【導(dǎo)讀】關(guān)注新一代區(qū)域經(jīng)貿(mào)安排人民日報.研究影響對外貿(mào)易和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重大問題人民日報.運用經(jīng)濟(jì)全球化和加入世貿(mào)組織的機(jī)遇人民日報.由于金融衍生證券作為金融風(fēng)險管理與防范、投機(jī)套利、而在當(dāng)今金融市場上，一方面隨著市場不確定性程度。得以產(chǎn)生并迅速發(fā)展。這兩方面原因使得具有復(fù)雜性質(zhì)結(jié)構(gòu)的高維衍生證券日益占據(jù)金融衍。生市場的重要位置。析方法就成為解決衍生證券定價問題的十分必要的手段。價的數(shù)值分析技術(shù)可分為三個基本類型：網(wǎng)格分析技術(shù)、有限差分技術(shù)和蒙特卡羅模擬技術(shù)。其中，網(wǎng)格分析技術(shù)和有限差分技術(shù)在維數(shù)較低的衍生證券定價應(yīng)用中得到比較好的應(yīng)用，優(yōu)勢，從而能夠較好地解決基于多標(biāo)的變量的高維衍生證券的定價問題。用將會受到越來越大的限制，蒙特卡羅模擬必將在金融衍生證券定價中發(fā)揮更為重要作用。境的高新技術(shù)企業(yè)而言，這種偏離程度更加明顯。來這類誤差減少技術(shù)也日益得到重視，但仍然相對薄弱。

　　

【正文】 衍生證券定價模型的有效性和合理性；另一方面，由于隨機(jī)波動率和跳躍因素的同時引入，而且二者之間還具有一定的相關(guān)性，使這些模型所包含的風(fēng)險因素并由此而引起的參數(shù)數(shù)量增加了很多，傳統(tǒng)的參數(shù)估計方法很難應(yīng)用，必須進(jìn)行重要改進(jìn)或引入新的非參數(shù)估計方法。 (2) 各種理 論模擬模型計算的實現(xiàn)問題 可以預(yù)知，由于標(biāo)的過程假設(shè)的一般性，本研究中所提出的各種理論上的有效模擬方法，將要比現(xiàn)在已有模擬方法具有更大的復(fù)雜性，從而也可能會給其實現(xiàn)帶來一定的困難。如果沒有有效的計算實現(xiàn)程序，這些模擬模型也肯定會失去應(yīng)有的意義與作用。所以，如何通過尋求有效的計算方法，簡化計算過程，增強(qiáng)其實現(xiàn)的程序化水平，也將是本研究項目需要著力解決的重要問題。 (3) 研究樣本數(shù)據(jù)的收集問題 無論是標(biāo)的資產(chǎn)價格收益過程的估計和檢驗，還是各種模擬模型有效性的實際比較與經(jīng)驗驗證，都需要有一定的期權(quán)樣本數(shù)據(jù)。同時，對企業(yè) 投資決策過程的實證分析也需要掌握企業(yè)的有關(guān)財務(wù)方面的數(shù)據(jù)。雖然，現(xiàn)有的金融市場上已經(jīng)出現(xiàn)了很多復(fù)雜奇異期權(quán)，交易規(guī)模也在迅速擴(kuò)大，但由于其交易歷史還比較短，因而其歷史性交易數(shù)據(jù)不太充足。另一方面，我國高新技術(shù)企業(yè)相當(dāng)一部分經(jīng)營歷史都比較短，缺乏必要的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，而且一些重要的財務(wù)數(shù)據(jù)也處于保密。因此如何盡可能多地收集有限的數(shù)據(jù)資料，也是本項目研究成敗的關(guān)鍵所在。 