金融专题 | 对复杂的金融工具进行设计、定价和对冲分析

2023-12-10 06:20

本文主要是介绍金融专题 | 对复杂的金融工具进行设计、定价和对冲分析,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

金融行业使用 Financial Instruments Toolbox™ 执行现金流建模和收益率曲线拟合分析、计算价格和敏感度、查看价格演变,并使用普通股权和固定收益建模方法执行对冲分析。

借助该工具箱,您可以创建新的金融工具类型,使用参数拟合模型和息票剥离法根据市场数据拟合收益率曲线,并构建基于双曲线的定价模型。

您可以对固定收益和股权工具进行定价和分析。

对于固定收益建模,您可以计算几种类型的证券和衍生品的价格、收益率、价差和敏感度值,包括可转换债券、抵押贷款支持证券、国库券、债券、掉期交易、利率顶、利率底和浮动利率票据。

对于股权,您可以计算普通期权和几种奇异衍生品的价格、隐含波动率和敏感度值。

Financial Instruments Toolbox™ 提供用于对固定收益、信用和股权工具投资组合进行定价、建模和分析的函数。该工具箱包含用于对交易对手信用风险和 CVA 风险敞口建模的函数。

对于信用衍生品,此工具箱提供信用违约掉期定价和违约概率曲线建模函数。对于能源衍生品,您可以为奇异期权和普通期权建模。你还可以借助此工具箱连接到 Numerix® CrossAsset Integration Layer。

下面我们就来看一下具体的应用。

图片

    ◆  

基于对象的定价框架

使用模块化对象,对多个金融工具分别定价,或作为投资组合进行总体定价。

基于可重用对象的定价工作流

创建工具、模型和定价器对象以用于金融工具定价。

轻松重用这些对象来比较不同模型和定价引擎下的工具定价。

金融工具投资组合定价

定义多级投资组合(如根据标的资产、交易方、策略和团队),然后计算该组合中所有工具的总体价格和敏感度。

图片

单个金融工具定价工作流。

图片

金融工具投资组合定价工作流。

    ◆  

利率工具

期限结构建模和利率工具定价。

收益率曲线和利率期限结构

使用几种方法根据市场数据拟合收益率曲线,这些方法包括息票剥离法、参数模型(例如 Nelson-Siegel、Svensson 和平滑样条)以及自定义函数。

工具

使用各种定价方法和模型,计算固定收益证券、掉期、远期掉期以及基于期权/嵌入式期权和共同利率期权(包括债券期权、浮动利率票据期权、利率顶、利率底和掉期期权)的固定收益工具的价格和敏感度。

模型和方法

支持的模型包括 Black、Normal (Bachelier)、SABR 和 Shifted SABR、Hull-White、Black-Derman-Toy、Black-Karasinski、CIR、HJM、Linear Gaussian Two Factor 和 LIBOR 市场模型。支持的方法包括闭式解、二叉树、三叉树和 Monte Carlo 模拟。

图片

瞬时远期曲线。

图片

树状结构图。

图片

Shifted Black 波动率。

    ◆  

股权和能源工具

使用各种方法计算普通和奇异期权的价格和敏感度。

工具

对普通期权进行定价,包括欧式、美式和百慕大期权。对奇异期权进行定价,包括亚式、障碍、一篮子、指状、远期/期货、彩虹和价差期权。

模型

支持的模型包括几何布朗运动 (Geometric Brownian Motion)、Merton76 跳跃扩散 (Merton76 jump diffusion)、贝茨和赫斯顿 (Bates and Heston) 随机波动率模型以及局部波动率模型。

方法

支持的方法包括闭式解、树模型、Monte Carlo 模拟和有限差分。

图片

看涨期权价格敏感度。

图片

基于不同定价模型的欧式看涨期权价格。

图片

使用 Longstaff-Schwartz 方法对摆动期权定价。

    ◆  

信用和抵押贷款工具

计算信用和抵押贷款工具(例如信用违约掉期 (CDS)、抵押贷款支持证券 (MBS) 和抵押担保债券 (CMO))的价格和敏感度。

CDS 和 CDS 期权

执行普通 CDS 和 CDS 期权估值,计算盈亏平衡点差,以及计算新 CDS 合同和现有 CDS 合同的公允价值。

抵押支持证券 (MBS)、抵押贷款池和抵押担保债券 (CMO)

计算 MBS、抵押贷款池投资组合和 CMO 的价格和风险因素。对于计划摊还 (PAC) 或目标摊还 (TAC) 债券,支持的 CMO 提前偿还分级方案包括顺序偿还分级和计划债券分级。

