一、股票定价理论中期权定价思想的运用（论文文献综述）
刘曜豪[1]（2021）在《基于Black-Scholes模型与Corrado-Su模型的可转债定价比较研究》文中指出19世纪50年代,可转换债券在美国问世,它是一种复杂的金融工具,包含了债权和期权双重属性。对发行者而言发行可转债能以低于普通公司债券的融资成本获得资金,对投资者而言投资可转债既能够享受债券稳定的利息收益,又能获得标的资产价格上涨带来的收益。因此,可转债一经发行就倍受资本市场青睐并迅速发展成国际资本市场中不可或缺的一部分。而我国可转债市场正处于发展的初级阶段,近年来我国可转债市场出现发行量和交易量激增的繁荣景象,在国家大力推进直接融资的大背景下,我们有理由相信可转债将会成为我国资本市场的金融工具中冉冉升起的新星。Corrado-Su期权定价模型（简称C-S期权定价模型）是将传统B-S期权定价模型运用Gram-Charlier级数展开定理拓展而得到的模型。本文研究的重点是将C-S期权定价模型引入可转债定价理论中,并将其与传统B-S模型进行同步修正和拓展。在修正两模型的同时基于两模型计算本文所选样本的理论价值,并计算和对比理论价格与市场价格的偏离率。本文在定价偏离率对比分析时,为了使对比分析更加严谨不仅进行不同模型之间的横向对比,还进行模型改进前后定价偏离率的纵向对比。在进行样本选择时,为了使模型分析结果更具代表性,本文基于发行时间、信用评级和交易量等标准选取了13只可转债作为样本。选好样本后使用两种模型及其各自的拓展模型对样本可转债上市交易首日价格进行理论价值定价。本文可转债定价采用组合定价法,将可转债价值分为债券与期权两个部分分别进行定价计算,其中需要重点研究的是期权部分。首先,当期权部分仅考虑转股期权且波动率采用历史波动率估计法时,利用两种模型分别对可转债进行定价计算,再进行定价偏离率分析;然后,为了更全面的了解和提高B-S模型与C-S模型的定价效果,对B-S模型和C-S模型中波动率的估计进行了修正。将传统模型中用样本标准差估计波动率的方法换为利用GARCH模型估计的波动率,再次对样本可转债进行定价偏离率计算和对比分析;最后,在修正波动率的基础上综合考虑可转债的附加条款期权价值,进一步对样本可转债进行定价并分析定价偏离率。分析结果得出,在利用历史波动率且仅考虑转股期权时,B-S模型定价偏离率更低。修正模型波动率后,修正前后相比,两模型各自的定价偏离率都得到了降低,其中C-S模型降低效果更明显,而修正波动率后两模型之间比较发现C-S模型的定价效果更佳。在修正波动率的基础上综合考虑可转债的附加条款期权时,修正前后相比,两个模型各自的定价偏离率进一步降低了。两模型的定价偏离率下降幅度大致相当,其中B-S模型的降幅稍大,综合考虑波动率和附加条款后对比两模型之间的定价偏离率C-S模型更低。为了更好判断B-S拓展模型与C-S拓展模型定价效果的差别,本文继续对案例上市后10日进行了定价计算,计算发现C-S模型的平均定价偏离率更低。对定价结果进行分析后发现,修正模型波动率和考虑附加条款期权价值都能提高模型的定价效果。其中波动率对C-S模型定价的影响更大,附加期权价值对B-S模型的定价影响更大。在进行定价分析后本文还从样本数据量、模型考虑因素、投资者对可转债认识不足和我国可转债市场不成熟等几个方面对模型定价出现偏离的原因进行了分析并提出了相应的研究展望。
胡明柱[2]（2020）在《上证50ETF期权市场波动率风险溢价研究》文中指出上证50ETF期权的正式上市交易标志着我国金融市场正式进入多元化投资和风险管理的新时代。期权具有高杠杆特征及做多做空机制,若使用不当,会加剧金融市场的波动,一直以来波动率是学界和业界关注的重要话题,也是市场中的重要风险源。资产定价理论表明:只要市场中存在风险源,投资者必然索取相应的风险溢价,进而对我国金融市场的资产定价及风险管理提出挑战。由于上证50ETF期权的推出时间较晚,鲜有相关研究,而期权市场波动率风险溢价的研究对我国金融市场的稳定健康发展具有重要的意义。鉴于此,本文以上证50ETF期权市场为研究对象,采用上证50ETF现货和期权市场日频交易数据,从已实现测度和风险中性测度估计随机波动率模型的参数,进而提取波动率风险溢价并分析市场特征;从时变特征、资产跳跃、期权定价及投资者行为等角度揭示了波动率风险溢价之谜;从市场微观结构和宏观经济信息两个角度揭示影响波动率风险的主要影响因素。主要内容包括:首先,从传统金融学理论和行为金融学理论阐述了波动率风险溢价研究的理论依据;从随机波动率模型、MCMC估计法、极值法及傅里叶变换法等方面阐述了波动率风险溢价研究的数理模型;从波动率风险溢价之谜为切入点,结合期权定价理论、投资者行为、已实现测度及风险中性测度视角分析了波动率风险溢价的形成机理。本研究为波动率风险溢价研究提供了理论支持。其次,采用上证50ETF市场数据,运用SV、SVJ及SVCJ等随机波动率模型和MCMC方法估计已实现测度下模型的参数并分析市场特征。结果发现:SVCJ模型相较于SV模型及SVJ模型具有更好的市场拟合优度,上证50ETF收益与波动存在“杠杆效应”;上证50ETF收益和波动的跳跃存在非对称性,其中收益还存在“跳跃聚集”和“跳跃逆转”现象,在市场急剧动荡时期,标的资产收益及波动发生跳跃的幅度较大,而在市场非急剧动荡时期,收益及波动发生跳跃的幅度较小。采用期权交易数据,运用欧式期权定价中的傅里叶变换法及最小极值法估计风险中性测度下模型的参数并分析期权市场的特征,发现上证50ETF期权市场存在“波动率微笑”现象,SVCJ模型相较于SV模型、SVJ模型具有更高的期权定价精度,傅里叶变换法能显着提高波动率风险溢价的估计效率。再次,采用期权定价理论及行为金融学理论,揭示金融市场中的波动率溢价之谜。波动率风险溢价度量了标的资产的波动率在已实现测度和风险中性测度下的溢价水平。波动率风险溢价、期权价格及投资者行为三者息息相关,在市场急剧动荡时期,标的资产在已实现测度下的波动率期望小于风险中性测度下的隐含波动率期望,波动率风险溢价基本为负,投资者厌恶波动风险,对未来市场的波动预期较高,购买期权对冲波动风险的意愿较高,期权定价偏高。在市场非急剧动荡时期,标的资产在已实现测度下的波动率期望大于风险中性测度下的隐含波动率期望,波动率风险溢价基本为正,投资者偏好波动风险,投资者对未来市场的波动预期较低,购买期权对冲波动风险的意愿较低,期权定价偏低。最后,采用秩相关法及Copula模型等方法,分析了从波动率风险溢价与市场收益的关系,从市场微观结构和宏观经济信息两个方面分析了波动率风险溢价的影响因素。研究结果表明:一是,从波动率风险溢价与市场收益的相关性来看,发现两者存在正的秩相关性,即两者同时走高或走低的概率大于其中之一走高或者走低的概率,两者还具有尾部非对称结构相关特征,相关研究对金融风险管理具有重要的作用。二是,从波动率风险溢价在市场中的预测作用来看,波动率风险溢价对上证50ETF收益有显着的预测能力,相关研究为市场参与者构建投资决策提供重要参考。三是,从波动率风险溢价的影响因素来看,收益率、换手率、市场深度、交易成本等对波动率风险溢价的影响显着为正;市场波动率及期权市场活跃程度对波动率风险溢价的影响显着为负;宏观经济信息对波动率风险溢价的影响程度相对较小;在各因素影响贡献度方面,换手率>投资者情绪>标的市场波动率>市场活跃程度>收益率>市场深度>交易成本。论文具有较强的理论意义和实践价值。理论方面,本文拓展了波动率风险溢价的研究领域,深化了对波动率风险溢价、期权定价、投资者行为间关系的理解,补充了期权定价理论和行为金融学理论。实践方面,上证50ETF期权的运行状况及蕴含的信息特征将会为后续推出指数期权、期货期权、个股期权、波动率衍生品等提供重要参考;本文的研究也为风险监管部门提供实践参考,帮投资者认识期权市场存在的波动率风险溢价的一般规律,同时也为投资者构建合理的投资组合提供决策支持。
