基于时变无限活动Levy跳跃过程和贝叶斯序贯蒙特卡罗的期权定价方法与实证研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    70971145
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    26.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0114.金融工程
  • 结题年份:
    2012
  • 批准年份:
    2009
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

面向金融资产价格过程存在的不同幅度跳跃(不仅大幅度跳跃,也包括小幅度跳跃)、随机波动率(随机变化方差率和随机跳跃发生强度)和"杠杆效用",将金融工程原理和金融计量经济学方法相结合,分别在连续时间和离散时间下,建立与金融资产价格运动特征相符合的时变无限活动Levy跳跃过程。根据时变无限活动Levy跳跃过程对期权定价问题进行研究,得到更有效的期权定价模型和方法;根据贝叶斯序贯蒙特卡罗技术,设计时变无限活动Levy跳跃过程下期权定价模型参数学习和状态估计的有效算法和计算程序,研制相应的软件并进行应用;通过对标的资产收益序列和期权价格截面数据联合的建模分析,揭示期权价格中隐含的关于金融资产不同风险因子的风险溢价、风险市场价格、随机波动率(时变方差率和时变跳跃强度)、跳跃幅度和跳跃时间等方面信息;

结项摘要

本项目主要是面向金融资产价格过程的随机跳跃、随机波动率(随机变化方差率和随机跳跃发生强度)和“杠杆效应”,以无限活动Lévy 跳跃过程为基础,分别在连续时间和离散时间下,通过随机过程中关于时间变化的方法,得到与金融资产价格过程相符合的时变无限活动Lévy跳跃过程;分别在离散时间和连续时间下,建立基于时变无限活动Lévy跳跃过程的期权定价模型与方法;并根据贝叶斯蒙特卡罗滤波方法,设计出时变无限活动Lévy跳跃过程的期权定价模型与方法的序贯参数学习和状态估计方法,研制相应的计算程序并进行应用。研究成果不仅会丰富金融产品定价的相关理论,而且具有重要的理论和实际应用价值。取得的研究成果为:.(1)建立了基于特征函数的CGMM参数估计方法。本项目超越Merton(1976)和Kou(2002)的跳跃—扩散模型,采用最近得到关注的纯跳跃无限活动Lévy过程来描述资产价格。这些纯跳跃无限活动Lévy过程包括NIG、VG和CGMY过程。同时,通过反映经济活动的随机时间变换,研究这些过程与具有正态和连续特征的布朗运动具有怎样的联系。第二,考虑不同Lévy 过程,分别从理论和实证上研究由这些模型生成的金融资产价格随机过程的特征。第三,在以上研究工作的基础上,建立了基于特征函数的CGMM参数估计方法,对这些具有不同跳跃特征Lévy过程的参数进行估计。.(2)对Lévy过程和时变Lévy过程下的期权定价问题进行研究。本项目首先对对Lévy过程和时变Lévy过程下的Esscher鞅测度、最小熵鞅测度、最小q-熵测度进行研究,分别给出了不同鞅测度的明确表达式,并对这些不同类型鞅测度下的期权定价模型进行详细比较。.(3)根据贝叶斯序贯蒙特卡罗技术,设计时变无限活动Lévy 跳跃过程下期权定价模型参数学习和状态估计的有效算法和计算程序,并进行应用;.(4)通过对标的金融资产收益序列和期权价格截面数据联合的建模分析,揭示了期权价格中隐含的关于金融资产不同风险因子的风险溢价、风险市场价格、随机波动率(时变方差率和时变跳跃强度)、跳跃幅度和跳跃时间等方面信息;

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(0)
多元GARCH模型结构特征、参数估计与假设检验研究综述
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    数量经济技术经济研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘志东
  • 通讯作者:
    刘志东
金融市场高维波动率的扩展广义正交GARCH模型与参数估计方法研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中国管理科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘志东
  • 通讯作者:
    刘志东
无限活动纯跳跃Levy金融资产价格模型及其CF-CGMM参数估计与应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    系统管理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘志东
  • 通讯作者:
    刘志东
Levy Tempered Stable金融资产收益分布及其CF-CGMM估计方法研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2009
  • 期刊:
    中国管理科学. 2009,17(3): 18~26
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘志东
  • 通讯作者:
    刘志东

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  • 通讯作者:
    汪炜
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    Liu Zhidong(Nanjing University of Aeronautics
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    朱军

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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