导读:本文包含了衍生品定价模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:气温模型,天气衍生品,定价模型,蒙特卡洛模拟
衍生品定价模型论文文献综述
严佳慧[1]（2019）在《基于中国城市气温的天气衍生品定价模型比较》一文中研究指出随着全球变暖,近些年全球各地都受到不同程度气象灾害的影响。天气的变化不仅会对人们的生活有着不可忽视的影响,也会对大量经济体造成难以估计的经济损失。其中,美国的整体经济中有大约30%收到天气的影响,而中国则更为严重。中国相较于美国更多地依赖于农业发展,而天气恰恰是决定农业产量的一大关键因素,所以在中国能够有效对冲天气风险的金融产品是亟待开发的。天气衍生品的诞生,可以帮助受天气影响较大的产业有效地规避或对冲天气风险,进而保障稳定的收益.因此,天气衍生品的重要性不言而喻。虽然天气衍生品市场在全球范围仍然处于起步状态,但在未来,天气衍生品市场必定会越来越受欢迎。这是因为大量产业无法消除天气风险带来的损益影响,而天气灾害相关的保险产品又难以发展。因此,在中国还未开展天气衍生品市场的背景下,研究适合中国城市气温的天气衍生品定价模型意义重大。本文选取了两个经典的气温模型,基于中国五座典型城市的气温数据,分别进行了天气衍生品定价,并对两个模型的差异进行了分析比较。同时,我们设计了基于五个城市取暖量(Heat Degree Day,HDD)的看涨期权,并通过蒙特卡洛模拟法获取了期权价格。结果显示Alaton模型和Benth模型都能捕获绝大部分中国城市气温数据的季节性信息,但是蒙特卡洛模拟的结果中仍存在不可忽视的误差。在调整基准气温后,结果显示误差没有消除。基准气温的变动只能影响衍生品定价的相对误差,主要原因为中国城市气温残差的非正态性和模型假设不相符。最后,文章对中国天气衍生品市场的未来发展进行了展望,结合中国市场提出了相关政策和建议。本文共分为八个部分:第一部分介绍了本文的研究背景和选题意义,以及主要贡献。第二部分综述了国内外专家对于天气衍生品定价模型的研究历程和成果。第叁部分阐述了天气衍生品的定义、分类和相较于保险业的优势。第四部分对两个经典模型进行数学表达,并在理论上比较模型差异。第五部分基于中国城市气温数据,对天气衍生品定价模型进行回归分析,比较参数估计的差异。第六部分根据气温模型,在无套利假设下,获取气温期权的解析表达。第七部分设计了天气衍生品期权,并通过蒙特卡洛模拟法进行衍生品定价。第八部分综述了本文的结论与启示。(本文来源于《山东大学》期刊2019-05-22）
胡亚茹[2]（2019）在《基于O-U模型的气温衍生品定价研究》一文中研究指出本文以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。(本文来源于《武汉金融》期刊2019年04期）
崔海蓉,周颖,鲁训法[3]（2019）在《多分布假设下的AR-EGARCH气温预测模型研究——基于气温衍生品定价视角》一文中研究指出如何实现准确定价是目前气温衍生品研究领域的热点问题。已有研究表明:合适的气温预测是气温衍生品精确定价的关键,因此创新性地提出在正态分布、t分布与GED分布这叁种分布假设下,构建AR-EGARCH气温预测模型,从而抓住气温波动率的非对称动态特征,并与AR-GARCH气温预测模型进行对比分析。结果显示,无论是样本内拟合,还是样本外预测,AR-EGARCH模型都具有显着的优越性,且不同城市的日平均气温数据具有不同的残差分布形态,因此得出用传统单一分布假设对不同城市进行气温预测会降低预测精度。(本文来源于《生态经济》期刊2019年01期）
蔡志丹,吴凡[4]（2018）在《两种常见金融衍生品定价模型的比较及分析——基于华夏上证50ETF的数据》一文中研究指出金融衍生品定价在风险管理、金融交易中具有重要应用。定价方法中常用的两个模型有B-S模型和二叉树模型,关于两者的优缺点也是众说纷纭,本文首先对这两个模型进行简单基本介绍,然后现选取2018年5月3日华夏上证50ETF欧式看涨期权的数据验证和分析这两个模型的优劣性。我们发现B-S定价模型的拟合程度高于二叉树定价模型,但二叉树模型简单明了,也有一定的适用性。(本文来源于《当代经济》期刊2018年20期）