刘广宇[3]（2020）在《B-S-M模型，SVI模型，SABR模型的近似公式及误差检验》文中研究指明过去近半个世纪中,衍生品市场迅速发展,期权定价理论也迅速发展。研究期权定价问题的方法论也在不断发展。一般均衡定价模型、套利均衡定价模型先后被应用于期权定价问题。在套利的作用是有限度的情况下,一部分期权定价理论专注于从市场出发,利用模型描述市场的规律,并利用规律指导投资过程。1973年,B-S-M模型解决了困扰学术界多年的问题,为期权定价建立了一套完备的分析框架。之后的时间里,众多学者在B-S-M模型的基础上,不断放松假设,提出了许多既有理论基础,又具备高度实用性的期权定价模型。比较有代表性的为局部波动率模型,SVI模型,SABR模型等。期权定价模型多建立在随机模型的基础上,学习模型需要一定的理论基础,对于未接受过高等教育的普通投资者来讲有一定门槛。做市商等机构投资者使得期权市场规范化,但期权市场的发展壮大需要普通投资者的参与。为了降低参与期权交易的门槛,本次论文选取了较有代表性的B-S-M模型、SVI模型、SABR模型,总结其共同特征,提出了三个模型的价格近似公式,并实证检验了近似公式计算结果与原模型的误差以及与实际期权数据的误差。本文首先推导了 B-S-M模型,叙述了套利定价的思想以及风险中性定价方法。又推演了 SVI模型以及SABR模型的参数性质。在不需要考虑时间对期权价格影响的应用场景下,提出了一个简单可用的价格近似模型,该模型对经典模型的进行泰勒展开,利用ols回归对经典模型泰勒展开式进行近似估计,再通过局部分段、线性回归估计参数这种线性最优化方式校准模型。这种方式能够绕过SVI模型以及SABR模型参数估计时的非线性最优化问题。实证分析分为两部分。第一部分验证价格近似模型与经典模型之间的误差。不论是某一天数据还是经典模型选取任意参数时,价格近似模型都是经典模型的良好近似。第二部分验证经典模型与价格近似模型对700余天期权数据的定价情况。误差分析表明,在一天之内的期权定价问题中,SVI模型、SABR模型误差远远小于B-S-M模型,SVI模型与SABR模型取β=1时误差接近,后者误差略小于前者。同时用价格近似方法的出的价格近似模型误差水平与SABR模型取β=1时接近,前者虚值看涨期权误差更小,后者平值看涨期权误差更小。实值看涨期权两者定价误差水平相当。本文目的为将经典模型简化处理。SVI模型、尤其是SABR模型对于未接受过高等教育的投资者来讲有一定门槛,期权定价模型的复杂程度也在一定程度上限制了普通民众对期权合约的了解。期权市场的发展壮大需要广泛的群众基础,经过验证,本论文中的价格近似模型是一种定价误差在可接受范围内的简单定价方法。
张成思[4]（2020）在《现代金融学的历史演进逻辑》文中研究指明金融学的微观理论兴起于20世纪50年代,而宏观理论演进的历史脉络至少可以回溯到19世纪50年代甚至更早。本文通过梳理金融学理论的发展与演进,提出现代金融学可以划分为宏观金融学和微观金融学两大支柱,并通过对两大支柱核心理论的内容以及历史演进过程进行系统梳理,提炼出看似平行发展并不交叉的两个领域间的内在逻辑联系,指出金融价格是联结宏微观金融学理论的逻辑枢纽。从过去一个多世纪的相关理论兴衰交替来看,偏离（远离）金融价格核心指标的数量型金融理论终将因"理论与实践的脱节"及"科学性缺陷"而淡出历史舞台。
张璐[5]（2020）在《植物品种权证券化研究》文中进行了进一步梳理植物品种权作为农业知识产权的重要组成部分,是关乎粮食安全与国计民生的一项重要知识资产。随着农业科技的不断发展,植物品种的研发和应用日新月异,也推动了农业经济的快速发展。如何利用植物品种权进行证券化融资,成为种业企业和科研机构获得创新动力和发展资金的重要契机。植物品种权证券化想要获得长足的发展,既需要依靠国家相关政策的引导,也需要发挥产权自身的经济与金融特性,在证券化融资方面取得突破。近年来,国家出台一系列政策鼓励和支持植物品种权证券化的发展,证监会也加大了对相关项目的扶持,为植物品种权证券化发展拓宽道路。通过梳理以往文献发现,已有研究多侧重于对知识产权证券化的讨论,因此,本文针对植物品种权特性对相关问题展开分析和探讨,以期能够破解植物品种权证券化融资困境,提高行业竞争力。本文从植物品种权的一般理论出发,按照提出问题—分析问题—解决问题的整体思路,将理论与实务纳入统一的植物品种权证券化分析框架,运用知识创新理论、信息不对称理论、资产定价理论、风险决策理论等,通过数值模拟分析、SPSS统计分析等方法,对植物品种权证券化方式、定价、风险等问题进行系统性研究,并提出相应的对策建议。主要研究内容包括:第一,植物品种权证券化概念界定与理论框架。阐述植物品种权证券化的内涵、要素与运作流程,论述委托代理理论、信息不对称理论、价值理论、资产定价理论、风险决策理论等相关理论,构筑和形成了本文的理论研究框架。第二,植物品种权证券化方式。本章对主要国家知识产权证券化方式进行系统的探讨与总结,分析了引入种业保险、引入担保机构、引入“银政企”、引入股权众筹等几种适合植物品种权证券化运行的方式。研究表明,引入股权众筹方式能够符合植物品种权证券化特征。数值模拟结果显示,植物品种权证券化的产品质量信号、项目资金、消费效用等因素都对植物品种权证券化股权众筹有正向影响,植物品种权证券化股权众筹具有可行性与可操作性。第三,植物品种权证券化定价。本章通过总结植物品种权证券化定价的内容和影响因素,归纳出适用于植物品种权证券化定价的方法。研究发现,运用实物期权法进行植物品种权证券化定价具有合理性。仿真结果表明:期权时间、波动率、期权障碍价格都是影响植物品种权证券化定价的重要因素。植物品种权证券化价格仿真实验的结果反映了不同类型的投资者对产品定价发行后植物品种权未来收益能力的的预期,为植物品种权证券化的定价提供了参考。第四,植物品种权证券化风险。本章对植物品种权证券化运行和定价过程中的风险进行分析和归类,探讨了风险的形成与传导路径,分析了具有资产证券化性质和具有知识产权特性的风险因素。对植物品种权证券化进行了风险测度和评估,并运用区间直觉模糊梯形算法对多种方案进行风险分析和评价,研究结果表明信用风险、价值风险、利率风险、法律风险、技术风险、信息不对称风险、市场风险、巨灾风险等都是影响植物品种权证券化运行方案选择的重要指标。第五,植物品种权证券化管理策略。植物品种权证券化是在资产证券化理论体系上建立起来的、以知识产权证券化为基础进行的创新发展。本章根据发达国家知识产权证券化主要方式、运行模式和定价机理及存在的风险,提出了促进植物品种权证券化发展的管理策略。主要从创新策略、监管策略、市场策略、环境策略、法律策略方面提出以下建议:运用金融科技手段,实现植物品种权证券化创新发展;构建合理有效的金融监管体系,防范金融风险;规范交易市场,维护植物品种权证券化有效运行;优化资源配置,提供良好的植物品种权证券化投融资环境;加强政策法规建设,保障植物品种权证券化高效发展。虽然我国目前推行植物品种权证券化的条件已基本具备,但是仍然还存在一些运行的障碍。为此应当完善相关法规条例,加快推动植物品种权成果转化,促进金融机构与种业企业的合作,健全证券化运行平台和交易体制,为植物品种权证券化的有效运营创造合适的条件。
