金融衍生品建模

前言

30年前，金融衍生品還是一個(gè)深?yuàn)W且專(zhuān)業(yè)的課題。作為金融衍生品市場(chǎng)最發(fā)達(dá)的國(guó)家，美國(guó)創(chuàng)造出了很多金融衍生品工具，如金融期貨、期權(quán)、貨幣互換等。隨著人們對(duì)金融衍生品的需求逐漸增加，世界各地還出現(xiàn)了若干新興的金融市場(chǎng)，如芝加哥國(guó)際貨幣市場(chǎng)、新加坡國(guó)際貨幣交易中心、倫敦國(guó)際金融期貨交易所、法國(guó)國(guó)際金融期貨交易所等，人們?cè)谄渲袕氖陆鹑谘苌方灰住２豢煞裾J(rèn)，金融工具在防范投資風(fēng)險(xiǎn)或借貸風(fēng)險(xiǎn)方面有明顯的作用，不少新的工具突破了傳統(tǒng)上對(duì)金融機(jī)構(gòu)在業(yè)務(wù)范圍、利率方面的管制。各種金融期貨、期權(quán)、貨幣互換等新的金融工具相繼出現(xiàn)，提供了更為廣泛的資金籌措渠道，同時(shí)降低了融資成本，這在一定程度上規(guī)避或減輕了投資風(fēng)險(xiǎn)。金融衍生品市場(chǎng)的發(fā)展，促進(jìn)了金融業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展，促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)與金融的國(guó)際化。2008年，一場(chǎng)突如其來(lái)的全球金融危機(jī)使得衍生品成為眾人矚目的焦點(diǎn)，有一些人認(rèn)為作為衍生品的信用違約掉期（CDS）是導(dǎo)致金融危機(jī)的罪魁禍?zhǔn)字弧１M管市場(chǎng)跌宕起伏，質(zhì)疑聲尚未停歇，但衍生品市場(chǎng)整體仍呈增長(zhǎng)趨勢(shì)。根據(jù)美國(guó)期貨業(yè)協(xié)會(huì)（FIA）對(duì)全球69個(gè)期貨、期權(quán)交易所的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，2008年全球場(chǎng)內(nèi)衍生品成交量達(dá)176.5億張，同比增長(zhǎng)13.7％，其中期貨成交量達(dá)82.91億張，期權(quán)成交量達(dá)93.61億張。無(wú)論與歐美發(fā)達(dá)國(guó)家相比，還是與相同類(lèi)型的發(fā)展中國(guó)家相比，我國(guó)在金融衍生品交易方面的落后是毋庸置疑的。股指期貨、利率期貨、匯率期貨以及相應(yīng)的期權(quán)交易已經(jīng)成為大多數(shù)經(jīng)濟(jì)體不可或缺的一部分。國(guó)內(nèi)利率和匯率尚未完全市場(chǎng)化，利率、匯率衍生品的推出仍遙遙無(wú)期。股指期貨準(zhǔn)備了好幾年，但何時(shí)推出仍然沒(méi)有確切的時(shí)間表。時(shí)至今日，對(duì)國(guó)內(nèi)投資者而言，用數(shù)量工具構(gòu)建衍生品模型仍然比較陌生。金融衍生品的缺乏導(dǎo)致國(guó)內(nèi)對(duì)衍生品的建模、定價(jià)等知之甚少，這方面的書(shū)籍也相當(dāng)有限。因此，當(dāng)海通期貨研究所決定翻譯引進(jìn)若干期貨領(lǐng)域的權(quán)威著作并介紹給廣大的中國(guó)讀者時(shí)，我便自告奮勇地提出負(fù)責(zé)此書(shū)的翻譯工作，希望能為推進(jìn)中國(guó)衍生品市場(chǎng)的發(fā)展貢獻(xiàn)自己的一份綿薄之力。由于工作繁忙，以及盡快出版的需要，我和海通期貨研究所的同事們一起完成了翻譯任務(wù)。本書(shū)翻譯的分工是：前言、第1章由劉佳利負(fù)責(zé)翻譯，第2章、第3章由王智澤負(fù)責(zé)翻譯，第4章、第5章由龔劫負(fù)責(zé)翻譯，第6章由黃茜、郭梁負(fù)責(zé)翻譯，第7章由郭梁負(fù)責(zé)翻譯，第8章、第9章由黃茜負(fù)責(zé)翻譯，附錄、參考文獻(xiàn)由楊鈐雯負(fù)責(zé)翻譯。譯稿由郭梁、黃茜、簡(jiǎn)比佳審校。

