本文選題：期權(quán)定價(jià)　切入點(diǎn)：最小叉熵方法　出處：《大連理工大學(xué)學(xué)報(bào)》2011年05期

【摘要】：借助最小叉熵方法建立了新模型,即把標(biāo)的資產(chǎn)(股票)價(jià)格看成一個信息系統(tǒng),根據(jù)以往股票價(jià)格的歷史信息給出股票價(jià)格的一個概率密度作為先驗(yàn)概率密度,然后在當(dāng)前股票價(jià)格變化的隨機(jī)變量的矩約束下,用最小叉熵方法來預(yù)測nΔt時(shí)間點(diǎn)末的股票價(jià)格分布最靠近先驗(yàn)概率的概率密度,從而得到參數(shù)p、u、d.新模型直接可用現(xiàn)有非線性規(guī)劃算法進(jìn)行求解或者轉(zhuǎn)化為其對偶形式用無約束優(yōu)化來求解,計(jì)算方便,經(jīng)濟(jì)、物理含義明確,有效克服了二叉樹及其演化方法的不足,且不受股票價(jià)格變化運(yùn)動形式限制,是一個統(tǒng)一的模型.與B-S、CRR、JR、TGR、Wil1、Wil2方法數(shù)值比較結(jié)果表明,多數(shù)情況下新方法收斂速度快,計(jì)算穩(wěn)定.
[Abstract]:A new model is established by using the minimum cross-entropy method, that is, the underlying asset (stock) price is regarded as an information system, and a probability density of the stock price is given as a priori probability density according to the historical information of the stock price.Then under the moment constraint of the stochastic variable of the current stock price change, the probability density of the stock price distribution closest to the priori probability at the end of n 螖 t time point is predicted by using the minimum cross entropy method, and the parameter pu UD is obtained.The new model can be solved directly by existing nonlinear programming algorithms or transformed into its dual form. It is easy to calculate, economical and has clear physical meaning. It overcomes the deficiency of binary tree and its evolution method.And not limited by the movement of stock prices, is a unified model.The numerical results of the new method are compared with that of the B-S CRRN JRG TGRT Wil1W Wil2 method. The results show that the new method has a fast convergence rate and a stable calculation in most cases.
【作者單位】： 大連理工大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院;大連理工大學(xué)工業(yè)裝備結(jié)構(gòu)分析國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(重大項(xiàng)目10590354;10572031)
【分類號】：F830.91;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1709869