认股权证定价的蒙特卡罗模拟方法及其改进技术
第八章--蒙特卡洛期权定价方法

第八章蒙特卡洛期权定价方法在金融计算中蒙特卡洛模拟是一种重要的工具:可以用来评估投资组合管理规则、为期权定价、模拟套期保值交易策略、估计风险价值。
蒙特卡洛方法主要的优势在于对大多数情况都适用、易于使用、灵活。
它把随机波动性和奇异期权的很多复杂特性都考虑进去了,更倾向于使用处理高维问题,而网格和PDF分析框架却不适用。
蒙特卡洛模拟潜在的劣势在于它的计算量大。
多次的重复需要完善我们所关注的置信区间的估计。
利用方差缩减技术和低差异序列可以部分的解决这个问题。
本章的目的是解释这些技术在一些例子上的应用,包括一些路径依赖型期权。
这章是第四章的延伸,在第四章里我们讨论了蒙特卡洛积分。
需要强调的是蒙特卡洛方法是概念上的一个数字积分工具,即使我们适用更多的“模拟”或“抽样”。
在使用低差异序列而不是伪随机生成时这需要牢记。
如果可能,我们可以把模拟的结果和分析公式进行比较。
很明显我们这样做的目标是一个纯粹的教学。
如果你要计算一个矩形房间的面积,你只需要用房间的长度乘以房间的宽度即可,而不必要计算有多少次一块标准砖与这个表面相匹配。
尽管如此,你还是应该学会在一些简单案例中首先适用模拟的方法,在这些简单的例子中我们可以检验答案的一致性;更进一步,我们也要看为达到方差减小的目的分析公式可用于的模拟期权可能更有力的控制变量。
蒙特卡洛应用的出发点是生成样本路径,这个生成的样本路径给予一个描述价格(或利率)动态的随机微分方程。
在8.1节我们解释几何布朗运动的路径生成;在一个具体例子中模拟两个对冲策略,我们也会讨论布朗桥,它是适时推进模拟样本的一个替代方案。
在8.2节将讨论交换期权,它被用作为一个如何将这种方法推广到多维过程的一个简单实例。
在8.3节我们考虑一个弱路径依赖型期权的例子,这是个下跌敲出看跌期权;我们加入了有条件的蒙特卡洛和为减小方差抽样的重要性。
在8.4节将讨论到强路径依赖型期权,同时我们证明了运用控制变量和低差异序列为算术平均亚式期权定价。
蒙特卡洛期权定价方法

第八章蒙特卡洛期权定价方法在金融计算中蒙特卡洛模拟是一种重要的工具:可以用来评估投资组合管理规则、为期权定价、模拟套期保值交易策略、估计风险价值。
蒙特卡洛方法主要的优势在于对大多数情况都适用、易于使用、灵活。
它把随机波动性和奇异期权的很多复杂特性都考虑进去了,更倾向于使用处理高维问题,而网格和PDF分析框架却不适用。
蒙特卡洛模拟潜在的劣势在于它的计算量大。
多次的重复需要完善我们所关注的置信区间的估计。
利用方差缩减技术和低差异序列可以部分的解决这个问题。
本章的目的是解释这些技术在一些例子上的应用,包括一些路径依赖型期权。
这章是第四章的延伸,在第四章里我们讨论了蒙特卡洛积分。
需要强调的是蒙特卡洛方法是概念上的一个数字积分工具,即使我们适用更多的“模拟”或“抽样”。
在使用低差异序列而不是伪随机生成时这需要牢记。
如果可能,我们可以把模拟的结果和分析公式进行比较。
很明显我们这样做的目标是一个纯粹的教学。
如果你要计算一个矩形房间的面积,你只需要用房间的长度乘以房间的宽度即可,而不必要计算有多少次一块标准砖与这个表面相匹配。
尽管如此,你还是应该学会在一些简单案例中首先适用模拟的方法,在这些简单的例子中我们可以检验答案的一致性;更进一步,我们也要看为达到方差减小的目的分析公式可用于的模拟期权可能更有力的控制变量。
蒙特卡洛应用的出发点是生成样本路径,这个生成的样本路径给予一个描述价格(或利率)动态的随机微分方程。
在8.1节我们解释几何布朗运动的路径生成;在一个具体例子中模拟两个对冲策略,我们也会讨论布朗桥,它是适时推进模拟样本的一个替代方案。