內(nèi)容概要

本書(shū)主要講述重要的衍生品定價(jià)模型，并運(yùn)用matlab、c++和excel對(duì)包括信用衍生品(如信用違約掉期和信用關(guān)聯(lián)記錄)、債務(wù)抵押債券(cdo)、住房抵押貸款支持證券(mbs)、資產(chǎn)支持證券(abs)、互換、固定收益證券，以及日漸重要的天氣、電力、能源衍生品等進(jìn)行建模．本書(shū)提供了matlab和c++的示例代碼，這些代碼都可以更改和擴(kuò)展，以滿(mǎn)足實(shí)際需要．讀者將從衍生品模型的數(shù)據(jù)、理論和代碼執(zhí)行上獲益?！　”緯?shū)適合作為統(tǒng)計(jì)、金融數(shù)學(xué)、經(jīng)濟(jì)管理等相關(guān)專(zhuān)業(yè)的教材，也可供對(duì)金融衍生品建模感興趣的讀者參考。

作者簡(jiǎn)介

Justin London，擁有密歇根大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)的學(xué)士學(xué)位、應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)的文科碩士學(xué)位，以及金融工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)的理科碩士學(xué)位。他是全球在線(xiàn)交易和金融技術(shù)公司的創(chuàng)始人，曾為貿(mào)易公司和他自己的定量咨詢(xún)公司開(kāi)發(fā)固定收益和股權(quán)模型。他曾在芝加哥一家大銀行使用信用衍