牛英杰[6]（2020）在《模型不确定条件下公司投资行为及委托代理关系》文中研究表明本文从行为金融学角度细化模型不确定性与风险的差异,在经济理论分析的基础之上,建立严格的数理金融模型,运用随机最优控制方法,研究模型不确定性如何作用于公司投资、薪酬业绩敏感度、消费动态过程、报酬契约设计、公司生产能力的扩张时机,以达到最优合约设计要求或公司价值最大化的目的。本文的贡献包括如下几个方面:（1）本文在传统的委托代理理论中引入模型不确定性,考虑了委托人和代理人之间的最优与次优合约设计,研究结论表明,当模型不确定性存在时,要使委托人收益最大化,最优契约仍需要对代理人实施激励而不是传统委托代理理论所认为的不实施激励,且模型不确定性能够起到缓冲道德风险的作用。如果允许代理人在金融市场上买卖资产对冲风险,研究发现模型不确定性将通过合约转移给代理人,从而使代理人的对冲策略变得相对激进;同时最优产出分享比例与公司特质性风险的负相关关系也不再成立,最优产出分享比例可能是公司特质性风险的增函数,可能是减函数或者与其无关。（2）本文将模型不确定性与有限承诺约束相结合,从行为金融学角度讨论了三种不同情况下的最优合约设计问题,扩展后的模型发现模型不确定性和有限承诺约束对最优合约的作用机制不尽然一致,准确地讲,有限承诺约束只在合约承诺向代理人支付的总期望薪酬较低时起主导作用,随着代理人获取地薪酬或财富越多,模型不确定性对合约设计的影响逐渐凸显。结论表明,模型不确定性与有限承诺约束均对委托人的价值造成损害,但代理人的财富收入敏感性系数却不降反升;对于消费的动态过程而言,有限承诺约束只会使得代理人的消费量固定在某一特定水平,而不确定性偏好却使得最优的消费数量不在一成不变的,而是随着时间变化,并且消费的波动较收入的波动幅度偏小,这一方面为实证研究中“消费过度平滑之谜”提供了理论支撑,另一方面也解释了实际数据显示的“工资既具有右偏特征又有下降可能性”的现象。（3）本文将模型不确定性引入动态委托-代理理论,从行为金融学角度扩展了动态合约理论,结论表明模型不确定性对投资者福利损失具有不可忽略的影响,而且随着不确定程度的增加,投资者通过最优合约选择更加延迟向代理人支付现金薪酬;区别于不对称信息、时间不一致偏好、债务积压以及过度自信等视角,本文发现模型不确定性将低估公司的投资机会,导致公司投资不足,从而从不同角度丰富和完善了公司投资行为扭曲的理论解释;在投资者与代理人之间的最优合约中,投资者选择的代理人后续关于公司业绩的敏感性系数不是固定不变的,而是在达到某一阈值后逐渐增加。此外,在将合约进行财务实施的过程中发现,模型不确定不仅会降低公司的价值,同时也会降低股权的总价值;如果允许代理人和投资者通过谈判达到帕累托改进的目的,数值结果显示此时不仅出现企业投资不足的行为,也会产生过度投资的现象。（4）本文针对模糊厌恶的股东和风险厌恶的管理者的委托代理关系研究缺乏的问题,通过引入实物期权和模型不确定性,研究企业投资和激励机制设计问题。根据模型设定,管理者为管理企业付出的努力是不可观测的,且与企业收益流的平均增长率直接挂钩;股东拥有一项增长期权,可通过执行期权增加企业的资本存量,但股东在决策的过程中也表现出对模型不确定的担忧。结果表明:模型不确定条件可以提高最优合同中管理者预定的努力程度,降低投资阈值,同时增加管理者价值对企业价值变化的敏感程度。（5）本文考虑了奈特不确定性下的投资模型,这里奈特不确定性是由于不完备的信息、不明确的数据及不精确的概率等引起,常常会和优化问题紧相连。结果表明,相比于模型不确定性消失的情况,面临模型不确定性将考虑与参考模型接近的其他模型,进而降低模型识别错误的影响,导致托宾平均q和边际q降低,企业价值的下滑也使得其扩张投资决策更为保守。当把企业资产价值分解成现有资产价值和增长机会价值时,模糊厌恶参数虽然引起两部分价值的下跌,但是增长机会价值的跌幅远高于现有资产价值的跌幅。此外,数值分析表明,奈特不确定性只对增长机会beta值产生负向影响,而不影响现有资产的beta值,进而在增长效应和价值下降效应的博弈之后,企业资产beta值也是模糊厌恶参数的减函数。然而,本文对企业beta值横截面差异性的解释不同于现有研究文献提供的理论,比如企业间相互竞争程度等,所以本文的研究结论也丰富和完善了企业beta值横截面差异性的理论解释。
李响楚涵[7]（2020）在《基于RBF神经网络的实物期权定价研究》文中指出随着经济社会的不断发展和进步,企业的经营业务和管理手段也在不断的变化,导致公司的价值类型也在不断的更新。企业面临的未知因素越来越多,管理决策的灵活性也越来越强。这使得以往用于企业价值评估的分析方法逐渐失效,主要在于其无法估计出公司的可变性变化带来的那部分隐藏价值。实物期权恰好弥补了这部分的欠缺。它能够估计公司以上所描述的隐藏价值,从而得到更准确的价值评估结果。本文将从定性和定量两个角度对实物期权展开研究。首先,在定性研究方面。由于实物期权发展并不是非常完全,导致其迄今并没有一个统一的定义。本文就此根据实物期权的特点,通过总结归纳大量文献资料,概括性的给出实物期权的定义及其分类。填补了实物期权这一部分的空白。其次,在定量研究方向。对实物期权进行定价研究。根据其定价方面与金融期权的相似性,比照金融期权定价模型指标选取了标的物的现值S、实施价格X、公司价值的变动率?、执行时间T、无风险利率r,五个指标作为实物期权定价模型的变量。从国泰安数据库中搜集深圳证券交易所上市企业中的55家的财务数据,计算以上指标数值。再利用选定好的指标运用传统实物期权定价模型——Black-Scholes定价模型对实物期权进行定价。再次,鉴于模拟人脑思维方式的人工神经网络,由于其非线性特征与实物期权价格变化的非线性特征高度吻合。本文将RBF（Radial Basis Function,RBF）神经网络算法引入实物期权定价研究。建立了基于RBF神经网络算法的实物期权定价模型。进行实例分析与数值模拟。对模型效果,收敛速度进行分析计算。最后,在RBF神经网络实物期权定价模型的基础上,对模型隐含层中心迭代算法进行改进。引入K-MEANS聚类算法,以提高模型的训练效率。对建立的三个实物期权模型进行比较分析。发现基于RBF神经网络算法下的实物期权定价模型不论从效果和效率上都具有良好的表现,相较于传统定价方法性质上更为优良。所以,将RBF神经网络引入实物期权定价研究具有十分重要的意义。