图片

CDS 期权定价。

图片

两种条件偿还率下抵押贷款池的每月现金流和抵押贷款余额。

    ◆  

金融工具的交易对手信用风险

使用 MATLAB 示例计算信用价值调整 (CVA) 和错向风险。

信用价值调整 (CVA)

计算场外交易 (OTC) 合约中每个交易对手的信用风险敞口和 CVA。

错向风险

使用 copula 函数生成敞口与违约场景的相关性对组,然后根据这些场景估计信用敞口。

图片

贴现的预期交易对手信用风险敞口。

图片

敞口与信用场景的相关性对组。

这篇关于金融专题 | 对复杂的金融工具进行设计、定价和对冲分析的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/476264

相关文章

Nginx分布式部署流程分析

《Nginx分布式部署流程分析》文章介绍Nginx在分布式部署中的反向代理和负载均衡作用,用于分发请求、减轻服务器压力及解决session共享问题,涵盖配置方法、策略及Java项目应用,并提及分布式事... 目录分布式部署NginxJava中的代理代理分为正向代理和反向代理正向代理反向代理Nginx应用场景

Redis中的有序集合zset从使用到原理分析

《Redis中的有序集合zset从使用到原理分析》Redis有序集合(zset)是字符串与分值的有序映射,通过跳跃表和哈希表结合实现高效有序性管理,适用于排行榜、延迟队列等场景,其时间复杂度低,内存占... 目录开篇:排行榜背后的秘密一、zset的基本使用1.1 常用命令1.2 Java客户端示例二、zse

Redis中的AOF原理及分析

《Redis中的AOF原理及分析》Redis的AOF通过记录所有写操作命令实现持久化,支持always/everysec/no三种同步策略,重写机制优化文件体积,与RDB结合可平衡数据安全与恢复效率... 目录开篇:从日记本到AOF一、AOF的基本执行流程1. 命令执行与记录2. AOF重写机制二、AOF的

MyBatis Plus大数据量查询慢原因分析及解决

《MyBatisPlus大数据量查询慢原因分析及解决》大数据量查询慢常因全表扫描、分页不当、索引缺失、内存占用高及ORM开销,优化措施包括分页查询、流式读取、SQL优化、批处理、多数据源、结果集二次... 目录大数据量查询慢的常见原因优化方案高级方案配置调优监控与诊断总结大数据量查询慢的常见原因MyBAT

分析 Java Stream 的 peek使用实践与副作用处理方案

《分析JavaStream的peek使用实践与副作用处理方案》StreamAPI的peek操作是中间操作,用于观察元素但不终止流,其副作用风险包括线程安全、顺序混乱及性能问题,合理使用场景有限... 目录一、peek 操作的本质:有状态的中间操作二、副作用的定义与风险场景1. 并行流下的线程安全问题2. 顺

MyBatis/MyBatis-Plus同事务循环调用存储过程获取主键重复问题分析及解决

《MyBatis/MyBatis-Plus同事务循环调用存储过程获取主键重复问题分析及解决》MyBatis默认开启一级缓存,同一事务中循环调用查询方法时会重复使用缓存数据,导致获取的序列主键值均为1,... 目录问题原因解决办法如果是存储过程总结问题myBATis有如下代码获取序列作为主键IdMappe

Python进行word模板内容替换的实现示例

《Python进行word模板内容替换的实现示例》本文介绍了使用Python自动化处理Word模板文档的常用方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友... 目录技术背景与需求场景核心工具库介绍1.获取你的word模板内容2.正常文本内容的替换3.表格内容的

Git进行版本控制的实战指南

《Git进行版本控制的实战指南》Git是一种分布式版本控制系统,广泛应用于软件开发中,它可以记录和管理项目的历史修改,并支持多人协作开发,通过Git,开发者可以轻松地跟踪代码变更、合并分支、回退版本等... 目录一、Git核心概念解析二、环境搭建与配置1. 安装Git(Windows示例)2. 基础配置(必

Java中最全最基础的IO流概述和简介案例分析

《Java中最全最基础的IO流概述和简介案例分析》JavaIO流用于程序与外部设备的数据交互,分为字节流(InputStream/OutputStream)和字符流(Reader/Writer),处理... 目录IO流简介IO是什么应用场景IO流的分类流的超类类型字节文件流应用简介核心API文件输出流应用文

Java实现复杂查询优化的7个技巧小结

《Java实现复杂查询优化的7个技巧小结》在Java项目中,复杂查询是开发者面临的“硬骨头”,本文将通过7个实战技巧,结合代码示例和性能对比,手把手教你如何让复杂查询变得优雅,大家可以根据需求进行选择... 目录一、复杂查询的痛点:为何你的代码“又臭又长”1.1冗余变量与中间状态1.2重复查询与性能陷阱1.