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[期刊] 武汉金融
[作者]
程志富 林勇 李巍
可转债的实质是一份交换期权,其内含的赎回及回售条款则具有巴黎期权和美式期权特性。考虑转债的标的股票的分红及信用价差,再纳入赎回和回售条款并结合赎回公告期的影响,引入美式交换期权这一工具,采用非线性最小二乘回归蒙特卡洛模拟集成的方法为其定价。最后选取沪深两市交易活跃的五只可转债进行实证,其结果表明:预测效果良好,将转债所含的转股权视为一份美式交换期权来处理是合适的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘果 顾桂定
文章针对金融实际中虚值美式期权定价存在较大误差的问题提出重要性抽样方法在美式期权定价中的应用。主要在正态框架下考虑仅改变布朗运动的漂移项的重要性抽样方法对美式期权模拟定价的方差减小效果。通过画图观察找到美式期权重要性抽样的最优漂移项,其操作简单直观,且方差减小效果显著;还考虑了不同参数对重要性抽样方差减小效果的影响。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵恒,曾慧
一、项目投资的传统决策方法--净现值法(NPV) 传统的项目投资决策方法主要是指净现值法(NPV),其基本思路是通过对项目预期产生的各期净现金流的贴现值总和与起初投资成本之差即净现值的分析来决定投资与否。简单的说,当项目的净
[期刊] 管理科学
[作者]
张卫国 史庆盛 许文坤
基于传统的可转债最小二乘蒙特卡罗模拟定价方法,通过使用随机Faure序列和方差减小技术,有效地降低模型估计结果的误差,使用考虑解释变量和被解释变量误差的全最小二乘回归方法代替普通的最小二乘回归方法,提出可转债的全最小二乘拟蒙特卡罗定价方法,并给出该定价方法的具体算法步骤。以2002年10月16日发行的燕京可转换债券为例进行实证分析,从可转债的理论价值、计算标准差以及模型的运行时间等几个方面与传统的蒙特卡罗方法进行比较。研究结果表明,使用全最小二乘拟蒙特卡罗方法进行计算得到的结果更为合理,且估计误差和计算时间都更少,从而验证了该方法在可转债定价应用上的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘家鹏 苏涛
信用评级是风险管理模型的基础,因此评级的可靠性非常重要,但实际的信用级别又无法观察,只能观察到破产违约这种信用企业的极端情况。文章提出了基于蒙特卡罗模拟的评级系统的评估方法,给出了四个评估评级系统的度量指标,并验证了方法的有效性。
关键词：
评价系统 评估 蒙特卡洛方法
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
姜华 曹正清 余群
提出了一种车辆可靠性分析中威布尔分布的参数估计公式，并用蒙特卡洛法进行模拟验证。模拟结果表明，参数估计公式正确，采用蒙特卡洛法进行模拟验证可行。
关键词：
车辆 故障分析 数据处理 蒙特卡洛模拟
[期刊] 华东经济管理
[作者]
姚力民
介绍一种实用简便的决策方法——“蒙特卡洛”模拟决策法□姚力民在二次大战期间，美国原子能科学实验室的物理学家们被中子行为所困惑，当时有两个数学家提出了一种解法。这种解法相当于把问题交给了一个滚花的轮子。个别事件的概率逐步地汇合成一张总图，该图绘出了近似...
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
朱近 宣国良
本文分析了现实期权在战略性投资分析中使用的可能。在介绍现实期权的布莱克———休尔斯公式和它的六个因素时 ,说明了不确定性对计算的影响。为了消除这种影响 ,提出使用蒙特卡洛方法进行反复计算 ,避免误差。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李翔 刘少波
资产组合模型是一种在管理金融市场风险下投资者的最优选择模型。当期末财富的方差最小时,M-V模型的目标是最大化期末财富的预期收益率。文章基于蒙特卡洛模拟下的结果进行资产配置的最优决策,并将结果与随机LQ控制技术进行比较。结果表明,对于实际的市场变化,蒙特卡洛模拟的结果更接近于现实。
关键词：
资产组合 蒙特卡洛模拟 均值-方差模型
[期刊] 财会通讯(理财版)
[作者]
王洪海 王朋才
量本利分析法是管理会计中的重要分析方法,其中的确定型量本利分析法因其简单实用而受到实务工作者的偏爱。但确定型量本利分析法不能适应经济环境与市场因素的复杂性,为了客观真实地反映企业财务状况,有必要引入概率型量本利分析法。国内《管理会计》教材一般只对概率型量本利分析法中的期望值分析法作简单的介绍,该方法没有考虑经济环境与市场因素风险性和不确定性,主要反映总体大样本的统计规律,不能反映具体经济活动可能面临的风险,容易误导决策者。基于蒙特卡洛模拟法的概率型量本利分析法拓展了期望值分析法的假设前提,更加适应不确定性
[期刊] 统计与决策
[作者]
王庆庆
本文通过运用水晶球软件的蒙特卡洛法对房地产开发项目的风险进行分析,通过相关分析对房地产开发项目的赢利性、风险大小等各个方面作出了预测,为今后的决策提供参考依据。
关键词：
风险 蒙特卡洛模拟 水晶球
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨利雄 赵君昌 李庆男
基于机器学习进行因果推断是学术界研究的一个热点，双重机器学习是最新的因果效应估计方法之一，然而，相关理论并没有对不同机器学习方法之间的选择提供指导。鉴于此，文章运用蒙特卡洛模拟方法，研究不同情况下常见机器学习方法在双重机器学习处理效应估计中的表现，比较分析各种机器学习方法的估计结果，研究发现：基于不同机器学习方法的因果效应估计结果存在明显差异，双重机器学习方法的表现受到非线性函数形式以及样本容量的大小的影响；最后，在此基础上提出对机器学习方法选择的建议。
关键词：
因果推断 双重机器学习 蒙特卡洛模拟
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