在8.2节将讨论交换期权,它被用作为一个如何将这种方法推广到多维过程的一个简单实例。
在8.3节我们考虑一个弱路径依赖型期权的例子,这是个下跌敲出看跌期权;我们加入了有条件的蒙特卡洛和为减小方差抽样的重要性。
在8.4节将讨论到强路径依赖型期权,同时我们证明了运用控制变量和低差异序列为算术平均亚式期权定价。
蒙特卡罗法的改进之重要抽样法ppt课件

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蒙特卡洛模拟方法

蒙特卡洛模拟方法蒙特卡洛模拟方法(Monte Carlo simulation)是一种基于随机过程的数值计算方法,通过生成大量随机数来模拟实际问题的概率分布和确定性结果。
它的原理是通过随机抽样和统计分析来近似计算复杂问题的解,适用于各种领域的问题求解和决策分析。
蒙特卡洛模拟方法最早于20世纪40年代在核能研究中出现,命名源于摩纳哥的蒙特卡洛赌场,因为其运作原理与赌场的概率计算类似。
它的核心思想是通过大量的重复实验来模拟问题的解空间,并基于统计原理对结果进行分析。
蒙特卡洛模拟方法的应用领域广泛,包括金融、工程、物理、统计学、风险管理等。
在金融领域,蒙特卡洛模拟方法可以用于模拟股票价格的变动,估计期权的价格和价值-at-risk(风险价值),帮助投资者进行风险管理和资产配置。
在工程领域,蒙特卡洛模拟方法可以用于模拟不同参数对产品性能的影响,优化产品设计和工艺流程。
在物理学中,蒙特卡洛模拟方法可以用于模拟粒子运动轨迹,研究核反应和量子系统的行为。
在统计学中,蒙特卡洛模拟方法可以用于估计未知参数的分布和进行概率推断。
1.明确问题:首先需要明确问题的目标和约束条件。
例如,如果要求估计一个金融产品的价值,需要明确产品的特征和市场环境。
2.设定模型:根据问题的特性,建立模型。
模型可以是概率模型、物理模型、统计模型等,用于描述问题的随机性和确定性因素。
3. 生成随机数:根据问题的特点,选择适当的随机数生成方法。
常见的随机数生成方法包括伪随机数生成器、蒙特卡洛(Monte Carlo)方法、拉丁超立方(Latin Hypercube)采样等。
4.进行实验:根据模型和随机数生成方法,进行大量的实验。
每次实验都是一次独立的抽样过程,生成一个样本,用于计算问题的目标函数或约束条件。
5.统计分析:对实验结果进行统计分析,得到问题的解或概率分布。
常用的统计分析方法包括均值、方差、最大值、最小值、分位数等。
还可以进行敏感性分析,评估输入参数对结果的影响程度。
期权定价中的蒙特卡洛模拟方法

期权定价中的蒙特卡洛模拟方法期权定价是金融市场中的一个重要问题。
近年来,蒙特卡洛模拟方法在期权定价中得到了广泛的应用。
蒙特卡洛模拟方法是一种基于随机模拟的数值计算方法,通过生成大量的随机样本来估计某些数量的数值。
下面将介绍蒙特卡洛模拟方法在期权定价中的基本原理及应用。
蒙特卡洛模拟方法采用随机数生成器生成大量的随机数,并利用这些随机数进行模拟计算。
在期权定价中,蒙特卡洛模拟方法可以用来估计期权的价格以及其他相关的风险指标,例如风险价值和概率分布等。
在蒙特卡洛模拟方法中,首先需要确定期权定价模型。
常用的期权定价模型包括布朗运动模型和风险中性估计模型等。
然后,根据期权定价模型,生成一个或多个随机数来模拟期权价格的变动。
通过对多个随机样本进行模拟计算,我们可以获得期权价格的分布情况及其他相关指标的估计值。
在期权定价中,蒙特卡洛模拟方法的精确度主要取决于两个方面:模拟路径的数量和模拟路径的长度。
路径的数量越多,模拟结果的精确度越高。
路径的长度越长,模拟结果的稳定性越好。
蒙特卡洛模拟方法在期权定价中的应用非常广泛。
