發(fā)布時(shí)間：2020-09-10 17:55

　　 在新型期權(quán)定價(jià)中經(jīng)常遇到隨機(jī)過程的最大值問題,尤其對隨機(jī)過程為跳躍擴(kuò)散過程時(shí),由于最大值的分布難以得到,該問題變得尤其復(fù)雜.用跳躍擴(kuò)散過程代替擴(kuò)散過程來刻畫變換莫測的金融市場無疑更加合適,但同時(shí)新型期權(quán)的定價(jià)也變得更加棘手.信息透明、市場行情及交易制度等極大影響交易速度和交易量,一個(gè)合理的定價(jià)成為活躍交易市場的重要前提. 本文著重考慮障礙期權(quán)定價(jià)的兩個(gè)核心問題:一是刻畫市場行為的模型的選擇,二是跳躍擴(kuò)散過程的最大值及其終值的聯(lián)合分布,這兩個(gè)問題也是其它一些新型期權(quán)定價(jià)的關(guān)鍵所在. 本文借鑒Fortet方法間接計(jì)算跳躍擴(kuò)散過程及其終值的聯(lián)合分布,并對障礙期權(quán)進(jìn)行定價(jià). 首先選擇合適的隨機(jī)利率模型和跳躍擴(kuò)散的股價(jià)模型,然后通過It?公式求出以上兩個(gè)隨機(jī)微分方程的解的表達(dá)式,通過等價(jià)鞅測度轉(zhuǎn)換成風(fēng)險(xiǎn)中性測度下更為簡單計(jì)算的表達(dá)式,根據(jù)鞅的性質(zhì)將障礙期權(quán)的未來收益貼現(xiàn)取數(shù)學(xué)期望,借鑒Fortet方法間接計(jì)算跳躍擴(kuò)散過程的最大值及其終值的聯(lián)合分布并得到期權(quán)價(jià)格的近似值,最后對模型參數(shù)進(jìn)行分析. 本文數(shù)值計(jì)算的程序是用C#編寫,并引用了Excel的統(tǒng)計(jì)函數(shù),繪圖軟件為Matlab.
【學(xué)位單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2010
【中圖分類】：F224;F830.9
【部分圖文】：

圖 4-1 Shark 期權(quán)關(guān)于TS 的收益格sharkc =max maxmax00 ma00,0, ) ((1 )1 1 )1P(0, ) (1 ( ) 1 ) (0, )( 1) ( (0, ) / (0, )( 1) ( , ) .TTi jQT S H S HQ TT S Huo uiK Sr R t tT E R T E s s MP T Q S SP T c S MP T q i jβββ≤ >+≤=∈ ≤+ ++ + + + ∑可以看成是執(zhí)行價(jià)格為0S 障礙水平為 H 的向上敲出看漲期權(quán)表 4-3 Shark 期權(quán)價(jià)格tnrn PKSharkprice執(zhí)行時(shí)間(秒)20 10 10 1.2141 285820 20 10 1.2103 1276020 30 15 1.2043 39821

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)會(huì)議論文 前1條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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本文編號(hào)：2816124