孟辉[8]（2020）在《社会科学解释的话语语境模型研究》文中认为社会科学解释是否是真正的科学解释,一直是关乎社会科学合法性的关键问题,也是社会科学哲学的基本问题之一。以自然科学解释的标准来判断社会科学解释,最终只能得到一种二选一的对立结果:一种是社会科学和自然科学只有程度上的不同,社会科学可能沦落为自然科学的一个分支;另外一种是,因为无法达到自然科学解释的标准,社会科学解释并不是真正的科学解释,或者不具备自然科学标准的那部分社会科学将不再具有合法性,社会科学将面临分裂的危险。而现有的科学解释模型大多源于自然科学,这些解释模型背后体现的“主体-世界”二元关系,只适合于恒定的自然世界,无法应对变化的社会世界。这些解释模型既无法涵盖社会科学解释中的规范性问题,也无法真正给出社会科学解释力的来源,很难适用于社会科学解释。因此,从自然科学方法论的视角,试图把自然科学解释模型作为社会科学解释问题的解决方案是行不通的,我们需要从认识论的层面来寻找一条能够模型化社会科学解释和说明社会科学解释力来源的新进路。为此,本研究将语境维度引入社会科学解释研究中,在融合语境主义的语境本体论和范戴克话语与语境关系理论两种观点的基础上,提出了由话语构成的、不依赖主体性的话语语境,进而把“主体-世界”的二元关系转化为话语、话语语境和世界的三元关系。作为话语与世界之间中介,话语语境不仅控制了话语的产生和理解,而且其与外在世界之间体现了规范性的关联,避免了“主体-世界”二元关系的局限。由此,我们可以从话语语境这一新的视角,在认识论层面重新审视理论、现象和外在世界三者之间的关系。在话语语境中,社会现象不再属于外在世界,而是和社会科学理论一样作为话语形成了社会科学的话语语境。由于话语语境没有主体性依赖,所以我们可以在无须假定主体认知不变或者外在世界恒定的情况下构建一个社会科学解释的话语语境模型。该模型不仅与自然科学解释兼容,而且可以对社会现象不可重复、主体认知不稳定、社会科学的规范性以及社会科学解释力来源等问题提供一种合理说明。本文主要由三部分组成:第一部分,由引言和第一章组成。引言主要论述了社会科学解释问题产生的背景和原因。第一章,主要阐述了话语语境的本体地位和非主体性依赖,结合范戴克的语境理论重构了“主体-世界”的二元关系:话语与世界不再是一种直接的关系,与世界直接作用不是话语而是话语语境,解释则是话语语境稳定和演化的重要动力;运用话语语境控制话语的观点说明了观察和现象的话语语境本质,二者都是话语语境与外在世界作用的结果,话语语境控制了观察的方向和焦点。第二部分,由第二、三、四章组成,这部分主要是在话语语境基础上构建一个社会科学解释的话语语境模型,并从规范性视角来说明社会科学的解释力问题。第二章,阐述了构成社会科学解释模型所需的两个形式条件:模型的可计算变量和现象语境化表征的条件;第三章,主要完成了社会科学解释话语语境模型的构建工作。首先,阐述了社会科学话语语境的基本结构,论述了可计算变量和社会结构性要素可以说明社会现象的不可重复性和观察视角等问题。其次,用金融学案例分析论证了社会科学话语语境的合理性。第三,区分了行动和行为,阐述了行动的话语语境本质,行动只有在话语语境中才具有意义,而社会科学解释就是通过包含规范性的可计算行动变量集重构社会现象的过程;第四章,论述了话语语境视角下经验、概念和规范三者之间的关系,经验在话语语境中获得了显现,而概念只有在规范性的指引下才能进入外在世界,话语语境与外在世界之间是一种规范性的关联关系。社会科学解释体现的是规范性的合理性而非普遍性,通过社会科学解释,社会科学话语语境向社会世界输出了规范性,这点正是社会科学解释力的重要来源。第三部分,由第五、六章组成。第五章,主要运用话语语境的方法模型化历史解释,得到的历史解释话语语境模型是社会科学解释话语语境模型的重要案例论据。历史解释中的连续性话语体现了历史认识的逻辑,与安克斯密特的叙事实体或者核心主题中的历史实体不同,解释模型蕴含的话语实体具有和自然科学理论实体一样的解释和描述功能,可以作为历史解释合法性的重要证据;第六章,主要阐述了话语语境模型对社会实在论与反实在论之争、社会与个体之争、社会科学和自然科学之争、社会科学的“价值无涉”等社会科学哲学重要问题的意义。最后,探讨了话语语境对认识论、知识论以及方法论等方面的影响和意义,展望了一种具有主体间性特征的话语语境主义的可能性。
毛啸峰[9]（2020）在《期权定价数值方法的有效性分析 ——以上证50ETF期权为例》文中提出期权是一种赋予买卖双方权利和义务的合约,买方有权决定在到期日时是否按约定的价格购买某一商品,而卖方则必须履行根据买方意愿完成交易的义务。由于期权费的存在,期权本质上也是一种商品,具备了价格这一属性,而期权价格的高低直接影响买卖双份的盈亏状况,因此期权定价的问题也是期权交易的核心问题。早期的期权产品由于种种原因并未能受市场推崇,直到1973年,芝加哥期权交易所的建立才改变了这一局面,它制定了使用标准化期权合约、遵循规范化流程的交易制度,并且合约只能在有担保的交易所内流通。而当时也正值布雷顿森林体系瓦解,世界金融市场波动加剧,在此背景下,各类金融衍生品层出不穷,金融期权也重获新生。2015年2月9日,上海证券交易所于也正式推出国内首个金融期权产品:上证50ETF期权。它不仅丰富了投资者投机套利或套期保值的手段,也可充当进行风险管理的工具,因此深受广大投资者的青睐。由于上证50ETF期权具有零和博弈以及高杠杆的特性,它的价格成为一个十分敏感的因素,要想发挥其功能、规范市场管理,同时也为了方便投资者做出理性判断,对其正确的定价显得尤为重要的。而期权定价的问题一直都是金融领域最复杂的问题之一,如今,期权定价理论虽然以十分成熟,定价的模型也各式各样,但它们的结论大多来自于针对国外市场的研究,而这些模型是否适合中国的期权市场,依然值得考究。期权定价的方法通常包括偏微分方法和数值方法。在连续时间的情形下,可以用一个随机微分方程来描述标的资产价格的运动路径,而期权作为它的衍生品,对其定价的问题也等价于求解偏微分方程。当方程不存在解析解时,便可以利用数值方法模拟资产价格的运动路径,从而求解期权定价问题。数值方法是适用范围更广、使用门槛更低的一类方法,目前很少有针对使用数值方法为上证50ETF期权定价的研究。因此本文从这一角度切入,旨在找出最适合为上证50ETF期权定价的数值方法。本文借助前人文献,梳理了期权定价理论的发展历程,并总结了国内金融期权市场的发展状况。随后,本文着重介绍了二叉树期权定价模型、蒙特卡罗模拟以及有限差分方法三种期权定价数值方法的相关理论及运算过程,以我国上证50ETF以及华夏上证50ETF期权10001521.SH、10001597.SH、10001598.SH三份合约从2018年12月3日到2019年6月21日的133个收盘价数据作为研究样本,并运用python语言编写运算程序,根据上证50ETF的收盘价数据模拟出上证50ETF期权的价格,通过线性回归分析观察理论价格与实际价格时间的线性关系,通过判定系数（调整后的R2）来比较拟合度的高低。接着通过指标分析手段,比较三种数值方法模拟出的理论价格与实际价格之间的差距,进而验证数值方法为上证50ETF期权定价的有效性,同时比较三种方法拟合度及误差值的大小,找到定价效率更高的方法。最后的研究结果表明,蒙特卡罗模拟法无论从定价的精度,还是计算需要的时间来看,都是更适合为50ETF期权定价的数值方法。