例如,在欧式期权定价中,可以使用蒙特卡洛模拟方法来估计期权的风险价值和概率分布等指标。
在美式期权定价中,由于存在提前行权的可能性,蒙特卡洛模拟方法可以用来模拟期权的提前行权时机并确定最佳行权策略。
此外,在一些复杂的期权定价中,例如亚式期权和障碍期权等,蒙特卡洛模拟方法也可以提供有效的定价方法。
总之,蒙特卡洛模拟方法是期权定价中一种重要的数值计算方法。
它通过生成大量的随机样本来估计期权的价格及相关指标,具有较高的灵活性和精确度。
蒙特卡洛模拟方法在期权定价中广泛应用,为金融市场中的投资者和交易员提供了重要的决策工具。
蒙特卡洛模拟方法在期权定价中的应用非常广泛,下面将进一步介绍其在不同类型期权定价中的具体应用。
首先是欧式期权定价。
欧式期权是指在未来某个特定时间点(到期日)才能行使的期权。
蒙特卡洛模拟方法可以用来估计欧式期权的价格和概率分布等指标。
蒙特卡洛随机模拟方法

蒙特卡洛随机模拟方法摘要:蒙特卡洛随机模拟方法是一种通过随机采样和统计分析来解决数学问题的方法。
本文将从蒙特卡洛方法的起源、原理、应用以及优缺点等方面进行全面、详细、完整且深入地探讨。
1. 引言蒙特卡洛随机模拟方法是20世纪40年代由于法国科学家Stanislaw Ulam和美国科学家John von Neumann等人共同发展起来的一种重要的计算方法。
该方法通过随机数生成和统计分析的过程,模拟复杂的随机现象,解决各种数学问题,应用于各个领域。
2. 原理蒙特卡洛随机模拟方法基于大数定律和中心极限定理,通过生成大量的随机样本,对概率分布进行模拟和逼近,从而得到所求问题的近似解。
其基本原理可以归纳为以下几个步骤:1.建立数学模型:确定问题的数学模型,并将其转化为可计算的形式。
2.生成随机数:根据概率分布和随机数生成器,产生满足要求的随机数。
3.模拟实验:根据生成的随机数,进行模拟实验,并记录相应的结果。
4.统计分析:对模拟实验的结果进行统计分析,得到所求问题的近似解。
3. 应用蒙特卡洛随机模拟方法在各个领域有着广泛的应用,以下列举了部分典型的应用场景:3.1 金融领域蒙特卡洛方法在金融领域中被广泛应用于风险评估、期权定价、投资组合优化等问题。
通过模拟股价的随机波动,可以对不同的金融产品进行风险评估,提供决策支持。
3.2 物理学领域在物理学领域,蒙特卡洛方法被用于模拟粒子的运动轨迹、计算量子态的性质等问题。
通过生成大量的随机数,可以模拟复杂的物理过程,得到实验无法观测到的信息。
3.3 生物学领域生物学中的蒙特卡洛方法主要应用于蛋白质结构预测、基因表达调控网络的建模等问题。
通过随机模拟分子的运动,可以预测蛋白质的折叠结构,并推断其功能和相互作用关系。
3.4 工程领域在工程领域,蒙特卡洛方法通常用于模拟复杂系统的可靠性和优化设计。
通过对系统的不确定性进行随机抽样和模拟,可以评估系统的可靠性,并进行可靠性设计和优化。
第一讲蒙特卡洛模拟及衍生品定价ppt课件
累计盈利350万美元
• 协议汇率:
0.7815-0.9600美元/澳元
• 加权协议汇率: 0.8971美元/澳元
• 杠杆比率:
2.5
• 合约签订日:
2008年7月16日
• 汇率现价:
0.9749美元/澳元
• 合约开始时间: 2008年10月15日
定价分析:
定价步骤
• 给出(月)汇率演化的随机过程(包括参数、初值) • 模拟出一条路径 • 给出这条路径上每个月的损益 • 计算累计损益 -当节点价格大于协议价格,则收益:节点价格-协议价格 -当节点价格小于协议价格,则损失:2.5*(节点价格-协议价格) -计算所有节点的累计损益 • 如果累计损益大于350万元,则合约停止 • 如果累计损益小于350万元,则合约继续 • 得到多条实际的损益路径 • 现金流贴现定价
