唐亚勇
- 作品数：30 被引量：46H指数：4
- 供职机构：四川大学数学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金四川省应用基础研究计划项目更多>>
- 相关领域：理学经济管理医药卫生更多>>
- 基于Copula-GARCH-MMBP的Monte Carlo期权定价方法（英文）被引量：2
- 2015年
- 本文将与两种指数相关的股权挂钩票据的定价问题转化为期权定价问题,提出了一种基于Copula模型的Monte Carlo期权定价方法.针对两组对数收益率序列的相关性结构,本文运用Copula-GARCH模型进行了拟合,并采用修正的极大似然估计方法对模型的参数进行了估计.作为应用,本文对汇丰银行发行的一种股权挂钩票据进行了定价和利润分析.
- 葛东娇文丹丹戴朝娟唐亚勇
- 关键词：MONTECARLO方法
- 含变源的多孔介质方程的解的爆破
- 2022年
- 为了研究含变源的多孔介质方程的数学模型的解的爆破现象,对一类含变源的多孔介质方程在初始能量为非正和初始能量为正这两种情形进行研究,得到了在初始能量为非正时模型的解会在有限时间内爆破的结论,建立了在初始能量为正时解的爆破条件,并用反证法对爆破解的爆破时间的上界进行了估计.
- 郭晋容唐亚勇
- 关键词：多孔介质方程爆破爆破时间
- 不同基函数对LSM美式期权定价的影响
- 2021年
- 美式期权允许期权持有人在期权到期前的任何时间行权,因而我们无法使用B-S公式为美式期权定价而多采用数值分析分方法对其进行定价.应用最小二乘蒙特卡洛法(LSM)对美式期权进行定价的方法首先由Longstaff和Schwartz于2001年提出.在该方法中,在进行最小二乘回归时,不同基函数的选取会对最终定价结果产生重要影响.本文研究了使用不同正交多项式作为基函数对美式期权定价的影响.
- 于拓唐亚勇
- 关键词：美式期权LSM正交多项式基函数
- 基于非参数密度估计的股指期货收益率分布研究
- 2013年
- 文章采用非参数密度估计方法,对我国新兴的金融衍生品——沪深300股指期货,其收益率的分布进行了探索性研究,并从实证的角度验证了股指期货收益率分布的非正态性,运用核密度估计的方法得之间的函数关系,而是直接从数据出发,该方法较好地捕捉金融市场中收益率的分布特征。至于非参数估计下的收益率分布,由于不需预先确定变量之间的函数关系,而是直接从数据出发,该方法较好地捕捉金融市场中收益率的分布特征。
- 王长辉唐亚勇吴秋芳范刚
- 关键词：非参数沪深300股指期货收益率
- 基于Griddy-Gibbs抽样的混合高斯AR-GJR-GARCH模型的贝叶斯估计被引量：2
- 2016年
- 综合考虑波动率的尖峰厚尾性、杠杆效应等特点,作者提出了混合高斯AR-GJRGARCH模型,并用基于Griddy-Gibbs抽样的MCMC方法对模型的参数进行了贝叶斯估计,然后以新东方的股票数据为例用Matlab和R软件对模型进行了实现与检验.结果表明:模型对波动率的各种特性都有一定的体现,并且估计方法的收敛速度较快、自相关性弱、算法复杂度低、稳定性良好.
- 张新星唐亚勇
- 关键词：混合高斯分布MCMC方法
- 非线性算子方程解的存在定理及其应用
- 唐亚勇
- 关键词：正规锥集值映象非线性算子方程泛函方程常微分方程初值问题
- 具有两种失效状态系统的几何过程维修模型被引量：5
- 2006年
- 引入并研究了一类新的几何过程维修模型:假设系统失效时有可能出现两种失效状态,第一种失效状态可以维修,而第二种失效状态则导致更换系统.在对第一种失效状态的广义维修策略N下,确定了长期运行下的单位时间平均费用.本模型包含以往的维修模型作为特例.
- 唐亚勇刘亚平
- GARCH模型的分位点回归的MCMC方法（英文）
- 2016年
- 本文研究了GARCH模型和TGARCH模型的分位点回归的MCMC估计方法.通过将分位点回归估计问题转化为极大似然估计问题,并利用Metropolis-Hastings算法从模型参数的后验分布抽取随机数来完成GARCH类模型的分位点回归的Bayesian估计,本文得到了Value-at-Risk的动态估计.这一方法是对经典的Value-at-Risk计算方法的非常有效的推广.
- 李东方唐亚勇
- 关键词：GARCH模型TGARCH模型分位点回归
- 资产收益率时间序列的条件异方差模型新探被引量：2
- 2011年
- 现代金融风险管理中,利用条件异方差模型进行金融时间序列分析扮演着十分重要的角色,最典型的应用是基于观察到的离散时间价格或对数收益率序列做出管理决策.本文试图建立一种新的条件异方差模型去拟合资产收益率时间序列,该模型被本文提出的"正态分布的双变量连续二元正态混合(BNC-MN)分布"信息所驱动.该模型能充分捕捉资产收益率时间序列的"典型特征"如:非对称性,尖峰厚尾,波动群聚以及Black金融杠杆效应等;同时在此模型下,我们可以对上述特征做出较合理的经济学解释,并在一定程度上揭示用广义自回归条件异方差模型(GARCH)去模拟资产收益率序列的合理性.
- 苟中华张琳唐亚勇
- 基于GARCH类模型和BP神经网络的量价关系实证研究被引量：6
- 2013年
- 作者以量价关系相关理论为基础,使用EGARCH模型和BP神经网络对中国股市的量价关系进行了实证研究.EGARCH模型的参数估计结果显示加入交易量的模型更优.然后作者得到了上证指数的如下量价关系特征:非预期成交量与股市波动性之间存在较强的正相关关系且我国股市收益率的波动存在明显的"杠杆效应".因而加入交易量的BP模型具有更小的均方误差.
- 吴秋芳王长辉唐亚勇
- 关键词：量价关系EGARCHBP神经网络GRANGER检验
