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內容簡介
目錄
第一節 本書寫作背景與研究現狀/ 1
一、背景與意義/ 1
二、國內外研究現狀與已有研究成果/ 2
第二節原創成果與創新貢獻概要/ 3
第三節讀者對象/ 5
第四節基礎要求、學習目標與文獻引用說明/ 5
一、基礎要求/ 5
二、學習目標/ 6
三、文獻引用說明/ 6
第二章 文獻綜述與本書篇章結構/ 7
第一節 文獻回顧———研究現狀與發展動態分析/ 7
一、關於「期權價格信息、風險中性矩估計」的文獻回顧/ 8
二、關於「基於熵的定價方法」的文獻回顧/ 11
三、關於「最小二乘蒙特卡羅方法」的文獻回顧/ 13
第二節 篇章結構/ 14
第三章 預備知識/ 17
第一節 金融衍生品定價基本概念與定理/ 17
一、期權及其他基本概念/ 17
二、套利機會/ 22
三、資產定價基本定理/ 22
第二節 Bachelier 理論和Brownian 運動/ 23
一、Bachelier 理論/ 23
二、Brownian 運動/ 24
第三節 熵/ 25
一、熵的概念/ 25
二、自信息/ 26
第四節 數學預備/ 27
一、隨機微積分/ 27
二、特徵函數/ 29
三、等價鞅測度ꎬ 風險中性定價測度和熵定價測度/ 30
四、熵定價測度的唯一性/ 31
五、Black-Scholes 偏微分方程與邊界條件/ 33
第四章 基準定價方法/ 35
第一節 導言/ 35
第二節 Black-Scholes 期權定價公式/ 36
一、B-S 公式(Black-Scholes 公式) / 36
二、帶紅利B-S 公式/ 38
第三節臨界條件、美式期權PDE 及線性互補問題/ 39
第四節Crank-Nicolson 有限差分方法/ 42
第五節最小二乘蒙特卡羅方法(Longstaff-Schwartz) / 45
第六節AC08 和CLM 方法/ 47
第七節AA10 和VCLM 方法/ 51
第八節本章小結/ 51
第五章 風險中性矩(RNM) 的Model-Free 提取方法/ 53
第一節 導言/ 53
第二節 從期權價格提取風險中性矩/ 54
一、歐式期權的風險中性矩公式/ 54
二、美式期權的風險中性矩公式/ 56
第三節 風險中性矩的實現/ 60
一、期權價格的曲線擬合方法: Black-Scholes 映射法/ 60
二、積分數值計算: 梯形法則(Trapezoidal Rule) / 61
第四節 本章小結/ 66
第六章 基於熵方法的風險中性分佈估計/ 67
第一節 導言/ 67
第二節 「Shannon 熵」的解釋/ 68
第三節 帶風險中性矩約束的(相對) 熵/ 70
一、帶風險中性矩約束的熵定價模型/ 70
二、風險中性定價測度: 存在性與唯一性/ 72
三、為什麼選擇前四個矩作為約束/ 74
第四節 風險中性概率分佈估計/ 76
一、風險中性概率分佈估計公式/ 76
二、風險中性概率分佈的數值求解/ 77
第五節 本章小結/ 77
第七章 帶矩約束的最小二乘蒙特卡羅熵方法(RME) 的實現/ 79
第一節 導言/ 79
第二節 最大熵定價與Black-Scholes 期權定價/ 80
第三節 帶矩約束的最小二乘蒙特卡羅定價(RME Valuation) / 82
一、歐式期權定價/ 82
二、美式期權定價/ 83
第四節 本章小結/ 85
第八章 RME 方法基於模擬市場同其他方法的比較/ 86
第一節 導言/ 86
第二節 基於模擬市場環境下對RME 方法的檢驗/ 86
一、初始設置/ 87
二、收益樣本與期權樣本數據/ 88
三、風險中性矩與風險中性概率分佈的實現及比較/ 88
四、風險中性定價測度的進一步解釋/ 93
五、樣本路徑生成與最優執行決策/ 94
第三節 定價結果分析及同其他基準方法比較/ 96
一、第一個實驗: 定價結果分析與比較/ 96
二、第二個實驗: 定價結果分析與比較/ 105
第四節 本章小結/ 109
第九章 RME 定價方法進一步的實證研究—基於IBM 股票期權/ 111
第一節 導言/ 111
第二節 數據描述與歸類/ 112
第三節 紅利與無風險利率的處理/ 114
一、紅利的處理/ 114
二、無風險利率的處理/ 115
第四節 期權市場價格信息ꎬ RME 定價及基準定價方法/ 115
一、期權價格數據與風險中性矩/ 115
二、收益時間序列、風險中性概率分佈與風險中性樣本路徑/ 117
三、定價方法/ 119
第五節 定價結果分析/ 121
一、結果分類與誤差度量/ 121
二、結果分析與比較/ 121
第六節 本章小結/ 126
第十章 對RME 定價方法進一步的實證研究—基於OEX 股指期權/ 128
第一節 導言/ 128
第二節 期權價值———一個最優停時問題/ 128
一、基於最小二乘法的最優執行策略/ 128
二、期權價值/ 130
第三節 樣本數據與方法介紹/ 130