干伟明[10]（2020）在《多因子资产定价模型在A股市场的实证研究》文中研究表明资产定价理论和模型是现代金融学中投资理论和投资实践的重要研究领域,其理论与实证目前主要以西方发达国家资本市场为主导。现有研究虽然已相当深入,取得了大量具有理论价值和实际意义的研究成果,但还存在一些进一步完善的空间。因此本文从多因子定价模型为切入点,针对以下几个问题开展了公式推导与实证研究:（1）影响A股上市公司股票收益率的因素有哪些?（2）A股市场最佳多因子资产定价模型是由哪些定价因子所组成?（3）这些定价因子背后的经济含义是什么?在公式推导方面,本文以FF多因子模型中股利折现模型中的股票收益率公式为参考,通过对A股上市公司股票收益率的成因分析,进而从上市公司经营基本面的角度出发推导出上市公司股票收益率的一般形式,并对其背后的经济含义加以分析,在此基础上提出A股市场中多因子资产定价模型的因子组成设想,即一个有效的多因子资产定价模型至少应当包含能够反映上市公司当前优劣程度、未来增长潜力和个股投资者情绪等三方面的因素。在实证研究方面,本文以A股20072018年月度数据为样本,验证了公式推导中得出的一系列设想和结论,得到了以下四方面的研究结果:在上市公司经营基本面因素方面。本文研究发现:A股上市公司经营基本面因素与其股票收益率之间存在显着联系;A股上市公司分红率与其市净率（PB,即账面市值比倒数）存在较强负相关关系;A股小市值公司较大市值的规模增长速度更快主要不是来源于其自身业绩内生增长而是更多的来源于收购、并购、增发等外源式增长;此外本文还从A股市场整体经营基本面的视角发现了A股市场整体走势对于国内宏观经济走势具有一定“晴雨表”预测作用。在投资者情绪因素方面。本文研究表明:A股市场整体投资者情绪变化总体上与组合或个股的收益率之间存在正相关关系;个股投资者情绪重要代理变量换手率、上月超额收益率等指标与个股股票收益率的负相关关系相当显着;进一步分析还表明A股小市值公司更易受到投资者情绪因素的影响,A股中存在针对小市值公司较为明显的投机炒作现象和较为明显的短周期反转效应。在定价因子分析方面。本文从上市公司经营基本面和投资者情绪两方面开展研究,结果表明:A股市场中包含股票价格变动信息较多的因子有:反映上市公司当前优劣的净资产收益率Roe因子、反映上市公司规模增长的市值Smb因子、反映上市公司内生增长的净利润增长Net因子、综合现金分红率和市净率因素后对FF模型中Hml因子补充和完善的HmlR因子;同时研究表明反映上市公司经营基本面因素的因子对反映投资者情绪因素的因子可以发挥主要解释作用,这表明驱动A股市场价格变动的主要因素归根结底还是上市公司经营基本面因素。在A股市场多因子定价模型方面。本文研究表明:总体而言,A股市场的最佳多因子定价模型是三因子模型Mkt+Smb+Net组合;最佳四因子模型是Mkt+Smb+Net+HmlR组合;最佳五因子模型则是Mkt+Smb+Net+HmlR+Cma/Roe组合;不同定价因子组成的多因子资产定价模型在A股市场的不同时期的表现则证明了A股市场整体定价效率在得到逐步提升,这说明A股市场在逐渐走向成熟和有效。此外,本文还通过将定价模型和定价因子纳入配对交易的改进中,研究表明:依靠本文提出的A股市场Roe、Smb、Net和HmlR等定价因子作为控制变量进行配对交易策略设计,配对组合的均衡关系描述更加稳定和全面,模型发散的风险得到了规避,从而能够显着减少套利风险,提高配对交易的盈利。本文关于多因子资产定价模型在A股市场中的上述研究成果一方面与金融学理论中的有关思想吻合,另一方面也可对资产定价研究,投资实践和市场建设提供借鉴和补充。
二、股票定价理论中期权定价思想的运用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、股票定价理论中期权定价思想的运用（论文提纲范文）
（1）基于Black-Scholes模型与Corrado-Su模型的可转债定价比较研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容及方法 |
| 1.3 创新及不足 |
| 1.4 文献综述 |
| 1.4.1 国内外对期权定价的研究 |
| 1.4.2 国内外对可转债的定价研究 |
| 第2章 B-S模型及其拓展 |
| 2.1 可转债概述 |
| 2.2 传统B-S可转债定价模型 |
| 2.2.1 假设条件及适用范围 |
| 2.2.2 债券部分价值 |
| 2.2.3 转股期权价值 |
| 2.3 B-S可转债定价模型的拓展 |
| 2.3.1 Corrado-Su期权定价模型 |
| 2.3.2 GARCH(1,1)模型 |
| 2.3.3 附加条款期权 |
| 第3章 样本选择及参数估计 |
| 3.1 样本选择 |
| 3.1.1 可转债选择标准 |
| 3.1.2 可转债基本信息 |
| 3.1.3 数据区间选择 |
| 3.2 参数估计 |
| 3.2.1 无风险利率 |
| 3.2.2 贴现率 |
| 3.2.3 到期时间T-t |
| 3.2.4 标的股票波动率 |
| 3.2.5 偏度和超额峰度 |
| 第4章 可转债定价分析 |
| 4.1 债券部分价值计算 |
| 4.2 转股期权价值计算 |
| 4.2.1 传统B-S模型的期权价值计算 |
| 4.2.2 基于C-S模型的期权价值计算 |
| 4.2.3 定价偏离率 |
| 4.3 引入GARCH模型后的转股期权价值计算 |
| 4.4 附加条款期权价值计算 |
| 4.4.1 赎回条款期权期权价值计算 |
| 4.4.2 回售条款期权期权价值计算 |
| 4.4.3 特别向下修正条款期权 |
| 4.4.4 定价偏离率分析 |
| 4.5 偏离原因分析 |
| 第5章 研究结论及展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）上证50ETF期权市场波动率风险溢价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与问题提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题提出 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状及述评 |
| 1.3.1 随机波动率模型与期权定价 |
| 1.3.2 波动率风险溢价的信息特征 |
| 1.3.3 波动率风险溢价与市场收益 |
| 1.3.4 波动率风险溢价的影响因素 |
| 1.3.5 国内外研究评述 |
| 1.4 研究思路与结构安排 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 结构安排 |
| 1.5 研究方法和技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第2章 波动率风险溢价的理论研究 |
| 2.1 波动率风险溢价的理论依据与思考 |
| 2.1.1 传统金融学理论与思考 |
| 2.1.2 行为金融学理论与思考 |
| 2.1.3 市场微观结构理论与思考 |
| 2.2 波动率风险溢价的数理模型及优化 |
| 2.2.1 随机波动率模型 |
| 2.2.2 参数估计方法及优化 |
| 2.3 波动率风险溢价的形成机理分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 随机波动率模型的参数估计及市场特征分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 数据选择与预处理 |
| 3.2.1 现货市场数据 |
| 3.2.2 期权市场数据 |
| 3.3 参数估计 |
| 3.3.1 现货市场的参数估计 |
| 3.3.2 期权市场的参数估计 |
| 3.4 模型评价 |
| 3.4.1 DIC准则评价 |
| 3.4.2 期权定价评价 |
| 3.5 市场特征分析 |
| 3.5.1 现货市场的特征分析 |
| 3.5.2 期权市场的特征分析 |
