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期权的价格信息与熵定价方法

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出版者 出版社:崧烨文化 订阅出版社新书快讯 新功能介绍
翻译者
出版日期 出版日期:2018/10/05
语言 语言:繁体中文



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发表于2024-09-16

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图书描述

现代期权定价理论提供的是基于风险中性测度的无套利价格,其对应的定价方法往往都要对标的资产价格过程、市场完备性甚至市场参与者进行模型或其他方面的假定,而这些假设通常都与实际市场的表现不相符。同时,诸多研究表明,期权市场本身富含许多对定价有效的资讯,这些资讯可以准确反映市场的各种预期——包括标的资产收益的预期分布,从而能够捕捉到与实际市场相符的风险中性分布的「形状,比如能够准确考虑波动率微笑(volatility smik)和尾部行为(tail belhavior)等。因此,为了定价的结果更为理性、切合真实市场的表现,定价过程中不能过度地依赖模型和一些假设,而应从现实金融市场中充分获取对定价有用的资讯。然而,目前诸多非参数定价方法又往往只从标的资产市场获取相关资讯,忽略或没能考虑到如何充分获取期权市场所蕴含的有效资讯,进而为期权给出更合理的定价。  现代期权定价理论提供的是基于风险中性测度的无套利价格,其对应的定价方法往往都要对标的资产价格过程、市场完备性甚至市场参与者进行模型或其他方面的假定,而这些假设通常都与实际市场的表现不相符。同时,诸多研究表明,期权市场本身富含许多对定价有效的资讯,这些资讯可以准确反映市场的各种预期——包括标的资产收益的预期分布,从而能够捕捉到与实际市场相符的风险中性分布的「形状,比如能够准确考虑波动率微笑(volatility smik)和尾部行为(tail belhavior)等。因此,为了定价的结果更为理性、切合真实市场的表现,定价过程中不能过度地依赖模型和一些假设,而应从现实金融市场中充分获取对定价有用的资讯。然而,目前诸多非参数定价方法又往往只从标的资产市场获取相关资讯,忽略或没能考虑到如何充分获取期权市场所蕴含的有效资讯,进而为期权给出更合理的定价。

著者信息

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图书目录

第一章 绪论/ 1
第一节 本书写作背景与研究现状/ 1
一、背景与意义/ 1
二、国内外研究现状与已有研究成果/ 2
第二节原创成果与创新贡献概要/ 3
第三节读者对象/ 5
第四节基础要求、学习目标与文献引用说明/ 5
一、基础要求/ 5
二、学习目标/ 6
三、文献引用说明/ 6

第二章 文献综述与本书篇章结构/ 7
第一节 文献回顾———研究现状与发展动态分析/ 7
一、关于「期权价格信息、风险中性矩估计」的文献回顾/ 8
二、关于「基于熵的定价方法」的文献回顾/ 11
三、关于「最小二乘蒙特卡罗方法」的文献回顾/ 13
第二节 篇章结构/ 14

第三章 预备知识/ 17
第一节 金融衍生品定价基本概念与定理/ 17
一、期权及其他基本概念/ 17
二、套利机会/ 22
三、资产定价基本定理/ 22
第二节 Bachelier 理论和Brownian 运动/ 23
一、Bachelier 理论/ 23
二、Brownian 运动/ 24
第三节 熵/ 25
一、熵的概念/ 25
二、自信息/ 26
第四节 数学预备/ 27
一、随机微积分/ 27
二、特征函数/ 29
三、等价鞅测度ꎬ 风险中性定价测度和熵定价测度/ 30
四、熵定价测度的唯一性/ 31
五、Black-Scholes 偏微分方程与边界条件/ 33