本項目的研究實施主要包括以下五個主要階段： 第一階段：調(diào)研 通過利用各種信息資源，收集所需的信息數(shù)據(jù)資料和理論分析 資料，包括國外金融市場已有的一些交易數(shù)據(jù)、國內(nèi)一些典型企業(yè)投資決策活動的財務(wù)數(shù)據(jù)，以及國內(nèi)外有關(guān)金融衍生證券定價及其蒙特卡羅模擬方法的研究成果和方法； 第二階段：理論模型建立 (1) 建立標(biāo)的資產(chǎn)價格收益多因素跳躍擴(kuò)散過程的估計與檢驗?zāi)Ｐ? 首先，利用廣義矩方法對 Duffie, Pan Sinleton(2020)的一般仿射性跳躍擴(kuò)散模型建立估計與檢驗?zāi)Ｐ?；其次，將最大似然方法的分析框架中引入人工神?jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬逼近技術(shù)，建立基于最大似然思想的一般性迭代搜索模型，對由 Bate(2020)提出并由 Chernov, Gallant and Tauchen(2020)一般化的隨機(jī)化跳躍因素的跳躍擴(kuò)散過程進(jìn)行估計與檢驗；最后，將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入廣義矩分析框架，建立基于有效矩思想的廣義性迭代搜索模擬模型，對Chernov, Gallant and Tauchen(2020)提出的非仿射性擴(kuò)散模型進(jìn)行估計與檢驗。 基于金融市場學(xué)理論方法，利用隨機(jī)分析、蒙特卡羅模擬等方法，對現(xiàn)有的基本融資工具的現(xiàn)金流特性、風(fēng)險狀況特性及期權(quán)特性進(jìn)行科學(xué)的理論分析與定量化表述。 (2) 基于上述三類標(biāo)的過程假設(shè)，建立高維衍生證券蒙特卡羅模擬的方 差減少技術(shù)模型群 .首先，利用多元回歸和隨機(jī)分析方法，對多變量控制變技術(shù)、多維分層抽樣技術(shù)和重要性抽樣技術(shù)中的幾個關(guān)鍵參數(shù)的確定進(jìn)行研究分析；其次，基于上述標(biāo)的過程假定，借助于隨機(jī)優(yōu)化方法，建立包含上述三種技術(shù)中兩個以上的多種奇異期權(quán)的綜合性方差減少技術(shù)模型群；第三，利用數(shù)論技術(shù)，探索更為有效的多變量偽隨機(jī)序列抽樣技術(shù)，建立基于一般跳躍擴(kuò)散假設(shè)下高維衍生證券的偽蒙特卡羅模擬模型群。 (3) 基于上述三類標(biāo)的過程假設(shè)，建立高維衍生證券蒙特卡羅模擬的離散化誤差減少技術(shù)模型群 .首先，在上述標(biāo)的過程假定下，對現(xiàn)有各種 收斂階的樣本路徑逼近方法的有效性問題進(jìn)行理論探討與經(jīng)驗驗證；其次，利用隨機(jī)分析中函數(shù)多維隨機(jī)化展開技術(shù)，建立具有高級收斂階的樣本模擬路徑逼近技術(shù)模型群；第三，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和期權(quán)面板數(shù)據(jù)，建立非線性非參數(shù)化高收斂速度的樣本模擬路徑逼近技術(shù)模型群。 第三階段：實物期權(quán)定價的應(yīng)用分析 (1) 以高新技術(shù)企業(yè) 的 Ramp。D項目投資和風(fēng)險項目投資為主要對象，對這些投資決策過程中所蘊涵的的幾類特殊實物期權(quán)的基本特征及性質(zhì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行具體的研究分析，并針對不同類型期權(quán)，選擇與之相適應(yīng)的標(biāo)的資產(chǎn)過程假設(shè)； (2) 建立 相應(yīng)的蒙特卡羅模擬模型，并針對這些蒙特卡羅模擬模型，編寫各類模擬模型的計算程序； (3) 在浙江選擇 