| 3.6 研究结果与讨论 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 波动率风险溢价的信息特征分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 波动率风险溢价的测度 |
| 4.2.1 方差互换法 |
| 4.2.2 期权定价法 |
| 4.3 波动率风险溢价之谜 |
| 4.3.1 波动率风险溢价的时变特征 |
| 4.3.2 波动率风险溢价与资产跳跃行为 |
| 4.3.3 波动率风险溢价与投资者行为 |
| 4.3.4 波动率风险溢价与期权定价 |
| 4.4 研究结果与讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 波动率风险溢价与股票收益关系分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 波动率风险溢价与市场收益率相关性分析 |
| 5.2.1 相关性模型 |
| 5.2.2 预处理 |
| 5.2.3 秩相关性检验 |
| 5.2.4 尾部相关性检验 |
| 5.3 波动率风险溢价对市场收益率的预测分析 |
| 5.3.1 波动率风险溢价对收益的跨期预测 |
| 5.3.2 波动率风险溢价对收益率预测的非对称性 |
| 5.4 研究结果与讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 波动率风险溢价的影响因素分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 市场微观结构变量对波动率风险溢价的影响 |
| 6.2.1 研究假设 |
| 6.2.2 数据来源 |
| 6.2.3 变量说明 |
| 6.2.4 模型构建 |
| 6.2.5 市场微观结构变量对波动率风险溢价的影响分析 |
| 6.3 宏观经济信息对波动率风险溢价的影响 |
| 6.3.1 研究假设 |
| 6.3.2 数据来源 |
| 6.3.3 变量说明 |
| 6.3.4 模型构建 |
| 6.3.5 宏观经济信息对波动率风险溢价的影响分析 |
| 6.4 波动率风险溢价影响因素的贡献度分析 |
| 6.4.1 模型构建 |
| 6.4.2 相关性及多重共线性分析 |
| 6.4.3 结果分析 |
| 6.5 研究结果与讨论 |
| 6.6 政策建议 |
| 6.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（3）B-S-M模型，SVI模型，SABR模型的近似公式及误差检验（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容与方法 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 论文创新与不足 |
| 1.3.1 论文创新 |
| 1.3.2 论文不足 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 国外研究 |
| 2.1.1 基础模型 |
| 2.1.2 模型发展 |
| 2.2 国内研究 |
| 第3章 经典模型 |
| 3.1 B-S-M模型 |
| 3.1.1 模型假设 |
| 3.1.2 模型推导 |
| 3.2 SVI模型 |
| 3.2.1 模型公式 |
| 3.2.2 参数意义 |
| 3.2.3 参数估计 |
| 3.3 SABR模型 |
| 3.3.1 模型公式 |
| 3.3.2 参数意义 |
| 3.3.3 参数估计 |
| 第4章 价格近似模型 |
| 4.1 模型背景 |
| 4.2 模型公式 |
| 4.2.1 特征一 |
| 4.2.2 特征二 |
| 4.2.3 泰勒展开 |
| 4.3 参数估计 |
| 第5章 实证检验 |
| 5.1 数据处理 |
| 5.2 模型对比 |
| 5.2.1 模型特征 |
| 5.2.2 系统性偏差 |
| 5.2.3 模型有效性 |
| 5.3 全数据分析 |
| 第6章 总结 |
| 附录1 可导性证明 |
| 附录2 误差与参数关系 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（4）现代金融学的历史演进逻辑（论文提纲范文）
| 一、范畴与体系划分 |
| 二、1950至1990年:微观金融学的共识性大发展 |
| (一) 20世纪50年代:投资组合理论的发展 |
| (二) 20世纪50-60年代:MM定理与公司金融的发展 |
| (三) 20世纪60年代:资本资产定价模型的发展 |
| (四) 20世纪70年代:Black-Scholes期权定价公式 |
| (五) 1970-1980年:有效市场假说与行为金融学 |
| 三、1850-1990:宏观金融学的发展与分歧 |
| (一) 19世纪50年代-20世纪80年代:银行理论的发展与完善 |
| (二) 19世纪90年代-20世纪90年代:利率的相关理论发展 |
| (三) 1945-1976年:布雷顿森林体系与固定汇率制度 |
| (四) 19世纪90年代-20世纪50年代:货币数量论的发展与彷徨 |
| (五) 20世纪60年代:托宾Q理论的提出 |
| (六) 20世纪70年代:卢卡斯批判与理性预期假说的发展 |
| (七) 20世纪80年代:价格型货币政策论的形成 |
| (八) 20世纪90年代:货币政策规则论的发展 |
| 四、宏微观金融学的联结机制 |
| 五、结论与展望 |
（5）植物品种权证券化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题依据 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究方法与技术路线 |
| 1.6 论文创新点 |
| 2 植物品种权证券化概念界定与理论框架 |
| 2.1 植物品种权证券化内涵界定 |
| 2.2 植物品种权证券化的要素与运作流程 |
| 2.3 植物品种权证券化相关理论与理论框架 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 植物品种权证券化方式 |
| 3.1 主要国家知识产权证券化方式 |
| 3.2 植物品种权证券化的主要方式 |
| 3.3 植物品种权证券化股权众筹 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 植物品种权证券化定价 |
| 4.1 植物品种权证券化定价基础 |
| 4.2 植物品种权证券化定价方法 |
| 4.3 植物品种权证券化定价模型构建与分析 |
| 4.4 植物品种权证券化价格仿真分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 植物品种权证券化风险 |
| 5.1 植物品种权证券化的风险形成与传导 |
| 5.2 植物品种权证券化风险测度 |
| 5.3 基于区间直觉模糊梯形的植物品种权证券化风险分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 植物品种权证券化管理策略 |
| 6.1 运用金融科技手段,实现植物品种权证券化创新发展 |
| 6.2 构建合理有效的金融监管体系,防范金融风险 |