書(shū)籍目錄

前言 第1章　互換與固定收益工具 　1.1　歐洲美元（利率）期貨 　1.2　短期國(guó)債與長(zhǎng)期債券 　　1.2.1　利用短期國(guó)債期貨避險(xiǎn) 　　1.2.2　期貨多頭避險(xiǎn)：對(duì)182天短期國(guó)債進(jìn)行合成期貨避險(xiǎn) 　1.3　在matlab中計(jì)算短期國(guó)債價(jià)格與收益率 　1.4　對(duì)債券頭寸進(jìn)行套期保值 　　1.4.1　利用短期國(guó)債看漲期權(quán)對(duì)91天短期國(guó)債期貨進(jìn)行套期保值 　　1.4.2　空頭套期保值：管理到期日缺口 　　1.4.3　到期日缺口和持有成本模型 　　1.4.4　使用歐元看跌期權(quán)管理到期日缺口 　　1.4.5　空頭套期保值：對(duì)變動(dòng)利率貸款進(jìn)行套期保值 　1.5　債券與互換久期、修正久期，以及每基點(diǎn)美元價(jià)值（dv01） 　1.6　利率期限結(jié)構(gòu) 　1.7　自舉分析模型 　1.8　在matlab中進(jìn)行自舉分析 　1.9　在excel中進(jìn)行自舉分析 　1.10　在matlab中計(jì)算互換價(jià)格的一般方法 　1.11　在matlab中利用期限結(jié)構(gòu)分析為互換定價(jià) 　1.12　利用c++程序進(jìn)行互換定價(jià) 　1.13　在matlab中為百慕大互換進(jìn)行定價(jià) 　尾注 第2章　copula函數(shù) 　2.1　copula函數(shù)的定義及基本性質(zhì) 　2.2　copula函數(shù)的分類(lèi) 　　2.2.1　多元高斯copula 　　2.2.2　多元學(xué)生t copula 　2.3　阿基米德copulae 　2.4　校準(zhǔn)copulae 　　2.4.1　基于精確極大似然估計(jì)的誤差配準(zhǔn)算法(eml) 　　2.4.2　邊際推斷函數(shù)方法（ifm） 　　2.4.3　正則極大似然方法（cml） 　2.5　校準(zhǔn)真實(shí)市場(chǎng)數(shù)據(jù)的數(shù)值結(jié)論 　　2.5.1　bouyè、durrelman、nikeghbali、riboulet和roncalli方法 　　2.5.2　mashal和zeevi方法 　2.6　excel中的copula應(yīng)用 　尾注 第3章　住房抵押貸款證券 　3.1　提前償還模型 　3.2　提前償還模型的數(shù)值例子 　3.3　住房抵押貸款證券的定價(jià)和報(bào)價(jià) 　3.4　提前償還風(fēng)險(xiǎn)和mbs的平均壽命 　3.5　在c++中應(yīng)用蒙特卡羅方法為mbs定價(jià) 　3.6　使用matlab固定收益工具包對(duì)mbs估價(jià) 　3.7　抵押擔(dān)保債券(cmo) 　3.8　cmo在c++中的應(yīng)用 　3.9　計(jì)劃攤銷(xiāo)份額(pac) 　3.10　純本金債券與純利息債券 　3.11　利率風(fēng)險(xiǎn) 　3.12　mbs的動(dòng)態(tài)對(duì)沖 　尾注 第4章　債務(wù)抵押債券 　4.1　債務(wù)抵押債券的結(jié)構(gòu) 　　4.1.1　現(xiàn)金流型債務(wù)抵押債券 　　4.1.2　市場(chǎng)價(jià)值型債務(wù)抵押債券 　　4.1.3　資產(chǎn)負(fù)債表類(lèi)現(xiàn)金流型債務(wù)抵押債券 　　4.1.4　套利類(lèi)債務(wù)抵押債券 　　4.1.5　套利類(lèi)市場(chǎng)價(jià)值型債務(wù)抵押債券 　　4.1.6　套利類(lèi)現(xiàn)金流型債務(wù)抵押債券 　　4.1.7　現(xiàn)金流交易中的信用強(qiáng)化 　　4.1.8　市場(chǎng)價(jià)值交流中的信用強(qiáng)化：擔(dān)保率和過(guò)量擔(dān)保測(cè)試 　　4.1.9　最小凈值測(cè)試 　　4.1.10　交易特征 　4.2　合成債務(wù)抵押債券 　　4.2.1　全額融資的合成債務(wù)抵押債券 　　4.2.2　部分融資合成債務(wù)抵押債券和融資型的合成債務(wù)抵押債券的未融資部分 　4.3　用cds進(jìn)行資產(chǎn)負(fù)債表管理 　4.4　資產(chǎn)組合的違約虧損分布 　4.5　債務(wù)抵押債券的股權(quán)份額 　　4.5.1　債務(wù)抵押債券股權(quán)份額的業(yè)績(jī) 　　4.5.2　債務(wù)抵押債券的內(nèi)嵌期權(quán) 　　4.5.3　股權(quán)份額的價(jià)格 　　4.5.4　使用穆迪二項(xiàng)展開(kāi)技術(shù)來(lái)構(gòu)建合成債務(wù)抵押債券 　　4.5.5　債務(wù)抵押債券各層份額的相關(guān)性風(fēng)險(xiǎn) 　4.6　債務(wù)抵押債券份額定價(jià) 　