ARMA模型对降雨量进行模拟和预测,构建累计降雨量指数;最后分别采用史迹分析法和分布分析法对河南冬小麦天气衍生品期权进行定价,对我国农业风险管理提出建议。     

VIX期权定价与校正

VIX期权作为波动率衍生品能为金融机构提供有效的市场风险对冲工具。文献中对VIX期权定价的实证分析误差都很大,原因在于模型的选取误差以及校正方法和样本选取不妥。通过在VIX模型中加入均值回复因素和跳因素,可以使VIX过程更加合理,也可以使VIX期权定价精度更高。通过对VIX期权市场中间报价进行校正,得到了4个文献模型的参数估计,并比较4个模型的定价精度和正向隐含波动率偏斜拟合效果。     

次级债危机与信用衍生品——市场现状、定价机理与发展趋势

本文对美国次级贷产生的根源进行了剖析,认为房地产泡沫和信用衍生品的过度泛滥是导致此次危机的根本原因。文章回顾了信用衍生品全球市场规模、市场构成和产品构成,介绍并剖析了信用衍生品的主要类型及其定价机理,然后对信用衍生品的发展趋势进行了分析展望,最后分析了信用衍生品的意义、风险及对我国的启示。