检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:周荣喜[1] 刘晓[2] 余湄[1] 李杰[2] ZHOU Rong-xi;LIU Xiao;YU Mei;LI Jie(School of Finance and Banking, University of International Business and Economics, Beijing 100029, China;School of Economics and Management, Beijing University of Chemical Technology, Beijing 100029, China)
机构地区:[1]对外经济贸易大学金融学院,北京100029 [2]北京化工大学经济管理学院,北京100029
出 处:《数学的实践与认识》2018年第2期10-19,共10页Mathematics in Practice and Theory
基 金:国家自然科学基金(71631005);教育部人文社会科学研究规划项目(16YJA630078)
摘 要:基于最大熵方法和最小交叉熵方法,给出了根据期权价格推断标的资产价格分布的模型和已知先验信息下推断标的资产价格分布的模型,利用拉格朗日乘子法给出了模型的简化解,通过粒子群算法求出标的资产价格的密度函数,进而对上证50ETF期权进行定价比较.实证结果表明:基于最大熵方法推断的分布可以作为标的资产价格分布的较好估计;基于最小交叉熵方法推断的分布是在先验信息下标的资产价格分布的较好估计,两种方法适用于我国上证50ETF期权定价.The estimation of the distribution of an underlying asset from a set of option prices is developed with the principle of maximum entropy and minimum cross-entropy which allows the inclusion of prior knowledge of the asset distribution. The refined solution of model is obtained by using the Lagrange multiplier. This paper selects the Shanghai 50ETF option data and uses the particle swarm optimization algorithm to get the density function of the underlying asset which can be applied to pricing Shanghai 50ETF option. The results show that maximum entropy distribution can provide precise estimations of the underlying asset distribution and minimum cross entropy distribution performs well with prior knowledge. The methods can be applied to pricing options in China financial market.
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