4.7　定價(jià)公式 　4.8　仿真算法 　4.9　在matlab中的債務(wù)抵押債券定價(jià) 　4.10　c++中的債務(wù)抵押債券定價(jià) 　4.11　債務(wù)抵押債券的抵押債券（cdo2）定價(jià) 　4.12　cdo和cdo2的快速虧損計(jì)算 　尾注 第5章　信用衍生品 　5.1　信用違約掉期 　5.2　信用違約掉期的記日規(guī)則 　5.3　信用違約掉期的一般性估值 　5.4　風(fēng)險(xiǎn)率函數(shù) 　5.5　泊松過(guò)程和cox過(guò)程 　5.6　用確定性強(qiáng)度模型進(jìn)行估值 　5.7　風(fēng)險(xiǎn)率函數(shù)校準(zhǔn) 　5.8　信用曲線(xiàn)的建立和校準(zhǔn) 　5.9　一攬子信用違約掉期定價(jià) 　　5.9.1　相關(guān)違約終止時(shí)刻的產(chǎn)生 　　5.9.2　從橢圓copulae抽樣 　　5.9.3　違約到達(dá)時(shí)刻的分布 　　5.9.4　一攬子cds定價(jià)算法 　5.10　matlab中的信用籃子定價(jià) 　5.11　c++中的一攬子信用違約掉期定價(jià) 　5.12　信用聯(lián)系票據(jù)（cln） 　　5.12.1　含有clo或cbo的信用聯(lián)系票據(jù) 　　5.12.2　份額化信用聯(lián)系票據(jù)定價(jià) 　　5.12.3　管理資本 　尾注 第6章　天氣衍生品 　6.1　天氣衍生品市場(chǎng) 　6.2　天氣合約 　6.3　溫度建模 　　6.3.1　噪聲過(guò)程 　　6.3.2　均值回歸 　6.4　參數(shù)估計(jì) 　6.5　波動(dòng)率估計(jì) 　6.6　均值回復(fù)參數(shù)估計(jì) 　6.7　天氣衍生品的定價(jià) 　　6.7.1　模型框架 　　6.7.2　定價(jià)加溫日（hdd）期權(quán) 　6.8　歷史日照分析 　6.9　時(shí)間序列天氣預(yù)測(cè) 　6.10　用c++定價(jià)天氣期權(quán) 　尾注 第7章　能源與電力衍生品 　7.1　電力市場(chǎng) 　7.2　電力定價(jià)模型 　　7.2.1　定價(jià)過(guò)程建模 　　7.2.2　單因素模型 　　7.2.3　估計(jì)確定性部分 　　7.2.4　估計(jì)單因素模型的隨機(jī)過(guò)程 　　7.2.5　雙因素模型 　7.3　擺動(dòng)期權(quán) 　7.4　美式期權(quán)和百慕大期權(quán)的longstaff-schwartz算法 　7.5　擴(kuò)展longstaff-schwartz至擺動(dòng)期權(quán) 　7.6　一般情形：向上擺動(dòng)、向下擺動(dòng)和懲罰函數(shù) 　7.7　應(yīng)用matlab定價(jià)擺動(dòng)期權(quán) 　7.8　lsm模擬結(jié)果 　　7.8.1　上界與下界 　　7.8.2　執(zhí)行策略 　　7.8.3　提前行權(quán)的閾值 　　7.8.4　提前執(zhí)行和期權(quán)價(jià)值的相互影響 　7.9　能源商品衍生品的定價(jià) 　　7.9.1　跨商品價(jià)差期權(quán) 　　7.9.2　模型 　　7.9.3　模型 　　7.9.4　模型 　7.10　跳躍擴(kuò)散型定價(jià)模型 　　7.10.1　模型1a：仿射均值回復(fù)跳躍擴(kuò)散過(guò)程 　　7.10.2　模型1b 　　7.10.3　模型2a：時(shí)變漂移項(xiàng) 　　7.10.4　模型2b：模型1b的時(shí)變版本 　7.11　隨機(jī)波動(dòng)率定價(jià)模型 　7.12　模型參數(shù)估計(jì) 　　7.12.1　ml-ccf估計(jì)量 　　7.12.2　ml-mccf估計(jì)量 　　7.12.3　光譜廣義矩估計(jì)量 　　7.12.4　模擬 　7.13　應(yīng)用matlab估計(jì)參數(shù) 　7.14　能源商品模型 　7.15　天然氣 　　7.15.1　天然氣市場(chǎng) 　　7.15.2　天然氣現(xiàn)貨價(jià)格 　7.16　天然氣定價(jià)模型 　　7.16.1　單因素模型 　　7.16.2　雙因素模型 　　7.16.3　校準(zhǔn) 　　7.16.4　單因素模型校準(zhǔn) 　　7.16.5　雙因素模型校準(zhǔn) 　7.17　應(yīng)用matlab定價(jià)天然氣 　7.18　天然氣與電力互換 　　7.18.1　發(fā)電廠(chǎng) 　　7.18.2　最終用戶(hù) 　尾注 第8章　電力衍生品的定價(jià)：理論和matlab實(shí)現(xiàn) 第9章　商業(yè)房地產(chǎn)資產(chǎn)抵押證券 附錄a　matlab中的利率樹(shù)建模 附錄b　第7章的代碼 參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