5.4
5.6
5.8
6
• 得到200个期权价格 • 得到期权价格的直方图及定价区间
估计亚式期权的定价区间
• 亚式期权是一种路径依赖型期权,它的收益函数依赖于期 权存续期内标的资产的平均价格
•
离散平均价格
A 1 n S n i1
ti
• 亚式看涨期权的现金流
maxN1
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K, 0,
——Merriam-Webster, Inc.,1994,P754-755
蒙特卡洛方法的基本原理
•基本思想:抽样试验来计算参数的统计特征,最 后给出求解问题的近似值。 •理论依据:中心极限定理及大数定律为其主要理 论基础 •主要手段:随机抽样 •使用前提:已知随机变量服从的分布或可以化为 已知分布的变量的函数。
第一讲 蒙特卡洛模拟及衍生品定价
金融工程中的蒙特卡洛方法(一)
金融工程中的蒙特卡洛方法(一)金融工程中的蒙特卡洛介绍•蒙特卡洛方法是一种利用统计学模拟来求解问题的数值计算方法。
在金融工程领域中,蒙特卡洛方法被广泛应用于期权定价、风险评估和投资策略等各个方面。
蒙特卡洛方法的基本原理1.随机模拟:通过生成符合特定概率分布的随机数来模拟金融市场的未来走势。
2.生成路径:根据设定的随机模拟规则,生成多条随机路径,代表不同时间段内资产价格的变化情况。
3.评估价值:利用生成的路径,计算期权或资产组合的价值,并根据一定的假设和模型进行风险评估。
4.统计分析:对生成的路径和价值进行统计分析,得到对于期权或资产组合的不确定性的估计。
蒙特卡洛方法的主要应用•期权定价:蒙特卡洛方法可以用来计算具有复杂特征的期权的价格,如美式期权和带障碍的期权等。
•风险评估:通过蒙特卡洛模拟,可以对投资组合在不同市场环境下的价值变化进行评估,进而帮助投资者和风险管理者制定合理的风险控制策略。
•投资策略:蒙特卡洛方法可以用来制定投资组合的优化方案,通过模拟大量可能的投资组合,找到最优的资产配置方式。
蒙特卡洛方法的改进与扩展1.随机数生成器:蒙特卡洛方法的结果受随机数的生成质量影响较大,因此改进随机数生成器的方法是常见的改进手段。
2.抽样方法:传统的蒙特卡洛方法使用独立同分布的随机抽样,而现在也存在一些基于低差异序列(low-discrepancysequence)的抽样方法,能够更快地收敛。
3.加速技术:为了提高模拟速度,可以采用一些加速技术,如重要性采样、控制变量法等。
4.并行计算:随着计算机硬件性能的提高,可以利用并行计算的方法来加速蒙特卡洛模拟,提高计算效率。
总结•蒙特卡洛方法在金融工程中具有广泛的应用,可以用于期权定价、风险评估和投资策略等多个方面。
随着不断的改进与扩展,蒙特卡洛方法在金融领域的计算效率和准确性得到了提高,有助于金融工程师更好地理解和控制金融风险。
蒙特卡洛方法的具体实现步骤1.确定问题:首先需要明确要解决的金融工程问题,例如期权定价或投资组合优化。
期权定价的Monte Carlo模拟精度改进技术及其R软件实现
期权定价的Monte Carlo模拟精度改进技术及其R软件实现熊炳忠
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2017(013)004
【摘要】提高模拟精度是蒙特卡洛模拟应用于解决实际问题的关键.在介绍对偶变量法、控制变量法、重要抽样技术以及分层抽样法的基本原理基础上,将这四种精度提高技术应用于标准欧式期权的模拟定价,基于R软件平台给出它们的实现程序,对比这些方法与普通蒙特卡洛模拟方法所给出期权定价的精度提高效果,结果表明它们都有较好的提高精度效果,尤其是分层抽样法,精度可以达到一般蒙特卡洛模拟精度的5倍之多.