第四章 基准定价方法/ 35
第一节 导言/ 35
第二节 Black-Scholes 期权定价公式/ 36
一、B-S 公式(Black-Scholes 公式) / 36
二、带红利B-S 公式/ 38
第三节临界条件、美式期权PDE 及线性互补问题/ 39
第四节Crank-Nicolson 有限差分方法/ 42
第五节最小二乘蒙特卡罗方法(Longstaff-Schwartz) / 45
第六节AC08 和CLM 方法/ 47
第七节AA10 和VCLM 方法/ 51
第八节本章小结/ 51

第五章 风险中性矩(RNM) 的Model-Free 提取方法/ 53
第一节 导言/ 53
第二节 从期权价格提取风险中性矩/ 54
一、欧式期权的风险中性矩公式/ 54
二、美式期权的风险中性矩公式/ 56
第三节 风险中性矩的实现/ 60
一、期权价格的曲线拟合方法: Black-Scholes 映射法/ 60
二、积分数值计算: 梯形法则(Trapezoidal Rule) / 61
第四节 本章小结/ 66

第六章 基于熵方法的风险中性分佈估计/ 67
第一节 导言/ 67
第二节 「Shannon 熵」的解释/ 68
第三节 带风险中性矩约束的(相对) 熵/ 70
一、带风险中性矩约束的熵定价模型/ 70
二、风险中性定价测度: 存在性与唯一性/ 72
三、为什么选择前四个矩作为约束/ 74
第四节 风险中性概率分佈估计/ 76
一、风险中性概率分佈估计公式/ 76
二、风险中性概率分佈的数值求解/ 77
第五节 本章小结/ 77

第七章 带矩约束的最小二乘蒙特卡罗熵方法(RME) 的实现/ 79
第一节 导言/ 79
第二节 最大熵定价与Black-Scholes 期权定价/ 80
第三节 带矩约束的最小二乘蒙特卡罗定价(RME Valuation) / 82
一、欧式期权定价/ 82
二、美式期权定价/ 83
第四节 本章小结/ 85

第八章 RME 方法基于模拟市场同其他方法的比较/ 86
第一节 导言/ 86
第二节 基于模拟市场环境下对RME 方法的检验/ 86
一、初始设置/ 87
二、收益样本与期权样本数据/ 88
三、风险中性矩与风险中性概率分佈的实现及比较/ 88
四、风险中性定价测度的进一步解释/ 93
五、样本路径生成与最优执行决策/ 94
第三节 定价结果分析及同其他基准方法比较/ 96
一、第一个实验: 定价结果分析与比较/ 96
二、第二个实验: 定价结果分析与比较/ 105
第四节 本章小结/ 109

第九章 RME 定价方法进一步的实证研究—基于IBM 股票期权/ 111
第一节 导言/ 111
第二节 数据描述与归类/ 112
第三节 红利与无风险利率的处理/ 114
一、红利的处理/ 114
二、无风险利率的处理/ 115
第四节 期权市场价格信息ꎬ RME 定价及基准定价方法/ 115
一、期权价格数据与风险中性矩/ 115
二、收益时间序列、风险中性概率分佈与风险中性样本路径/ 117
三、定价方法/ 119
第五节 定价结果分析/ 121
一、结果分类与误差度量/ 121
二、结果分析与比较/ 121
第六节 本章小结/ 126

第十章 对RME 定价方法进一步的实证研究—基于OEX 股指期权/ 128
第一节 导言/ 128
第二节 期权价值———一个最优停时问题/ 128
一、基于最小二乘法的最优执行策略/ 128
二、期权价值/ 130
第三节 样本数据与方法介绍/ 130
一、数据说明/ 130
二、RME 定价/ 131
三、基准定价方法/ 132
第四节 实证结果与分析/ 133
一、结果分类与误差度量/ 133
二、定价结果分析/ 133
第五节 本章小结/ 136

第十一章 结束语/ 137
第一节 本书内容总结/ 138
第二节 有关本书内容的进一步研究/ 143

参考文献/ 145
附录/ 153
附录A: 证明/ 153
附录B: Matlab 代码/ 158
后记/ 159

图书序言

图书试读

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