插圖：互換（或稱(chēng)為掉期）常被用于對(duì)沖資產(chǎn)負(fù)債表的利率風(fēng)險(xiǎn)敞口，以及債券或債務(wù)組合的利率風(fēng)險(xiǎn)敞口，通過(guò)與資產(chǎn)負(fù)債表的固定收益資產(chǎn)與負(fù)債（如債券或債務(wù)）久期的一一匹配，互換可以使得資產(chǎn)負(fù)債表對(duì)利率波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)免疫，理想情況下，這種利用互換進(jìn)行的對(duì)沖應(yīng)該盡可能地一方面滿(mǎn)足固定收益組合的久期匹配，另一方面還要滿(mǎn)足固定收益組合的現(xiàn)金流匹配，例如，假設(shè)某銀行擁有一個(gè)浮動(dòng)利率的貸款務(wù)組合，其久期為5年，該銀行可以簽署一個(gè)久期同樣為5年的互換合約（互換的久期為固定利率部分久期與浮動(dòng)利率部分久期的差值），該互換合約的性質(zhì)是以支出浮動(dòng)利率的現(xiàn)金流來(lái)?yè)Q取收入固定利率的現(xiàn)金流（通過(guò)該互換合約可以有效地將浮動(dòng)利率的貸款轉(zhuǎn)換為固定利率貸款，同時(shí)鎖定固定的利息收入），通常來(lái)講，由于沒(méi)有完全一致的現(xiàn)金流匹配，這類(lèi)交易總是存在一定的基差風(fēng)險(xiǎn)，例如，從貸款上收到的利息與互換上需要付出資金的并不完全一致，但是，總體上講，銀行還是可以降低自身在收益率曲線(xiàn)平移方面所需要面對(duì)的風(fēng)險(xiǎn)，此外，貨幣市場(chǎng)上的機(jī)構(gòu)投資者也可以利用在芝加哥期貨交易所（CBOT）上市的國(guó)債期貨與互換期貨來(lái)構(gòu)造一個(gè)對(duì)沖工具，以對(duì)沖企業(yè)債、政府債組合的利率風(fēng)險(xiǎn)，由于互換期貨有較好的標(biāo)準(zhǔn)性與流動(dòng)性，與直接用互換相比，互換期貨正在成為一個(gè)對(duì)沖固定收益組合風(fēng)險(xiǎn)的更便宜、更有效的途徑，本章主要探討對(duì)沖利率風(fēng)險(xiǎn)的有關(guān)細(xì)節(jié)，以及債券組合如何利用互換與固定收益類(lèi)工具（如期貨等）。

編輯推薦

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