李光宇[5]（2018）在《金融衍生品的定价模型与投资策略》一文中研究指出金融衍生品的应用对于降低甚至避免金融市场的风险具有很大的意义,但是,能否将金融衍生品的作用发挥到更大化,主要是由衍生品的价格决定的。而且,人们也越来越关注投资基金以及如何将金属衍生品应用于投资的代替、投资的优化、市场风险以及流动性风险的管理等。文章主要通过对金融衍生品相关的代表性定价模型进行调研和介绍,对金融衍生品的相关投资策略进行了阐述。(本文来源于《中国市场》期刊2018年25期）
许超,董迎辉[6]（2018）在《马氏机制转换的含跳的O-U随机死亡率模型下看涨期权型长寿风险衍生品的定价（英文）》一文中研究指出本文考虑了一个马氏机制转换的含跳的O-U随机死亡率模型.在该模型中,我们用一个连续时间有限状态的齐次马氏链来刻画经济和环境的状态.利用测度变换的方法,我们得到了期权型长寿风险衍生品价格的傅里叶变换的指数仿射型表达公式.(本文来源于《应用概率统计》期刊2018年03期）
王悦[7]（2018）在《波动率衍生品在Heston模型及其推广模型下的定价研究》一文中研究指出近年来,金融危机带给人们的冲击,使人们逐步意识到对于波动率风险的管理的重要性。为了满足投资者和风险管理者等对于波动率风险管理多样化的需求,波动率衍生产品市场迅速扩大。方差互换和波动率互换这类波动率衍生品是管理这种风险的一种非常重要的金融工具。因此本文主要从下面五个部分对不同模型下的方差互换和波动率互换进行定价问题的研究。第一章首先说明了在现有的金融市场中对于波动率衍生品定价问题研究的意义以及目的,然后阐述了方差互换和波动率互换在学术研究领域的研究现状,并给出了本文的主要工作内容及安排。第二章首先回顾了本文研究所需的随机分析的一些基础定义以及重要的定理,包括It?o积分的有关概念、It?o公式、Girsanov定理,从理论的角度说明了测度变换的原理;其次介绍了风险中性定价方法;最后给出了定价问题所要用到的Fourier变换的相关定义。第叁章对方差互换这类远期合约进行了简要介绍,在Heston随机波动率模型和带随机利率的随机波动率模型下,运用Fourier变换的方法以及降维的思想,给出了离散采样下方差互换定价公式解的封闭形式。第四章则是在Heston模型及其一类引入弹性参数p的推广模型下,给出了波动率互换的定价公式。首先对波动率互换这类波动率衍生品进行了简要介绍,然后利用特征函数的方法,在Heston模型下给出了波动率互换的定价公式,该方法不要求已知波动率过程的具体分布,因而对推广模型同样适用,给出了推广模型下波动率互换的定价公式的近似解。第五章从Euler-Maruyama算法的角度介绍了数值求解的过程。利用蒙特卡洛模拟的方法,从数值模拟的角度对第叁章和第四章得到的定价公式进行验证,以说明定价方法的有效性。(本文来源于《北京工业大学》期刊2018-05-01）
林炜[8]（2018）在《基于随机波动率模型的VIX衍生品定价研究》一文中研究指出随着金融衍生品市场的发展以及数理金融理论研究的深入,相关期权产品及其期权定价理论日益复杂。例如:芝加哥期权交易所(CBOE)在2004年专门成立期货交易所CFE(CBOE Future Exchange)并开始交易S&P500(SPX)波动率指数VIX的期货,2006年又推出了 VIX期权。之后的近20年里波动率已经被交易员、投资者和基金经理广泛接受为一种资产类型,并用于投资、分散和对冲资产组合中的集中度和尾部风险。波动率衍生品交易量已经取得了稳步的提升,受到了绝大多数投资者的亲睐,这直接促使波动率期权的定价理论也随之蓬勃发展,定价的方法也不断推层出新。本文就基于之前模型,再推广和发展用随机波动率模型定价VIX衍生品。早期传统的期权定价模型来自于1997年诺贝尔经济学奖获得者罗伯特·默顿和迈伦·斯克尔斯创立和发展的Black-Scholes模型(简称:BS模型)。鉴于该模型的相对简单并且高效,现今任然占据主流地位,甚至现在学术界比较前沿的模型都是基于此模型建立和延伸的。用随机波动率模型定价VIX衍生品的方法可大致分为两种:一致性建模和独立性建模。