浅析实物期权定价模型

常见的实物期权定价策略将项目中包含的实物期权演化为简单金融期权,然后使用金融价值评估工具,例如布莱克-斯科尔斯（Black—Scholes）模型来进行定价。实物期权理论虽然来源于金融期权,但其投资特征不同于金融期权,这些区别导致实物期权定价比金融期权定价更加复杂。本文通过对B-S模型在实物期权估值中的应用的分析,最后得出结论,将金融期权定价模型简单应用于实物期权定价往往是无效的。文章最后提出建议,实物期权理论与DCF分析类似,其目的在于通过提供“评分”的量化技巧来帮助决策过程,实物期权在某个时间点上的价值只能提供决策参考,而不能用来代替最终的商业判断。     

基于粒子群算法的山东省粮食产量预测

粮食产量预测在经济和社会发展决策中具有重要意义。粮食产量既受人为因素的作用,又受自然因素的影响。针对粮食生产受人为因素和自然条件影响而出现的趋势增长和周期变化特点,提出了粮食单产预测模型,采用粒子群算法随机搜索预测模型的参数,结合粮食播种面积的论证,测算出了2010-2025年山东省粮食总产量。分析表明,预测模型的拟合精度较高,预测结果是合理的。     

信息服务优先期权定价模型与实证分析

基于所建立的信息服务优先期权定价模型、实物期权定价模型、完善的二叉树模型和完善的Black-Scholes模型,利用样本数据对图书馆信息服务进行了定价研究。结果表明:当基本的下载服务费为3元、服务周期为一年时,四个期权定价模型均表明消费者只需要额外支付约0.2—0.3元即可购买优先期权直接享受下载服务,同时也验证了信息服务优先期权定价模型的有效性。     

Black-Scholes定价模型在经理人股票期权中的应用

作为激励和约束经理人员的一种报酬机制,经理人股票期权与传统意义上的期权存在着较大的区别。20世纪70年代,Black-Scholes定价模型的出现为期权的定价和交易奠定了坚实的数学理论基础,本文试图将Black-Scholes定价模型应用于对经理人股票期权的定价,以便精确地计算其真实价值,从而为公司在实施激励计划时奠定理论基础。     

高层管理团队的期权定价模型研究——以高新科技行业为例

高层管理团队具有期权的特点,文章通过引用金融学中的期权定价方法,对高层管理团队所创造的价值进行了定量的分析和计算,提出高层管理团队创造的价值等于NPV与期权价值的总和,很大程度上肯定了高新科技行业创造价值的不确定性带来的期权价值.     

基于偏微分方程框架分析下期权定价中Black-Scholes模型与二叉树模型

近年来,期权定价理论和衍生的产品越来越广泛。期权的定价原理基本上可以分为蒙特卡罗模拟法、偏微分方程方法、动态规划法,有限差分方法等。关于期权定价,其中最著名和适用最广泛的方法有两种,一种是动态规划法中的二叉树期权定价模型,另一种是偏微分方程法中的BlackScholes期权定价模型,两种方法在实际中都得到了大量应用。本文通过对两个数学模型的整合和分析,做优缺点对比,整理总结两个模型各自的适用范围。     

城市房屋拆迁补偿二叉树期权定价模型

房屋拆迁的补偿定价在关系人之间存在争议,导致拆迁项目进度迟缓。因此,对北京市海淀区永安路东南角城中村环境整治项目中的拆迁实例进行实证分析。首先,构建了城市房屋拆迁补偿二叉树实物期权定价模型,然后进行了拆迁补偿价格实证分析,并与政府实际货币补偿进行比较,验证了现行政府拆迁补偿价格的不合理性。最后,从求解结果、决策角度、方法设计和不确定性四个方面总结了城市房屋拆迁补偿二叉树实物期权定价模型的先进性。     

技术管理型人力资本定价模型研究——基于人力资本期权的角度

文章针对技术管理型人力资本的价值,提出了较为准确的人力资本期权定价模型.该模型通过模拟金融期权中的二项式定价模型中的各种变量,将人力资本投资过程分解,动态地展现了各个阶段中人力资本的价值变动情况.该方法不仅充分肯定了技术管理人员所创造的价值,更较为创新地结合当代中国企业所处的动态竞争的复杂环境,对由人力资本投资所产生的管理者的决策灵活性的价值进行有效计量.     

