在對(duì)外投資所面臨的風(fēng)險(xiǎn)中,政治風(fēng)險(xiǎn)是一項(xiàng)特殊風(fēng)險(xiǎn),其高風(fēng)險(xiǎn)往往并不意味著高回報(bào),且它造成的影響比市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)影響力更大。故識(shí)別以及量化政治風(fēng)險(xiǎn)是一項(xiàng)急需探索的事情。對(duì)于政治風(fēng)險(xiǎn)的定價(jià),目前主流的方式是采用因子分析法對(duì)國(guó)際機(jī)構(gòu)相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行分析最終得出評(píng)估值,但這種方法往往并非那么精確。對(duì)此本文基于現(xiàn)有對(duì)于Black-Scholes 模型在公司債券上的應(yīng)用,將此方法應(yīng)用到國(guó)家層面的政治風(fēng)險(xiǎn)分析,計(jì)算出政治風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)值。最終以我國(guó)近幾年的數(shù)據(jù)作為實(shí)證分析,對(duì)比因子分析法所得評(píng)估值證明本文模型的可行性。 

【文章來源】：牡丹江大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,29(08)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

碎石圖

以上是基于標(biāo)的資產(chǎn)符合幾何布朗運(yùn)動(dòng)的情況下計(jì)算出來的政治風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)值,但是在實(shí)際情況中,政府的政治風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)受相關(guān)紅利政策如補(bǔ)貼或其他撥款以及出現(xiàn)的突發(fā)事件等影響,所以筆者后續(xù)會(huì)在此基礎(chǔ)上加入帶跳以及支付紅利等情況下的政治風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)值的研究。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3010945