| 6.3 规范交易市场,维护植物品种权证券化有效运行 |
| 6.4 优化资源配置,提供良好的植物品种权证券化投融资环境 |
| 6.5 加强政策法规建设,保障植物品种权证券化高效发展 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 植物品种权证券化调查问卷 |
| 附录2 植物品种权证券化风险因素调查问卷 |
| 附录3 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（6）模型不确定条件下公司投资行为及委托代理关系（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景与意义 |
| 第二节 研究内容与研究思路 |
| 一、研究内容 |
| 二、研究思路 |
| 三、研究方法 |
| 第三节 论文章节安排 |
| 第四节 论文创新点 |
| 第二章 国内外研究概况 |
| 第一节 企业投资决策行为研究综述 |
| 第二节 模型不确定性理论研究综述 |
| 第三节 委托代理理论研究综述 |
| 第三章 模型不确定条件下的委托代理模型 |
| 第一节 引言 |
| 第二节 基于模型不确定性委托-代理模型 |
| 一、标准模型 |
| 二、模型不确定性下的模型 |
| 第三节 鲁棒合约的扩展应用 |
| 一、扩展一:次优合同设计与最优合同设计 |
| 二、扩展二:允许代理人在金融市场做对冲交易 |
| 第四节 本章小结 |
| 第四章 带有有限承诺的鲁棒性合约研究 |
| 第一节 引言 |
| 第二节 模型假设与最优合同设计 |
| 一、合同问题描述 |
| 二、信念扭曲和模型不确定性 |
| 第三节 合同的解 |
| 一、模型I:完全承诺下的鲁棒性合约问题 |
| 二、模型II:有限承诺下的标准合约 |
| 三、模型III:有限承诺下的鲁棒性合约 |
| 第四节 数值结果分析 |
| 一、委托人的价值 |
| 二、等价性财富对收入的敏感性 |
| 三、状态变量wt的动态过程分析 |
| 四、消费计划 |
| 五、工资的动态过程与工资分布 |
| 第五节 本章小结 |
| 附录 |
| 第五章 基于模型不确定性的动态代理与托宾Q理论 |
| 第一节 引言 |
| 第二节 经济建模 |
| 一、生产技术 |
| 二、委托代理问题 |
| 三、模型不确定性 |
| 四、最优合约问题 |
| 第三节 模型求解 |
| 一、数值结果分析 |
| 第四节 模型的扩展应用 |
| 一、最优鲁棒性合约的财务实施 |
| 二、防止再谈判合约(Renegotiation-proof contract) |
| 三、多先验期望效用理论 |
| 第五节 本章小结 |
| 第六章 模型不确定性、增长期权与最优长期合同 |
| 第一节 引言 |
| 第二节 模型假设与最优长期合同 |
| 第三节 合约特征与模型求解 |
| 第四节 数值结果与经济分析 |
| 第五节 本章小结 |
| 第七章 奈特不确定性概念下的企业扩张决策 |
| 第一节 引言 |
| 第二节 模型框架 |
| 一、企业扩张投资模型 |
| 二、奈特不确定性 |
| 三、企业最优化方程 |
| 第三节 模型求解 |
| 第四节 数值结果分析 |
| 第五节 本章小结 |
| 附录 |
| 第八章 结论与展望 |
| 第一节 主要结论 |
| 第二节 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历和攻读学位期间的科研成果 |
（7）基于RBF神经网络的实物期权定价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外在该方向的研究现状及分析 |
| 1.2.1 国外研究现状及分析 |
| 1.2.2 国内研究现状及分析 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第2章 实物期权的相关理论概述 |
| 2.1 实物期权的涵义及分类 |
| 2.1.1 实物期权的定义 |
| 2.1.2 实物期权的分类 |
| 2.2 实物期权定价理论 |
| 2.2.1 Black-Scholes实物期权定价模型 |
| 2.2.2 二项式定价模型 |
| 2.2.3 基于BP神经网络的实物期权定价模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 RBF神经网络和K-MEANS算法理论 |
| 3.1 RBF神经网络基本理论 |
| 3.1.1 RBF神经网络 |
| 3.1.2 RBF神经网络核函数的选取 |
| 3.2 K-MEANS算法理论 |
| 3.2.1 聚类分析理论 |
| 3.2.2 K-MEANS聚类算法 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 实证研究 |
| 4.1 指标选取和样本分析 |
| 4.1.1 指标选取 |
| 4.1.2 样本分析 |
| 4.2 实物期权定价模型实证研究 |
| 4.2.1 Black-Scholes实物期权定价模型 |
| 4.2.2 基于RBF神经网络的实物期权定价模型 |
| 4.2.3 基于K-MEANS改进的RBF神经网络定价模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）社会科学解释的话语语境模型研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 一、选题背景与研究意义 |
| 二、国内外研究现状 |
| 三、研究内容、方法与思路框架 |
| 四、主要创新点及存在不足 |
| 第一章 话语语境:对“主体-世界”关系的重构 |
| 1.1 话语语境概念的引入 |
| 1.1.1 语境主义的主体性问题 |
| 1.1.2 话语语境对主体性依赖的消解 |
| 1.2 理论、现象和观察 |
| 1.2.1 科学理论的话语特征 |
| 1.2.2 观察和现象的语境本质 |
| 1.3 科学的话语语境 |
| 1.3.1 科学解释的话语语境含义 |
| 1.3.2 话语语境的同一性条件 |
| 1.4 小结 |
| 第二章 社会科学解释模型化的形式条件 |
| 2.1 科学模型中的可计算变量 |
| 2.1.1 科学模型的分类问题 |
| 2.1.2 模型变量的可计算关系 |
| 2.1.3 可计算变量对科学模型的意义 |
| 2.2 社会现象的语境化表征 |
| 2.2.1 话语语境中的科学表征 |
| 2.2.2 社会现象、数据与表征模型 |
| 2.3 小结 |
| 第三章 社会科学解释的话语语境模型构建 |
| 3.1 社会科学话语语境的结构 |
| 3.1.1 理论话语与现象话语 |
| 3.1.2 社会现象与观察视角 |
| 3.2 社会科学话语语境的案例分析 |
| 3.2.1 布莱克-斯科尔斯金融模型 |
| 3.2.2 金融学话语语境的演化 |
| 3.3 社会科学解释的话语语境模型 |
| 3.3.1 语境化行动与社会科学解释 |
| 3.3.2 话语语境模型 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 话语语境的规范性输出与社会科学的解释力 |
| 4.1 话语语境的规范性 |