基于Black—Scholes期权定价模型下若干假设的修正与研究——以交易成本假设和支付红利假设为例

期权定价问题是金融工程学的核心问题之一1973年,美国著名的金融数学家Black和Scholes发表了关于期权定价的开创性论文．文中以有效市场和股票价格满足几何布朗运动等为假设条件,利用无套利原理和Ito公式推出了著名的Black--Scholes模型．该模型是期权定价发展史上的里程碑,它为期权乃至其他为定价权益的定价打下了坚实的基础,使得原本空洞的期权定价在理论上有了依据．     

从期权定价分析中国权证的投资价值

在对期权定价的理论基础上，本文结合中国证券市场中的认股权证进行实证分析，认为中国的权证市场投机因素比较大，权证的价格背离了理论价值。     

基于优化BP网络的电网短期负荷预测研究

如何提升电网负荷短期预测水平是电网企业亟待解决的问题。本文针对传统的BP神经网络算法所存在的学习过程收敛速度慢、算法易陷入局部极小点和鲁棒性差等缺陷,引入粒子群优化算法对其进行优化和改进,使之具备更加完善的性能。通过实际电网负荷预测的实验与比较,证明了所构建的符合预测系统的准确度。     

基于免疫粒子群优化神经网络的经济预测算法研究

在分析宏观经济系统特点之后,针对现有的采用人工神经网络对经济系统进行建模和预测的方法存在的问题,文章提出了一种改进的免疫粒子群优化神经网络算法。仿真结果表明：这种算法能够增强神经网络的泛化能力,提高系统模型的预测精度,使预测误差从原来BP神经元网络的15％下降到改进后的5％.     

基于改进型伪并行遗传算法的背包问题求解

文章提出了综合运用不同贪婪解码策略的改进型伪并行遗传算法以求解0／1背包问题。该算法有效避免了种群的单一性。在初始种群的构造以及约束条件的处理方面采用了贪婪法,群体之间的信息交换采用粗粒度孤岛模型。仿真研究表明,该算法有效克服了标准遗传算法早熟收敛问题,寻优效率较高。     

基于粒子群优化算法的洛伦兹曲线参数估计及基尼系数的计算

根据已有洛伦兹曲线模型,应用粒子群优化算法对洛伦兹曲线参数进行估计。由拟合的洛伦兹曲线计算2002-2011年我国城镇和农村的基尼系数,再利用"分组加权法"得出我国总体的基尼系数。结果表明:粒子群优化算法可以有效地估计洛伦兹曲线中的参数;由该算法的估计参数所确定的洛伦兹曲线估算2002-2011年基尼系数,其变化趋势与其它预测相符。从而为洛伦兹曲线提供了可靠、有效的参数估计方法。     

基于粒子群优化反向传播神经网络的铁路路基沉降量预测

铁路路基沉降规律复杂、沉降量难以预测,因此提出一种粒子群优化反向传播神经网络的路基沉降量预测模型。传统神经网络建模时存在收敛速度慢、易陷入局部极小值等不足。因此,通过粒子群算法修正网络的初始权/阈值,提高全局收敛性,建立基于粒子群优化的反向传播神经网络预测模型。通过对宝中线实测数据进行仿真实验,结果显示：经粒子群优化的神经网络可避免局部极小问题,加快网络收敛速度,提高了对铁路路基沉降量的预测精度。     

融资融券交易保证金比例的个性化动态设置研究

保证金比例的个性化动态设置是中国证券市场中融资融券信用交易业务发展的必然趋势.文章根据融资融券交易的保证金信用融资模式,构建了ARIMA-GARCH-BSM期权定价模型,利用结构化建模方法探讨如何解决融资融券信用交易业务保证金比例动态设置问题,并选择融资融券交易比较活跃的标的武钢股份进行了实例验证计算.检验结果表明该模型有效性很高.     

CEV模型下两值期权的数值解

假设标的股价服从不变方差弹性（CEV）模型下，推导出两值期权的定价公式。利用有限差分格式，给出具体的数值算法，并将其应用于实例中，通过对此算例做的一系列数值实验，验证了算法的有效性。     

多目标双重覆盖下的急救中心选址及其狼群算法求解

考虑到急救中心提供的急救服务的时效性以及服务的特殊性，通过优化急救中心选址和合理安排急救车数量，提高急救系统的运营效率，保证患者生命安全。结合实际情况对某地区当前急救服务进行改善，对当前急救中心进行优化，选址合适的候选点安排一定数量的救护车提供高效的急救服务，建立多目标双重覆盖模型，并设计狼群基因算法对其进行求解。算法采用游走、召唤、围攻等搜索方法，能够有效找到较优解，而且快速的邻域解的适应度计算方法确保了其搜索效率。以某区急救中心为研究对象，从候选急救机构中选择合适的医疗设施作为急救中心提供急救服务，并对每个急救中心的救护车数量进行管理，以满足居民日常急救就医需求，求解结果使区域医疗资源配置更加均衡，为探索建立分级诊疗和双向转诊机制打下基础。     

Evaluation of the Reverse Mortgage Option in Hong Kong

The reverse mortgage is a very useful financial product for senior citizens who own homes but do not have a cash income, while it is a high‐risk product from the lender's perspective. One of benefits of reverse mortgages is that the debt limit is restricted to the scope of the disposition price of the collateralized house, which is considered a put option to borrowers. The present study evaluates the option value of the reverse mortgage in Hong Kong through an empirical analysis using the Black–Scholes option‐pricing model. Moreover, the present study shows specific monetary values through option matching to the consumer situation, contributing to the increased understanding of reverse mortgages from the consumer's point of view.