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歐式選擇權定價:使用Python語言

出版日期
2021/07/22
閱讀格式
PDF
書籍分類
學科分類
ISBN
9789865228675

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運用數位與統計方法了解歐式選擇權定價!

※將抽象的數學公式,巧妙運用程式語言進行輸出,帶你無障礙進入統計分析的世界。
※使用熱門Python程式語言,學習數學或理論模型,瞭解選擇權的定價。
※透過量化分析方法與時間序列模型,深入解析專業財金議題。
※本書適合大學部高年級或研究生使用及對衍生性商品有興趣的讀者自修。更是「衍生性金融商品」、「創新金融商品」或「財務工程」等課程最佳工具書。

一書在手,掌握選擇權定價方法!

一般而言,我們是利用BSM模型以決定歐式選擇權價格,不過BSM模型存在不少缺點,其中波動率固定的假定經常為人所詬病;換言之,我們需要BSM以外的模型。通常介紹選擇權定價的書籍或文獻大多艱澀難懂,本書另闢蹊徑,以另外一種方式來介紹屬於財務工程領域的選擇權定價。全書運用Python按部就班介紹BSM以及其他的模型。

本書仍維持作者之前一貫的特色,舉凡書內牽涉到讀(存)資料、計算、模擬、估計、編表或甚至於繪圖等動作,皆有對應的Python程式碼供讀者練習。利用臺灣實際的選擇權歷史資料,本書發現於波動較大的環境內,BSM之外的模型有可能較優。BSM之外的模型有哪些呢?請翻閱本書。
  • 序言
  • 第 1 章 基本觀念
    • 1.1 基本金融觀念
    • 1.2 二項式模型
    • 1.3 歐式與美式選擇權
      • 1.3.1 選擇權合約的性質
      • 1.3.2 二項式選擇權定價模型
    • 附錄
  • 第 2 章 BSM 模型
    • 2.1 幾何布朗運動
      • 2.1.1 GBM 的意義與模擬
      • 2.1.2 GBM 內參數的估計
    • 2.2 BSM 模型
      • 2.2.1 BSM 模型的應用
      • 2.2.2 BSM 模型的避險參數
    • 2.3 波動率微笑曲線與波動率曲面
  • 第 3 章 MJD 模型
    • 3.1 跳動的 GBM
      • 3.1.1 卜瓦松過程與複合卜瓦松過程
      • 3.1.2 跳動—擴散過程
    • 3.2 估計的 MJD 模型
      • 3.2.1 最大概似估計法
      • 3.2.2 動差法
    • 3.3 MJD 模型下的選擇權定價
  • 第 4 章 利率的模型化
    • 4.1 Black 模型
      • 4.1.1 期貨選擇權價格的計算
      • 4.1.2 利率上限、利率下限與利率上下限選擇權
    • 4.2 利率的模型化
      • 4.2.1 Vasicek 模型
      • 4.2.2 CIR 模型
    • 4.3 GMM 的應用
      • 4.3.1 GMM
      • 4.3.2 CKLS 模型
  • 第 5 章 傅立葉轉換
    • 5.1 傅立葉轉換的意義
      • 5.1.1 一些準備
      • 5.1.2 傅立葉轉換的定義
    • 5.2 特性函數
      • 5.2.1 特性函數的意義
      • 5.2.2 累積與動差母函數
    • 5.3 選擇權的定價
  • 第 6 章 Lévy 過程
    • 6.1 一些準備
    • 6.2 Lévy 過程
      • 6.2.1 Lévy 過程的內涵
      • 6.2.2 有限活動與無限活動的 Lévy 過程
    • 6.3 NIG 與 VG 分配
  • 第 7 章 快速傅立葉轉換
    • 7.1 何謂 FFT?
    • 7.2 選擇權定價:使用 FFT
      • 7.2.1 CM 方法
      • 7.2.2 FRFT
    • 7.3 校準
    • 附錄
  • 第 8 章 GARCH 模型
    • 8.1 財金時間序列資料的獨特性
    • 8.2 ARCH/GARCH 模型
      • 8.2.1 ARCH/GARCH 模型的簡介
      • 8.2.2 GARCH 模型的估計與檢定
    • 8.3 非對稱的 GARCH 模型
  • 第 9 章 Heston 模型
    • 9.1 H 模型
      • 9.1.1 蒙地卡羅方法
      • 9.1.2 德爾塔—機率分解方法
    • 9.2 HN 模型
      • 9.2.1 HN 模型的模擬
      • 9.2.2 HN 模型的選擇權定價
    • 9.3 ML 估計
    • 附錄
  • 參考文獻
  • 中文索引
  • 英文索引
  • 出版地 臺灣
  • 語言 繁體中文

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