对VIX采用一致性建模是以S&P500指数和它的随机波动率建模为起点,并且根据这个动态随机偏微分方程和VIX的定义,推导出VIX指数的表达式,从而可以基于这个表达式对VIX衍生品进行定价。另外一种受到广泛关注的方法是独立性建模方法,它是指直接指定随机偏微分方程就是VIX指数动态过程,再基于这个动态过程对VIX期权和VIX期货进行定价。本文只采用一致性建模方法,独立性建模只是顺带提及。因为考虑到VIX始终是S&P500的波动率指数,必须要考虑到S&P500和VIX之间的内在联系,而采用回避S&P500的独立性建模就显得不那么实际。这篇文章所做的工作主要有:1.首先利用李对称理论在偏微分方程上的运用,推广一个已知的贝塞尔过程的结论。我们构造了一个新的4/2随机波动率框架,把着名的Heston随机波动率和3/2随机波动率作为仅仅是4/2随机波动率下参数形式。Heston的瞬时方差是一个均值回复的平方根贝塞尔过程(也叫做CIR过程或者简称平方根过程,因为其扩展项的指数是一个平方根)。而CIR过程的倒数过程依旧是一个均值回复过程,由此发展出3/2随机波动率模型,因该过程的扩展项指数是3/2。所以我们的模型是考虑两个过程的线性迭加,这就解释了为什么我们的波动率取名叫4/2(=1/2+3/2)随机波动率。在此波动率上,我们构造了一个全新的拥有两个经典模型优点的4/2随机波动率加跳模型,记为4/2SVJ模型。为了确保我们的模型是合理定义的,我们要证明两点。第一我们先证明在此模型下资产的贴现过程是一个鞅而不仅仅是局部鞅。第二我们还需要证明该随机偏微分方程不会随着时间而爆破或者到达零。通过将实际方差过程定义为对数资产的二次变差过程,我们推导出资产和实际方差的傅立叶-拉普拉斯变换(Fourier-Laplace Transform)的闭形式解(Closed-form Solutions)。事实上只要得到该闭形式解,无论是利用快速傅立叶变换算法(FastFourier Transform Algorithm,简称:FFT算法)还是傅立叶COS算法都能很快计算出关于该标的资产衍生品和方差衍生品,例如:欧式期权、美式期权和方差互换。2.使用S&P500数据,利用Hansen在1982年提出的广义矩估计法对各个模型进行一次参数估计,并且通过假设检验考察模型是否被过度限制。我们发现在不同时期,模型中用于模拟随机波动率Vt的指数参数并不是一层不变的1/2或者3/2。固定随机波动率的指数在1/2和3/2都被认为是模型被过度限制。由此在推广贝塞尔过程的结论下,我们推导了另外一种全新的模型,自由随机波动率模型,记为FSV模型。该模型打破以往常规,把随机波动率指数数值设置在一个固定区间上的自由变量,让数据指向这个指数到一个真实的具体值。而这个区间的宽度下,取特别的数值又将着名的Heston模型和3/2模型作为FSV模型下的特例,并且我们还证明在此宽度下,保证FSV模型中贴现的资产过程依旧是一个鞅且不会爆破。最后在此基础上构造出了只带下跳的和带有不对称跳的自由随机波动率模型,分别记为FSV-DJ模型和FSV-AJ模型。在这叁种模型下我们给出了 VIX期权和期货的定价公式。3.为了使资产模型更好的与实际收益分布相符,许多纯跳勒维过程被人为的构建出来,这些纯跳过程可在有限时间内产生无限(高频)的跳跃,即拥有无限活跃度(Infinite Activity)。我们通过时变的构造方法将4/2随机波动率嵌入指数勒维过程来模拟随机波动率,并将新模型记为NTS-4/2SV模型。为了反应杠杆效应,我们采取了 Heston模型的方法,即在NTS-4/2SV模型中添加与4/2随机波动率相关的扩散项,实现了资产价格与波动率的相关性,这个新模型我们记为NTS-4/2SVR模型。事实上,并不局限于4/2随机波动率类的模型环境,1/2和3/2随机波动率也可以嵌入指数勒维过程来模拟资产随机波动率结构,并且带上杠杆效应。我们记为NTSSV与其带有杠杆效应的NTSSVR,和NTS-3/2SV与其带有杠杆效应的NTS-3/2SVR。最后我们不仅推导了各种模型下的期权期货定价公式,还推导了在连续对冲交易条件下,方差最优对冲策略的数值解法。(本文来源于《浙江大学》期刊2018-04-01）