3~5家生物醫(yī)藥企業(yè)，以其典型的新產(chǎn)品研究開發(fā)為案例，對其投資決策活動進(jìn)行實地跟蹤調(diào)查；利用形成具體的蒙特卡羅模擬計算程序，計算與確定新產(chǎn)品研究開發(fā)過程中的所蘊涵期權(quán)的價值，并據(jù)此對企業(yè)產(chǎn)品開發(fā)決策提供科學(xué)合理評價分析方法； (4) 在此基礎(chǔ)上，不斷改進(jìn)計算程序，將逐步將其一般化，形成一套具有普遍應(yīng)用價值的一般性高新技術(shù)企業(yè)投資決策期權(quán)評價方法的模擬計算程序。 第四階段：結(jié)題鑒定 研究方法的綜合性 總整體上分析，本項目主要采用了理論研究與實證模擬相結(jié)合、多種學(xué)科互相融合的綜合性研究方法，不僅包括問卷調(diào)查、專家咨詢、經(jīng)濟(jì)計量學(xué)等傳統(tǒng)的定性和定量研究方法，同時主要運用了蒙特卡羅仿真模擬、隨機(jī)過程與隨機(jī)分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等管理科學(xué)及現(xiàn)代數(shù)學(xué)的前沿理論與方法。 本課題從系統(tǒng)學(xué)角度出發(fā)，研究內(nèi)容從過程上涵蓋了從理論研究、模型建立、方法應(yīng)用和實證模擬等各個階段，通過這些研究內(nèi)容的有機(jī)融合，將形成一個系統(tǒng)、完整的金融衍生證券定價蒙特卡羅模 擬方法的理論研究與實際應(yīng)用體系。 研究對象的針對性 金融市場上的衍生證券種類很多，相應(yīng)的數(shù)值分析技術(shù)也非常繁雜，如果不加選擇地進(jìn)行分析，很可能得不到有效的結(jié)論。本研究基于這一考慮，將最適應(yīng)復(fù)雜奇異期權(quán)定價的蒙特卡羅模擬作為研究對象，預(yù)期肯定會得到更有針對性的研究成果。 ，并注重理論成果的實際應(yīng)用 在研究成果上，即包括基于先進(jìn)研究方法所得出的創(chuàng)新性理論模型，也包括切實可行、針對性強(qiáng)的創(chuàng)新性模擬方法與程序。相對于現(xiàn)有的相關(guān)研究成果，這些模型與方法顯示出更強(qiáng)的理論創(chuàng)新性和應(yīng)用效果 ，因而也具有很強(qiáng)的新穎性。 本項目的創(chuàng)新之處主要體現(xiàn)在理論研究與實證模擬兩個方面，并且突出理論創(chuàng)新，具體體現(xiàn)在以下四個方面： 1）將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等非參數(shù)方法引入到傳統(tǒng)統(tǒng)計分析方法，建立基于三類跳躍擴(kuò)散假設(shè)的標(biāo)的資產(chǎn)價格收益過程的估計與檢驗?zāi)Ｐ腿海? 2）將數(shù)論方法、隨機(jī)最優(yōu)化方法引入到現(xiàn)有的方差減少技術(shù)中，并通過各種方法的有機(jī)融合，建立基于三類跳躍擴(kuò)散假設(shè)標(biāo)的資產(chǎn)價格收益過程的高維衍生證券定價蒙特卡羅模擬綜合性方差減少技術(shù)模型群； 3）將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)過程與隨機(jī)分析等方法引入到傳統(tǒng)函數(shù) 論逼近技術(shù)中，建立基于三類跳躍擴(kuò)散假設(shè)標(biāo)的資產(chǎn)價格收益過程的高維衍生證券定價蒙特卡羅模擬的離散化估計誤差減少技術(shù)模型群； 4）基于以上理論成果，建立高新技術(shù)企業(yè)投資決策的實物期權(quán)評價分析的蒙特卡羅模擬模型與計算程序。