一、數據說明/ 130
二、RME 定價/ 131
三、基準定價方法/ 132
第四節 實證結果與分析/ 133
一、結果分類與誤差度量/ 133
二、定價結果分析/ 133
第五節 本章小結/ 136
第十一章 結束語/ 137
第一節 本書內容總結/ 138
第二節 有關本書內容的進一步研究/ 143
參考文獻/ 145
附錄/ 153
附錄A: 證明/ 153
附錄B: Matlab 代碼/ 158
後記/ 159
序
現代期權定價理論提供的是基於風險中性測度的無套利價格,其對應的定價方法往往都要對標的資產價格過程、市場完備性甚至市場參與者進行模型或其他方面的假定,而這些假設通常都與實際市場的表現不相符。同時,諸多研究表明,期權市場本身富含許多對定價有效的信息。這些信息可以準確反應市場的各種預期—包括標的資產收益的預期分佈,從而能夠捕捉到與實際市場相符的風險中性分佈的「形狀」,比如能夠準確考慮波動率微笑( volatility smile) 和尾部行為( tail behavior) 等,因此,為了定價的結果更為理性、切合真實市場的表現ꎬ 定價過程中不能過度地依賴模型和一些假設,而應從現實金融市場中充分獲取對定價有用的信息。然而,目前諸多非參數定價方法又往往只從標的資產市場獲取相關信息,忽略或沒能考慮到如何充分獲取期權市場所蘊含的有效信息,進而為期權給出更合理的定價。
詳細資料
- ISBN:9789577355003
- 叢書系列:
- 規格:平裝 / 170頁 / 17 x 23 x 0.85 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
- 出版地:台灣
- 本書分類:> >
哈嘍,朋友們晚上好,我是吃貨小秋。這段時間待在家裡大家是不是個個都廚藝大增啦,什麼涼皮啦、蒸蛋糕啦等等大家應該都做過了吧,有沒有感覺自己動手做的美食非常有成就感呢,哈哈,小秋也是這樣覺得的,畢竟自己動手豐衣足食嘛,而且又乾淨又健康。前幾天做了大包子,這幾天小秋又開始饞肉夾饃啦。 ... 我們中國是一個美食大國,不管你走到哪,處處都有美食相伴,各個地方的特色小吃,都能讓人大飽口福。今天,不得不說一下陝西的特色小吃「肉夾饃」,它也叫饃夾肉。肉夾饃是我們中國陝西省的傳統的特色小吃之一,饃片的外殼金黃酥脆,裡面還夾著一堆滷肉,肉非常鮮香,爽而不膩,一口咬下去,非常美味,得到了各地吃貨們的一致好評。不單單是陝西才能吃到肉夾饃,遍布全國各地乃至國外都能吃到。不得不說這個饃的影響力啊,它還被稱為是中國漢堡的美稱呢。 到現在為止,好多的美食店還有街邊的小吃攤都還沒有開門呢,不然真的想買上幾個解解饞,現在導致小秋想吃肉夾饃卻沒有地方買得到啊,可真是頭疼,吃貨饞美食的時候,吃不到這種感覺可真是太難受了,於是我就想方設法的到處搜尋做法,自己在家動手做起來,沒想到居然又成功了,自己做的老香了,想放多少肉都可以,一次性吃到爽。 如果朋友們也想像我一樣在家裡就能吃到一個香噴噴的肉夾饃的話,那就讓小秋帶大家一起來學習一下這個家庭版的肉夾饃的做法吧。 【肉夾饃】 我們需要準備的材料有(麵粉、酵母粉,白糖、豬肉、青椒、蔥、姜、冰糖、八角、桂皮、香葉、小茴香、干辣椒、陳皮) 1、我們先準備一個容器,放500克麵粉,加5克的酵母粉、還有8克的白糖為了能加進發酵,再加5克的鹽,然後用280毫升的溫水和面,水以不燙手為宜,揉成一個麵糰以後,密封起來,讓它醒發至1.5倍大。 ... 2、我們趁著麵糰醒發的時候,我們來準備做滷肉,把一塊肥瘦相間的豬肉切成塊狀,然後把豬肉用冷水下鍋,放入薑片和料酒去除腥味,煮個幾分鐘後拿出來,用溫水沖乾淨(不能用冷水洗,不然等一下肉就不會容易進味了,還有肉的口感也沒有那麼好的) ... 3、把剛才焯過水的豬肉放進砂鍋里,再加入蔥段、薑片、冰糖、八角、桂皮、香葉、小茴香、干辣椒、陳皮(也可以按照自己的愛好選擇)再加入老抽,生抽,料酒,鹽各一勺左右,再加入清水,水要泡超過肉就夠了,先開大火煮沸騰後,再轉小火慢燉30分鐘左右,燉至肉熟透軟爛就可以啦。 4、我們先讓肉慢慢燉著,我們再來準備把剛醒好的麵糰揉搓排出氣泡,在切成一樣大的麵糰,切開的面有細小孔是最好的,把麵糰搓成中間大,兩頭小的形狀,我們再將它搟開來,先從一邊先捲起來,再把頭部壓在底下,再將它搟成一個圓形狀。 ... 5、用電餅鐺或者平底鍋都可以,鍋里不用刷油,把圓餅放進去,用中火來烙餅,正反面各烙三分鐘,烙到餅皮金黃熟透出鍋。 ... 6、這個時候滷肉也可以出鍋啦,把滷肉剁碎,再把青椒剁碎,烙好的餅是空心的,我們把它切開,把剁好的肉和青椒加進去,再淋上一勺剛才滷肉的滷汁,外皮酥脆,滷肉鮮香的肉夾饃就做好啦。 ... 感謝您的閱讀和陪伴,我是吃貨小秋,我們明天再見啦。喜歡的朋友,別忘了點讚和關注我哦。如果您有更好的建議,可以在下方評論留言哦。如果這道菜您感興趣的話,歡迎收藏與分享哦。
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