期權(quán)市場(chǎng)是金融市場(chǎng)上最活躍和發(fā)展迅速的市場(chǎng)之一,盈利和避險(xiǎn)的需求不斷產(chǎn)生了更多的新型期權(quán)。除了常規(guī)期權(quán),近年來(lái)出現(xiàn)了很多由常規(guī)期權(quán)變化、組合和派生出來(lái)的更復(fù)雜的衍生證券,統(tǒng)稱為奇異期權(quán)。奇異期權(quán)是世界上最具有生命力的金融產(chǎn)品之一,其內(nèi)涵和外延時(shí)時(shí)刻刻都處在變化和拓展中。奇異期權(quán)按標(biāo)的資產(chǎn)的多少可以分為單資產(chǎn)期權(quán)和多資產(chǎn)期權(quán)。多資產(chǎn)期權(quán)常見的有彩虹期權(quán),一藍(lán)子期權(quán),價(jià)差期權(quán)等,其共同特性是期權(quán)的價(jià)值依賴于多個(gè)不確定的標(biāo)的資產(chǎn)。本論文主要是根據(jù)Breeden和Litenberger（1978）的思想,對(duì)基于Copula函數(shù)的彩虹期權(quán)定價(jià)模型進(jìn)行定價(jià)研究。此模型簡(jiǎn)潔易懂,解決了傳統(tǒng)Black-Scholes模型定價(jià)研究中標(biāo)的資產(chǎn)收益率需服從正態(tài)分布和多維資產(chǎn)期權(quán)定價(jià)復(fù)雜化的問(wèn)題。模擬分析中根據(jù)Breeden和Litenberger（1978）的思想,結(jié)合非參數(shù)核密度估計(jì)的方法獲取歐元兌美元和美元兌日元外匯期權(quán)風(fēng)險(xiǎn)中性測(cè)度下的邊際分布函數(shù),并選擇最佳的Copula函數(shù)連接邊際分布,構(gòu)造聯(lián)合風(fēng)險(xiǎn)中性分布函數(shù)。研究結(jié)果表明t-Copula函數(shù)比Archimedean Copula函數(shù)和Gaussi... 

【文章來(lái)源】：南京理工大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：40 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

ELJR/USD的B-L和B-S風(fēng)險(xiǎn)中性密度函數(shù)圖

彩虹期表5.2各C叩ula模型的平方歐式距離種類式距離GaussiaonGumbel0.04140.0381Clayton0.04520.0442以看出t一copula函數(shù)在風(fēng)險(xiǎn)中性測(cè)度下能更好地刻畫元兌日元之間的相依結(jié)構(gòu)。a函數(shù)之后，可以調(diào)用copulacdf函數(shù)分別計(jì)算Copula制GaussiaonCopula和t一Copula分布函數(shù)圖。具體圖形

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]歐式期權(quán)價(jià)值評(píng)估的非參數(shù)估計(jì)[J]. 區(qū)詩(shī)德,黃敢基,楊善朝.  系統(tǒng)工程. 2006(08)
[2]風(fēng)險(xiǎn)中性過(guò)程的非參數(shù)估計(jì)[J]. 劉忠,茆詩(shī)松.  應(yīng)用概率統(tǒng)計(jì). 2003(04)

碩士論文
[1]Copula函數(shù)的非參數(shù)估計(jì)方法[D]. 刁心薇.吉林大學(xué) 2005



本文編號(hào)：2943080