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@不言寶媽 點擊右上角關注我!每日為你分享育兒乾貨! 相信沒有人不喜歡有酒窩的寶寶吧,小小的漩渦真的超可愛。可是你們知道嗎,關於酒窩還有個特別感人的傳說那!傳說:人在過世後需要經過奈何橋喝孟婆湯從而忘記前世的恩怨情仇,來世輪迴時這些都將忘卻。而有些人不願喝下孟婆湯,那麼這些人就需跳下忘川河,受水淹火炙的折磨,需等到千百年後才能輪迴再世為人。而轉世後則會帶著前世記憶和酒窩尋找前世戀人(媽媽)。 ... 當然了傳說只是世人對於這件事的美好願景。很多家長自己沒酒窩看到自己的寶寶有酒窩就會覺得寶寶與眾不同,那麼酒窩到底是怎麼形成的呢? 酒窩並不是生理缺陷 酒窩的形成一般是由於皮膚下面的肌肉活動引起,人的面部肌肉是直接附著在面部皮膚上,所以人體產生表情肌收縮的時會牽動面部皮膚從而產生酒窩,這是一種正常現象。 ... 酒窩的種類 這種酒窩長在兩邊的臉頰上,笑起來在面部看起來弧度非常長。 這種酒窩長在臉兩邊的腮骨上,笑起來比較像一個凹陷的小坑。 也叫梨渦,這種酒窩位於嘴角邊的下側,笑起來時較小且深度比較淺。 這種酒窩位於眼瞼下面,顴骨上面,比較像褶子也有點像皺紋。 ... 從遺傳學解釋父母沒酒窩,寶寶卻有酒窩的原因 酒窩是顯性遺傳,也是隱性遺傳 當表現為顯性遺傳時,如果爸爸媽媽都沒酒窩,那麼寶寶就一定沒有酒窩;當表現為隱性遺傳時,如果爸爸媽媽雙方都沒酒窩,而寶寶卻有可能有酒窩,隱性遺傳這種現象也被叫做「隔代遺傳」。也就是家族中有人有酒窩,比如媽媽的媽媽爸爸,爸爸的爸爸媽媽等。 ... 如果父母都有酒窩,那麼寶寶有酒窩機率為75% 如果父母均有酒窩,且遺傳性質為顯性遺傳(AA,Aa)。爸爸的基因是(AA或Aa),媽媽的基因是(AA或Aa),那麼根據遺傳學的自然組合定律,寶寶可能產生的酒窩為(AA,Aa,aa)。通過計算得知寶寶有酒窩的機率為75%。 ... 如果父母只有一方有酒窩,那麼寶寶有酒窩機率為50% 如果父母只有一方有酒窩,且遺傳性質為顯性遺傳(AA,Aa)。爸爸或媽媽有酒窩,基因組合是(AA或Aa),另一方沒酒窩,基因組合是aa,那麼根據遺傳學的自然組合定律,寶寶可能產生的酒窩為(Aa,aa)。通過計算得知寶寶酒窩的機率為50%。 ... 如果父母都沒有酒窩,那麼寶寶有酒窩機率為0% 如果父母雙方都沒有酒窩,且遺傳性質為顯性遺傳(AA,Aa)。爸爸和媽媽都沒有酒窩,基因組合是(aa)那麼根據遺傳學的自然組合定律,寶寶的酒窩基因一定是aa,則寶寶有酒窩的機率為0%。 其實對於父母來說,孩子有沒有酒窩並不重要,自己的孩子怎麼樣都喜歡!我是@不言寶媽 喜歡就關注我吧!

 

 

內容簡介

  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資訊,這些資訊可以準確反映市場的各種預期——包括標的資產收益的預期分布,從而能夠捕捉到與實際市場相符的風險中性分布的「形狀,比如能夠準確考慮波動率微笑(volatility smik)和尾部行為(tail belhavior)等。因此,為了定價的結果更為理性、切合真實市場的表現,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資訊。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資訊,忽略或沒能考慮到如何充分獲取期權市場所蘊含的有效資訊,進而為期權給出更合理的定價。  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資訊,這些資訊可以準確反映市場的各種預期——包括標的資產收益的預期分布,從而能夠捕捉到與實際市場相符的風險中性分布的「形狀,比如能夠準確考慮波動率微笑(volatility smik)和尾部行為(tail belhavior)等。因此,為了定價的結果更為理性、切合真實市場的表現,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資訊。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資訊,忽略或沒能考慮到如何充分獲取期權市場所蘊含的有效資訊,進而為期權給出更合理的定價。

目錄

第一章 緒論/ 1
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
 



  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:> >

 

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文章來源取自於:

 

 

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