| 4.1.1 规范性问题与社会科学解释 |
| 4.1.2 话语语境与外在世界规范性关联的论证 |
| 4.2 社会科学解释的规范性特征 |
| 4.2.1 社会科学解释的科学规范特征 |
| 4.2.2 社会科学解释的社会规范特征 |
| 4.3 规范性与社会科学解释力 |
| 4.3.1 概念与行动规范的生成 |
| 4.3.2 社会科学解释力的规范性来源 |
| 4.3.3 规范的普遍性与合理性 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 话语语境模型的应用:以历史解释为例 |
| 5.1 历史的话语语境 |
| 5.1.1 历史解释与历史叙事 |
| 5.1.2 历史解释的话语特征 |
| 5.2 历史解释的话语语境模型 |
| 5.2.1 历史话语的连续性关系 |
| 5.2.2 历史解释的模型化 |
| 5.2.3 解释模型对历史解释合法性的说明 |
| 5.3 小结 |
| 第六章 话语语境模型对社会科学哲学的意义 |
| 6.1 社会实在论与反实在论之争 |
| 6.2 社会与个体关系之争 |
| 6.3 社会科学与自然科学关系之争 |
| 6.4 社会科学的“价值无涉”之争 |
| 6.5 小结 |
| 结束语 走向一种主体间性的话语语境主义 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 个人简况及联系方式 |
（9）期权定价数值方法的有效性分析 ——以上证50ETF期权为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 导论 |
| 1.1 研究的背景与意义 |
| 1.1.1 研究的背景 |
| 1.1.2 研究的意义 |
| 1.2 研究的现状 |
| 1.2.1 国外相关研究 |
| 1.2.2 国内相关研究 |
| 1.2.3 国内外研究述评 |
| 1.3 研究的内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究的创新与不足 |
| 2 期权定价概念与相关理论基础 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 期权的起源及定义 |
| 2.1.2 期权的交易机制 |
| 2.2 期权定价相关理论 |
| 2.2.1 理论雏形 |
| 2.2.2 布莱克—舒尔斯(B-S)期权定价公式 |
| 2.2.3 风险中性定价原理 |
| 2.3 期权定价数值方法 |
| 2.3.1 二叉树期权定价模型 |
| 2.3.2 蒙特卡洛模拟 |
| 2.3.3 有限差分方法 |
| 3 数据的选取与理论价格的计算 |
| 3.1 数据的选取 |
| 3.1.1 研究的样本 |
| 3.1.2 波动率设置 |
| 3.1.3 其他参数 |
| 3.2 模型的计算 |
| 3.2.1 二叉树期权定价模型理论价格计算 |
| 3.2.2 蒙特卡罗模拟理论价格计算 |
| 3.2.3 有限差分方法理论价格计算 |
| 4 定价有效性分析 |
| 4.1 回归分析 |
| 4.1.1 二叉树模型理论价格与实际价格的相关性 |
| 4.1.2 蒙特卡洛模拟理论价格与实际价格的相关性 |
| 4.1.3 有限差分方法理论价格与实际价格的相关性 |
| 4.2 指标分析 |
| 4.3 分析结果评述 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 文章总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 二分法求解隐含波动率python代码 |
| 期权定价模型python代码 |
| 理论价格数据(隐含波动率) |
| 理论价格数据(历史波动率) |
（10）多因子资产定价模型在A股市场的实证研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1.研究背景与目的 |
| 1.2.研究思路和主要内容 |
| 1.3.全文结构 |
| 1.4.主要创新 |
| 第2章 资产定价理论回顾和文献综述 |
| 2.1.资产定价理论回顾 |
| 2.2.资产定价主要方法 |
| 2.3.资产定价文献综述 |
| 2.4.基于行为金融学的资产定价回顾 |
| 2.5.本章小结 |
| 第3章 上市公司股票收益率和多因子资产定价 |
| 3.1.FF多因子定价模型中的股票收益率 |
| 3.2.公司股票收益率的成因分析 |
| 3.3.公司股票收益率公式推导 |
| 3.4.基于公司股票收益率的多因子定价模型 |
| 3.5.本章小结 |
| 第4章 多因子定价模型中经营基本面因素研究 |
| 4.1. “投资异象”的经营基本面因素分析 |
| 4.2.A股经营基本面因素的对经济“晴雨表”的分析 |
| 4.3.经营基本面因素与股票收益率横截面研究 |
| 4.4.本章小结 |
| 第5章 多因子定价模型中投资者情绪因素研究 |
| 5.1.投资者情绪表现形式和度量指标 |
| 5.2.A股市场整体投资者情绪指数研究 |
| 5.3.个股投资者情绪因素研究 |
| 5.4.本章小结 |
| 第6章 多因子定价模型在A股市场的实证检验 |
| 6.1.A股市场发展及数据样本 |
| 6.2.定价因子构建与分析 |
| 6.3.定价因子比较与选择 |
| 6.4.不同多因子定价模型在A股市场比较和分析 |
| 6.5.稳健性检验 |
| 6.6.本章小结 |
| 第7章 多因子定价模型在配对交易中的应用 |
| 7.1.配对交易现状 |
| 7.2.多因子模型在配对交易中的应用 |
| 7.3.实证分析 |
| 7.4.本章小结 |
| 第8章 论文总结 |
| 8.1.结论与启示 |
| 8.2.研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表论文 |
| 攻读博士学位期间参加学术会议情况 |
四、股票定价理论中期权定价思想的运用（论文参考文献）
- [1]基于Black-Scholes模型与Corrado-Su模型的可转债定价比较研究[D]. 刘曜豪. 江西财经大学, 2021(10)
- [2]上证50ETF期权市场波动率风险溢价研究[D]. 胡明柱. 哈尔滨工业大学, 2020
- [3]B-S-M模型，SVI模型，SABR模型的近似公式及误差检验[D]. 刘广宇. 山东大学, 2020(02)
- [4]现代金融学的历史演进逻辑[J]. 张成思. 金融评论, 2020(03)
- [5]植物品种权证券化研究[D]. 张璐. 山东科技大学, 2020(06)
- [6]模型不确定条件下公司投资行为及委托代理关系[D]. 牛英杰. 上海财经大学, 2020(04)
- [7]基于RBF神经网络的实物期权定价研究[D]. 李响楚涵. 哈尔滨工业大学, 2020(02)
- [8]社会科学解释的话语语境模型研究[D]. 孟辉. 山西大学, 2020(11)
- [9]期权定价数值方法的有效性分析 ——以上证50ETF期权为例[D]. 毛啸峰. 西南大学, 2020(01)
- [10]多因子资产定价模型在A股市场的实证研究[D]. 干伟明. 南京大学, 2020(09)