【总页数】4页(P244-246,249)
【作者】熊炳忠
【作者单位】嘉兴学院南湖学院,浙江嘉兴314001
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于方差缩减的高维美式期权Monte Carlo模拟定价 [J], 陈金飚;林荣斐
2.随机波动率下障碍期权定价的对偶Monte Carlo模拟 [J], 温鲜;邓国和
3.基于Hull-White随机波动率模型的算术平均亚式期权Monte-Carlo定价 [J], 梁艳;王玉文
4.欧式算术平均亚式期权定价——基于Lévy过程的Monte Carlo仿真 [J], 杜子
平;邱虹
5.基于Merton模型与Monte Carlo模拟的障碍期权定价对冲 [J], 郑祥;韦勇凤因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
第八章蒙特卡洛期权定价方法.doc
第八章蒙特卡洛期权定价方法在金融计算中蒙特卡洛模拟是一种重要的工具:可以用来评估投资组合管理规则、为期权定价、模拟套期保值交易策略、估计风险价值。
蒙特卡洛方法主要的优势在于对大多数情况都适用、易于使用、灵活。
它把随机波动性和奇异期权的很多复杂特性都考虑进去了,更倾向于使用处理高维问题,而网格和PDF分析框架却不适用。
蒙特卡洛模拟潜在的劣势在于它的计算量大。
多次的重复需要完善我们所关注的置信区间的估计。
利用方差缩减技术和低差异序列可以部分的解决这个问题。
本章的目的是解释这些技术在一些例子上的应用,包括一些路径依赖型期权。
这章是第四章的延伸,在第四章里我们讨论了蒙特卡洛积分。
需要强调的是蒙特卡洛方法是概念上的一个数字积分工具,即使我们适用更多的“模拟”或“抽样”。
在使用低差异序列而不是伪随机生成时这需要牢记。
如果可能,我们可以把模拟的结果和分析公式进行比较。
很明显我们这样做的目标是一个纯粹的教学。
如果你要计算一个矩形房间的面积,你只需要用房间的长度乘以房间的宽度即可,而不必要计算有多少次一块标准砖与这个表面相匹配。
尽管如此,你还是应该学会在一些简单案例中首先适用模拟的方法,在这些简单的例子中我们可以检验答案的一致性;更进一步,我们也要看为达到方差减小的目的分析公式可用于的模拟期权可能更有力的控制变量。
蒙特卡洛应用的出发点是生成样本路径,这个生成的样本路径给予一个描述价格(或利率)动态的随机微分方程。
在8.1节我们解释几何布朗运动的路径生成;在一个具体例子中模拟两个对冲策略,我们也会讨论布朗桥,它是适时推进模拟样本的一个替代方案。
在8.2节将讨论交换期权,它被用作为一个如何将这种方法推广到多维过程的一个简单实例。
在8.3节我们考虑一个弱路径依赖型期权的例子,这是个下跌敲出看跌期权;我们加入了有条件的蒙特卡洛和为减小方差抽样的重要性。
在8.4节将讨论到强路径依赖型期权,同时我们证明了运用控制变量和低差异序列为算术平均亚式期权定价。
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行 了研 究 , 现 所 计 算 出 的 理 论 价 格 基 本 上 非 常 接 近 … ; 发 蔡
立 光 以 Bs模 型 与 Met . r n随机 跳 跃 期 权 定 价 模 型 对 18 o 9 7年 3月 2 8日之 前 在 台湾 证 券 交 易所 上 市 的 l 备 兑 权 证 进 行 2个
执 行 且 执 行 价 格 为 时 间 函 数 的权 证 定 价 模 型 , 通过 有 限 差 再 分 方 法 编 程 计 算 了一 个 实 例 , 析 了权 证 价 值 对 风 险 和 利 率 分 的敏 感 性 ; 百 祥 运 用 刘 志 强 修 正 的 Bs模 型 对 宝 钢权 证 井 ・ 进 行 实 证 分 析 ; 斌 等 将 分 数 布 朗运 动 定 价 模 型 应 用 于 唐 权 证 分 析 , 用 一 些 可 观 察 的 数 据来 对 公 司 权 益 价 值 及 波 动 利
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基 础 上 以鞍 钢权 证 为研 究样 本 对 我 国认 股 权证 定价 问题 进 行 实证 研 究 。研 究 结 论 认 为 ,基 于诸 如 对 偶 变 量 等 方 差
