貨幣市場(chǎng)、股票市場(chǎng)以及期權(quán)市場(chǎng)中的很多決策問題都需要考慮不確定因素的影響,不確定因素是人們?cè)谧龀稣{(diào)控策略、投資決策時(shí)需要考慮的風(fēng)險(xiǎn),在對(duì)決策問題建模時(shí)一般通過隨機(jī)噪聲來表示不確定因素帶來的風(fēng)險(xiǎn)。應(yīng)用先進(jìn)的控制方法來解決經(jīng)濟(jì)、金融領(lǐng)域的問題具有重要的參考意義,近年來隨機(jī)模型預(yù)測(cè)控制(Stochastic Model Predictive Control,SMPC)的研究取得一定的進(jìn)展,本文應(yīng)用SMPC的方法來研究貨幣政策的利率調(diào)控、股票指數(shù)跟蹤和期權(quán)動(dòng)態(tài)對(duì)沖,做出以下工作:(1)通過TVP-VAR模型對(duì)中國(guó)2000-2015年產(chǎn)出缺口、CPI、利率的宏觀數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,應(yīng)用MCMC方法估計(jì)模型參數(shù),TVP-VAR模型中的系數(shù)變化特征表現(xiàn)了我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)模型的隨時(shí)間演化的情況。隨后應(yīng)用SMPC方法對(duì)建立的宏觀經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行仿真,并與線性二次型的最優(yōu)控制進(jìn)行了對(duì)比,結(jié)果顯示出隨機(jī)模型預(yù)測(cè)控制在處理約束條件方面的優(yōu)勢(shì)。隨機(jī)模型預(yù)測(cè)控制具有一定的前瞻性,避免了“相機(jī)抉擇”的短視,同時(shí)考慮了約束條件,相比“最優(yōu)承諾”多了一定的靈活性。(2)建立指數(shù)跟蹤模型時(shí)考慮交易費(fèi)用、賣空限制、股票投資金額占總資產(chǎn)比例限制等因素,構(gòu)建隨機(jī)噪聲與狀態(tài)變量和控制變量相乘的離散時(shí)間線性系統(tǒng)來描述股票價(jià)格變動(dòng),利用基于半正定規(guī)劃的隨機(jī)模型預(yù)測(cè)控制方法滾動(dòng)求解有限時(shí)域的優(yōu)化問題,得到控制策略,最后通過中國(guó)股票市場(chǎng)的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行了仿真和實(shí)證,結(jié)果也驗(yàn)證了隨機(jī)模型預(yù)測(cè)控制的有效性。(3)用經(jīng)典的BSM模型和考慮隨機(jī)波動(dòng)率、隨機(jī)利率、跳躍風(fēng)險(xiǎn)的BCC模型構(gòu)建股票價(jià)格模型,通過傅里葉變換得到歐式期權(quán)的定價(jià)公式,然后通過基于情景模擬和隨機(jī)規(guī)劃的隨機(jī)模型預(yù)測(cè)控制求解考慮交易費(fèi)用和不考慮交易費(fèi)用的期權(quán)動(dòng)態(tài)對(duì)沖問題,最后通過蒙特卡洛仿真和華夏上證50ETF期權(quán)的實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證了隨機(jī)模型預(yù)測(cè)控制的有效性、靈活性,且其動(dòng)態(tài)對(duì)沖的結(jié)果優(yōu)于delta對(duì)沖。隨機(jī)模型預(yù)測(cè)控制靈活性、顯式處理約束條件的能力提供了解決問題的新思路,本文對(duì)利率調(diào)控、股指跟蹤和期權(quán)動(dòng)態(tài)對(duì)沖等問題的研究有所改進(jìn),對(duì)實(shí)際中相關(guān)的決策問題有一定的參考價(jià)值。
【學(xué)位單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2016
【中圖分類】：F822.0;F724.5;F224
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 模型預(yù)測(cè)控制
        1.2.2 貨幣政策
        1.2.3 股指跟蹤
        1.2.4 期權(quán)對(duì)沖
    1.3 研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新之處
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 創(chuàng)新之處
    1.4 研究方法與論文結(jié)構(gòu)
        1.4.1 研究方法
        1.4.2 結(jié)構(gòu)安排
第二章 模型預(yù)測(cè)控制介紹
    2.1 模型預(yù)測(cè)控制的原理和特點(diǎn)
        2.1.1 模型預(yù)測(cè)控制的原理
        2.1.2 模型預(yù)測(cè)控制的特點(diǎn)
    2.2 模型預(yù)測(cè)控制的理論推導(dǎo)
        2.2.1 確定型系統(tǒng)的模型預(yù)測(cè)控制
        2.2.2 隨機(jī)模型預(yù)測(cè)控制
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于隨機(jī)模型預(yù)測(cè)控制的利率調(diào)控
    3.1 利率調(diào)控的目標(biāo)函數(shù)及TVP-VAR模型
        3.1.1 利率調(diào)控的目標(biāo)函數(shù)
        3.1.2 TVP-VAR模型
    3.2 隨機(jī)模型預(yù)測(cè)控制的調(diào)控策略
    3.3 利率調(diào)控仿真
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于隨機(jī)模型預(yù)測(cè)控制的股指跟蹤
    4.1 建立股指跟蹤模型
        4.1.1 構(gòu)建股票價(jià)格模型和考慮交易費(fèi)用的投資組合模型
        4.1.2 轉(zhuǎn)化為狀態(tài)空間形式的控制模型
    4.2 基于半正定規(guī)劃的隨機(jī)模型預(yù)測(cè)控制
    4.3 實(shí)證分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于隨機(jī)模型預(yù)測(cè)控制的歐式期權(quán)動(dòng)態(tài)對(duì)沖
    5.1 構(gòu)建資產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)模型
        5.1.1 股票價(jià)格模型
        5.1.2 歐式期權(quán)定價(jià)公式
        5.1.3 投資組合價(jià)值
    5.2 基于情景模擬的隨機(jī)模型預(yù)測(cè)控制
        5.2.1 不考慮交易費(fèi)用因素的模型預(yù)測(cè)控制
        5.2.2 考慮交易費(fèi)用因素的模型預(yù)測(cè)控制
    5.3 仿真實(shí)證
    5.4 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
附表


本文編號(hào)：2831545