汪烨琳[9]（2017）在《基于时变趋势估计的房地产衍生品定价模型研究》一文中研究指出房地产业是国民经济的重要组成部分,对经济社会的影响日益显着。目前只有欧美国家有较成熟的房地产衍生品市场,然而房地产衍生品因其具有风险管理、价格发现、丰富投资等功能受到越来越多的关注。随着房地产市场和金融市场的发展,发展房地产衍生品市场是必然趋势。房地产价格指数预测和房地产衍生品定价方法研究是房地产理论研究领域两个非常重要的内容。国内学者对房价指数预测方法的研究取得了丰厚的成果,利用多种可靠的、先进的预测方法得到了非常好的预测效果。本文立足于如何将这些预测方法的优势应用于房地产衍生品定价模型中,优化定价模型,使其能更精确、灵活、动态地对房价指数衍生品定价这一目标展开研究。本文首先阐述了课题的研究背景和意义。其次,为更好地了解房地产价格指数预测方法和房地产衍生品定价模型,对国内外相关研究做了综述,梳理多种房价指数预测方法和主要的房地产衍生品定价模型,尤其归纳总结了定价模型的定价视角、原理、趋势估计方法等。在此基础上,考虑定价模型先进性、灵活性和可操作性,选择Fabozzi和Shiller提出的定价框架做重点研究。本文以Fabozzi和Shiller的房地产衍生品定价框架为基础,调整模型中的时间为相对于房地产指数两个价格更新之间的期间,对房价指数随机过程按指数周期做分段处理,利用二次指数平滑法实现动态趋势估计,构建了基于时变趋势估计的房地产衍生品定价模型。之后,为进一步提高定价过程的动态性与精确性,将定价模型中的均值回复速率和波动率参数设置为含时间变量,分别用鞅估值法和二次变差法估计时变参数,进而提出房价指数的时变O-U模型。本文借助芝加哥商业交易所上的SP/CS住房指数和以其为标的的期货合约,展示以上两个衍生品定价模型的定价过程,得到各参数合理的估计值,验证时变趋势定价模型和时变O-U过程定价模型的可行性与正确性。对比原模型趋势估计与风险市场价格期限结构的计算结果,得出两个定价模型有定价动态、精确,对波动敏感,能适应波动大、历史短的指数序列等优势。最后将时变O-U模型应用于我国百城住宅价格指数,得到房价指数预测值的期限结构与实际指数趋势一致,表明该时变模型可用于未来我国房地产衍生品的定价。(本文来源于《重庆大学》期刊2017-04-01）
陈雪娟[10]（2016）在《基于O-U模型的天气衍生品定价研究》一文中研究指出本文通过对郑州市1951-2013年日均气温数据进行分析,建立均值回复O-U模型,对参数进行估计,并检验模型预测的准确度,研究表明:基于均值回复O-U模型的时间序列能够很好的对气温进行预测。最后通过蒙特卡洛模拟方法进行多条路径模拟得到收敛的期权价格。(本文来源于《环球市场信息导报》期刊2016年48期）
衍生品定价模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
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。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
衍生品定价模型论文参考文献
[1].严佳慧.基于中国城市气温的天气衍生品定价模型比较[D].山东大学.2019
[2].胡亚茹.基于O-U模型的气温衍生品定价研究[J].武汉金融.2019
[3].崔海蓉,周颖,鲁训法.多分布假设下的AR-EGARCH气温预测模型研究——基于气温衍生品定价视角[J].生态经济.2019
[4].蔡志丹,吴凡.两种常见金融衍生品定价模型的比较及分析——基于华夏上证50ETF的数据[J].当代经济.2018
[5].李光宇.金融衍生品的定价模型与投资策略[J].中国市场.2018
[6].许超,董迎辉.马氏机制转换的含跳的O-U随机死亡率模型下看涨期权型长寿风险衍生品的定价（英文）[J].应用概率统计.2018
[7].王悦.波动率衍生品在Heston模型及其推广模型下的定价研究[D].北京工业大学.2018
[8].林炜.基于随机波动率模型的VIX衍生品定价研究[D].浙江大学.2018
[9].汪烨琳.基于时变趋势估计的房地产衍生品定价模型研究[D].重庆大学.2017
[10].陈雪娟.基于O-U模型的天气衍生品定价研究[J].环球市场信息导报.2016