期权的价格信息与熵定价方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

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。

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

None