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1)  Poisson jump-diffusion process
Poisson跳-扩散过程
2)  jump-diffusion process
跳扩散过程
1.
Option pricing by the martingale measure method considering the price of stock dividends payment and a jump-diffusion process;
支付红利股票的跳扩散过程下期权定价的鞅方法
2.
By changing basic assumption of Merton option pricing model to the assumption that jump process is a kind of special compound Poisson process and volatility without jump is the function of time, it is established that the behavior model of the stock pricing process is jump-diffusion process.
改变了Merton期权定价模型的基本假设,认为股票价格的跳跃过程为一类特殊的复合Poisson过程且无跳时的波动率为时间的函数,建立了股票价格服从跳扩散过程的行为模型。
3.
Assuming that the interest is given,we obtion European reload option pricing formulas on stocks with jump-diffusion process by using an actuarial approach.
在利率确定的情形下,利用保险精算方法,推导了股票价格服从跳扩散过程的欧式再装期权的定价公式。
3)  jump diffusion process
跳-扩散过程
4)  jump-diffusion process
跳-扩散过程
1.
Option pricing model with credit risks when underlying assert returns are jump-diffusion processes;
标的资产价格服从跳-扩散过程的信用风险期权定价模型
2.
The Pricing of Corporate Debt Securities Based on Jump-diffusion Process;
公司资产具有跳-扩散过程的债务证券定价
3.
Option pricing from the price of stock dividends-payment and a jump-diffusion process;
支付红利的跳-扩散过程的股票期权定价
5)  jump-diffusion
跳-扩散过程
1.
Gukhal (2004) derived analytical volution formula for compound option when underlying asset followed a special case of jump-diffusion process, that .
Gukhal(2004)给出了当标的股票服从跳-扩散过程的一种特殊情形--跳跃的相对高度的期望k=E(Y-1)=0的复合期权的定价公式。
6)  diffussion jump process
扩散-跳过程
补充资料:扩散过程


扩散过程
ssaood ooisngip

扩散过程晒丘目比.,祀.弓:八.中中y3.oHu“.npo明eee] 具有转移密度p(s,x,t,y)并满足以下条件的连续Map劝.过程(MaJ大ov Pro沈,)X二X(t):存在函数a(‘,,)和。,(‘,x)(分别称为缪移不攀(drift“犯场康献)和扩散系数(di任山初“兄伍曲洲t))使得对(助s议‘h朋tic山晚代爪坛目叫uations):d戈(艺)一a*(‘,X(七))d‘+,各a、,(‘,X(‘))‘耳(‘)来描述,其中艺(t),…,玖(t)是相互独立的Brown运动过程,而 伪={。,,(t,x),…,氏,(t,x)},j=l,…,。是矩阵。,=l}Zb*z(t,x){l的本{jE向量.于任意。>0, f,(,,、,。+△,,,)dy一。(△,),、 _!(y一x)P(t,x,t+△t,y)dy} Iv一泥l‘已刃 =a(t,x)△t+o(△t),「 ,(y一x)‘P(t,x,t+△t,y)dy} =a‘(r,x)八r+o(△t),J通常假定这些极限关系关于t在每个有限区间t。续t毛tl中)和x(一的0, 丁,(,,x,:+△:,,)办一。(△:), }y一x{》£ J(、一x、),(:,x,‘+△‘,,)d夕 }y一x!毛£ =ak(t,x)△t+o(八t), J(,*一二*)(、一、),(:,x,亡+△,,,)、 }y一x{续£ =Zb*,(t,x)△t+o(△t),人,j二1,…,。,x=(xl,…,x,),夕=(夕1,‘”,夕。)·向量a={a,(t,x),…,a。(t,x)}表征过程X(t)的局部漂移,矩阵a,={}Zbkj(t,x)11(k,j=l,…,n)表征在t到t十△t之间小的时间间隔内,从初始点x出发的随机过程X(t)的均方偏差. 在某些附加条件的限制下,多维扩散过程的转移概率密度p(s,x,t,y)满足向前和向后KoJTMoropoB微分方程: 业__芍_‘。_、即令‘,_、八扩p百一*杏1““L“,”窗几.在:D‘,(s,‘’万文兹歹, 舀P_小刁 一索~二一乙爪;,月ta*(t,y)PJ+ dt厂;日,*‘-··-,J一J· 声刁2 +乙飞厂下;二,【b一,(t,y)P」, *,7=,a,*。马L一,一,,二』, 多维扩散过程也可以借助于伊藤随机微分方程【补注】可找到简单的字后方谬(h汉k帆Lrd闪uation)和字煎方谬〔勿即吸心阅似咖)代替向后和向前KoJI-Mol习乒拍方程.
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参考词条