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金融市場中模型不確定性問題的量化算法研究

金融市場中模型不確定性問題的量化算法研究

作者：孫憲明著
出版社：中國財政經(jīng)濟出版社出版時間：2019-12-01
開本： 26cm 頁數(shù)： 141頁
本類榜單：管理銷量榜
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金融市場中模型不確定性問題的量化算法研究 版權(quán)信息

  • ISBN：9787509594254
  • 條形碼：9787509594254 ; 978-7-5095-9425-4
  • 裝幀：一般膠版紙
  • 冊數(shù)：暫無
  • 重量：暫無
  • 所屬分類：>

金融市場中模型不確定性問題的量化算法研究 內(nèi)容簡介

金融衍生品的定價和對沖策略設計通常使用隨機模型對風險資產(chǎn)的價格建模。在這一框架下, 模型不確定性就成為一個無法回避的問題。對此, 本專著通過數(shù)值算法, 量化金融衍生品定價和對沖策略中的模型不確定性問題, 進而研究穩(wěn)健的金融風險管理決策問題。

金融市場中模型不確定性問題的量化算法研究 目錄

第1章 緒論 1．1 選題背景及研究意義 1．2 研究內(nèi)容及章節(jié)概述 第2章 預備知識 2．1 隨機分析基礎(chǔ) 2．2 Malliavin分析 2．3 金融市場模型 第3章 局部風險*小策略的離散方法及策略的穩(wěn)健性 3．1 預備知識 3．2 離散單純期權(quán)和亞式期權(quán)的局部風險*小策略 3．3 離散價差期權(quán)和一籃子期權(quán)的局部風險*小策略 3．4 數(shù)值試驗 3．5 討論 第4章 金融衍生品價格不確定性的計量算法 4．1 預備知識 4．2 Smolyak算法及基于蒙特卡洛的優(yōu)化算法 4．3 數(shù)值試驗 4．4 討論 第5章 解析逼近扭曲數(shù)學期望的數(shù)值算法 5．1 預備知識 5．2 解析逼近扭曲數(shù)學期望 5．3 數(shù)值試驗 第6章 加權(quán)蒙特卡洛算法在減少模型不確定性影響中的應用 6．1 預備知識 6．2 加權(quán)蒙特卡洛算法 6．3 數(shù)值試驗 第7章 亞式期權(quán)*優(yōu)價格上界的數(shù)值算法及其應用 7．1 預備知識 7．2 加速計算基于隨機模型的亞式期權(quán)價格上界 7．3 數(shù)值試驗 第8章 總結(jié)與展望 8．1 總結(jié) 8．2 展望 附錄A 半解析逼近CIR過程 附錄B 由特征函數(shù)數(shù)值計算概率密度函數(shù) 參考文獻
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金融市場中模型不確定性問題的量化算法研究 作者簡介

孫憲明，男，山東曲阜人，2016年獲中南大學和根特大學（比利時）理學雙博士，F(xiàn)為中南財經(jīng)政法大學金融工程系講師，碩士研究生導師。獲評湖北省“楚天學子”，中南財經(jīng)政法大學“文瀾青年學者”，主要研究興趣有金融工程、金融科技及其相關(guān)領(lǐng)域。在Journal of Economic Dynamics and Control， Journal of Futures Markets， Journal of Computational and Applied Mathematics， Computational Economics等重要學術(shù)期刊發(fā)表論文多篇。目前主持國家自然科學基金（青年項目）、中央高；究蒲袠I(yè)務經(jīng)費項目等科研項目。

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