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Lévy过程驱动非高斯OU随机波动率下的期权定价被引量：7: 2019年; 考虑金融时间序列发生的跳跃、随机波动率和"杠杆效应",建立由不同Lévy过程驱动的非高斯OU随机波动模型.通过结构保持等价鞅测度变换和FFT技术,对不同Lévy过程驱动下的非高斯OU(non-Gaussian Ornstein-Uhlenbeck process)期权定价问题进行研究.同时,在结构保持等价鞅测度下,推导出不同Lévy过程驱动下BNS模型离散化表达形式,并构建了基于SMC(sequential Monte Carlo)的极大似然估计、联合样本估计、梯度-SMC估计的非高斯OU期权定价模型参数估计方法.实证研究中,采用近470万个S&P500期权价格数据,从样本内拟合效果、样本外预测、模型稳定性、综合矫正风险几个方面,对不同Lévy过程驱动的非高斯OU期权定价模型、参数估计方法以及期权定价效果进行全面系统研究.实证研究表明,所有模型对实值期权的定价效果要优于虚值期权.本文基于联合样本估计和梯度-SMC估计的非高斯OU期权定价模型具有明显的优势.; 刘志东刘雯宇阮禹铭; 关键词：期权定价

基于跳跃滤波和时变参数估计的中国股市微观结构研究被引量：7: 2017年; 为了更为有效地探究微观市场结构对股票价格的影响,本文在状态空间模型框架下,同时将交易方向、带方向的交易量、交易间隔、微观噪声以及跳跃因素引入状态方程和观测方程中,建立全面的市场微观结构模型,以反映各变量对交易价格序列产生的暂时性和永久性影响.然后,在采用基于粒子滤波的非参数离群点检测方法检测跳跃并对跳跃进行滤波的基础上,运用贝叶斯最小二乘方法对微观结构模型系数、波动率以及状态变量进行实时更新和估计,在此基础上分析跳跃日度分布、日内分布、个股跳跃和共同跳跃特征,并同时判断不同交易方向、交易量的订单对价格产生的影响.最后选取2015年股灾期间、沪市股票的逐笔数据作为研究样本进行实证研究.实证结果显示:我国股票高频时间序列跳跃和共同跳跃均存在日内季节性,且跳跃频率和大小与市场信息密切相关;买卖订单对交易价格及股票价值的影响并不是完全对称的,交易价格对于微观结构的敏感度、微观结构噪声也随市场波动而发生变化,熊市中都相对更高;考虑跳跃滤波并对参数进行实时估计可以提高价格对于交易的敏感度,能更好地捕捉市场微观结构在价格发现中的作用.; 刘志东黄雨婷刘雯宇; 关键词：市场微观结构价格影响粒子滤波

我国城市群商品住宅价格传导与波动性外溢研究被引量：13: 2015年; 本文分别研究了我国三个典型城市群(京津冀、长三角和珠三角)区域城市商品住宅价格的长期均衡关系和短期动态时变波动性外溢特征。Johansen协整检验表明三者所辖城市的商品住宅价格均存在显著的协整关系。建立DCC-MGARCH模型实证研究表明:三者所辖城市的商品住宅收益率动态条件相关系数与动态条件方差均呈明显的时变特征,存在波动性外溢效应;且京津冀商品住宅市场的分异性最强,长三角次之,珠三角最弱;"限购令"的实施对京津冀、珠三角城市间的波动性外溢效应影响不显著,对长三角产生了负面影响。交换三者的核心城市构建6个参照组发现长期均衡关系均能通过检验,但波动性外溢效应明显减弱;替换三者的非核心城市构建3个参照组发现长期均衡关系被部分破坏,波动性外溢效应亦显著减弱。; 曾祥渭刘志东刘雯宇; 关键词：城市群商品住宅 DCC-MGARCH

利率期限结构拟合技术及其应用研究: 利率期限结构拟合技术是利用已知国债数据拟合出未来利率曲线的一类拟合技术。以拟合出的利率曲线为研究基础，既可以在微观层面上对证券及其衍生品定价和风险管理，又可以在宏观层面上为国家制定宏观政策提供依据。现在国内对利率期限结构...; 刘雯宇; 关键词：风险管理

基于SV利率期限结构模型的国债价差研究被引量：8: 2011年; 利用SV利率期限结构模型,本文选取上海证券交易所和银行间债券市场多个交易日的国债数据,运用遗传算法求解模型参数,得到两个市场的国债收益率曲线。结果表明,使用SV模型拟合出的国债理论价格与实际价格之间误差较小,适用于我国国债市场;在两个市场上相同剩余到期期限的国债收益率之间存在价差,而且价差随着国债的到期期限的增加先变小后变大。可能是由于市场分割、流动性差异和交易机制的不同引起的。; 周荣喜刘雯宇牛伟宁; 关键词：利率期限结构 SV模型遗传算法

基于Svensson模型的随机型现金流估值被引量：1: 2014年; 针对传统项目估值方法的局限性,在利率市场化前提下,利用利率期限结构模型刻画资金成本的变化情况;在Hazen模型基础上,从投资现金流的角度提出改进的项目估值方法:通过使用Svensson模型刻画无风险利率,并利用遗传算法求解模型相关参数;同时采用熵度量随机现金流的不确定性.结果表明,提出的估值方法能较好地解决Net Present Value与Internal Rate of Return评价结果冲突问题,该方法也能较好地解决随机现金流IRR多解问题;同时,引入利率期限结构与熵的项目估值方法,能更准确地评价项目的实际价值.; 刘雯宇周荣喜王淑慧; 关键词：内部收益率净现值投资现金流 SV模型

Lévy过程驱动的非高斯OU随机波动模型及其贝叶斯参数统计推断方法研究被引量：9: 2015年; 本文采用CGMY和GIG过程对非高斯OU随机波动率模型进行扩展,建立连续叠加Lévy过程驱动的非高斯OU随机波动率模型,并给出模型的散粒噪声(Shot-Noise)表现方式与近似。在此基础上,为了反映的波动率相关性,本文把回顾抽样(Retrospective Sampling)方法扩展到连续叠加的Lévy过程驱动的非高斯OU随机波动模型中,设计了Lévy过程驱动的非高斯OU随机波动模型的贝叶斯参数统计推断方法。最后,采用金融市场实际数据对不同模型和参数估计方法进行验证和比较研究。本文理论和实证研究均表明采用CGMY和GIG过程对非高斯OU随机波动率模型进行扩展之后,模型的绩效得到明显提高,更能反映金融资产收益率波动率变化特征,本文设计的Lévy过程驱动的非高斯OU随机波动模型的贝叶斯参数统计推断方法效率也较高,克服了已有研究的不足。同时,实证研究发现上证指数收益率和波动率跳跃的特征以及波动率序列具有明显的长记忆特性。; 刘志东刘雯宇; 关键词：LÉVY过程长记忆

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刘雯宇

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