减 少技 术 的 蒙特 卡 罗模 拟 改 进 方 法 是 解 决认 股权 证 定价 问题 的一 种 有 效 途 径 。 关 键词 : 证 定 价 ;G R H模 型 ; 蒙特 卡 罗模 拟 ;对 偶 变 量 ;控 制 变量 权 AC
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学 报 Biblioteka 21 00年 第 3期 Jun l fn uta E gnei / nier gMaae et ora o d s l nier g E gne n ngm n I i r n i
认 股权 证 定 价 的蒙 特 卡 罗模 拟 方 法及 其 改进 技 术
出认 股 权 证 的 定价 公 式 以来 , 股 权 证 定 价 研 究 取 得 了许 多 认
重 要 研 究 成 果 。 R b ̄ Met oe r n把 BakShls 型 ( — o l .c o 模 c e Bs模 型 ) 广 到 支付 红 利 股 票 的期 权 定 价 问 题 … ; o 推 C x和 R s os给 出的 弹 性 波 动 率 (os n e sct o a ac , E 定 价 模 cnt t l t i f r ne C V) a a i y vi
研 究 , 研 究 结 果 表 明 : 用 历 史 股 价 资 料 估 计 BS模 型 参 其 利 — 数计 算 出 的权 证 理 论 价 值 对 台 湾权 证 存 在 价 格 低 估 现 象 ; 傅 世 昌在 股 本 稀 释 的 Bs模 型 基 础 上 , 出 了任 何 时 刻 都 可 — 提
马俊 海 ,王 彦
( 江财 经学 院金 融 学 院 ,浙 江 杭 州 3 0 1 ) 浙 10 8
摘 要 : 股 权 证 在 国际 金 融 市 场 上一 直备 受关 注 ,在 我 国金 融 市 场 中 也 得 到 越 来越 多 的 应 用 , 因此 对 其 进 行 认 合 理 定 价 显 得 尤 其 重要 。本 文 基 于 认 股 权 证 的期 权 特 征 分 析 和 标 的 资产 价 格 变 化 的 随 机 波 动 率假 设 ,运 用 蒙 特 卡 罗模 拟 方 法及 其 改进 技 术 对 认 股 权 证 定 价 问题 进 行 研 究 与探 讨 ,建 立认 股 权 证 的 蒙特 卡 罗模 拟 定 价 模 型 ,并 在 此
E A C G R H对 认 股 权 证 进 行定 价 , 现运 用 该 模 型 对 价 内认 股 发
率 这 两 个 不 可 观 察 的 变量 进 行 估 计 , 明 其 结 果 比 以往 的模 证
型 更 为 合 理 ; 明 亮 使 用 调 整 自 由 度 和 t分 布 , 陈 用 EA C G R H模 型求 解 原 正 态 分 布 , 且 用 Mot C d 并 ne a o模 拟 的 方 法 进 行 理 论定 价 , 果 表 明从 市 场 长 期 均 衡 的 角 度 看 , 结 该 方 法 相 对 于 BakSh l 公 式 在 定 价 上 明 显 有 效 ; 涛 、 l .co s c e 潘
型 , r n提 出 的股 价 路 径 应 是 一 个 跳 跃 扩 散 过 程 (u Me o t Jmp Df s nPoes 的跳 跃 扩 散 模 型 等 期 权 定 价 模 型对 权 证 的 iui rcs) f o 定 价 也 起 了 很 大 的 作 用 。 K w hr 和 Mas 运 用 u aaa r h
中 图分 类号 :F 3 . l 8 09 文献 标 识 码 : A 文 章 编 号 :10 - 6 ( 0 0 0 —0 50 0 46 2 2 1 ) 30 7 - 0 7
O 引 言
认 股 权 证 以其 融 资 便 利 、 冲 风 险 等 特 征 受 到 众 多 投 资 对 者 的青 睐 。特 别 是 在 我 国 , 些 年 来 为 了配 合 股 权 分 置 改 革 近 的需 要 , 如宝 钢权 证 等 一 批 重 要 的 权 证 产 品 的 交 易 异 常 活 诸 跃 。但 是 作 为 新 兴 的 市 场 , 国的 权 证 产 品市 场 定 价 出 现 了 我 许 多不 合 理 现 象 与 特 征 , 比如 上 市 首 日涨 幅 巨 大 、 炒 新 ” “ 特 征 明显 , 格 波 动 大 、 场 风 险 凸 显 , 常 出现 认 购 、 沽 齐 价 市 经 认 涨 齐 跌 , 场 价 格 和 理 论 价 格 出 现 严 重 偏 离 。 因此 , 求 科 市 寻 学 方 法 对 认 股 权 证 进行 准确 定 价 显 得 尤 其 重 要 。