1) Mean-reverting process with jumping
带跳跃的均值回复过程
2) mean-reverting process
均值回复过程
1.
This paper presented mean-reverting process s timing decision .
价格回报过程的假设对期权定价乃至项目价值估价至关重要,本文提出当资产价格服从均值回复过程时的实物期权战略投资时机分析,并与几何布朗运动假设条件下的结论进行了比较。
2.
We describe the process of default by a doubly stochastic Poisson process,and assume that the intensity process λ of Poisson process follows a mean-reverting process.
在完全市场中,对带有违约风险的Black-Scholes期权定价模型进行研究和推广:用强度遵从均值回复过程的重随机的Poisson过程来描述违约过程;假定违约强度过程与标的资产价格、企业价值的扩散过程均两两相关。
3.
Assuming payments of a project follow an arithmetic mean-reverting process,we provide an optimal strategy of investment and consumption,and the optimal object function in an incomplete market by using utility indifference pricing principle.
假设项目收益服从算术均值回复过程,运用消费效用无差别定价原理,得出决策者在非完备市场下最优投资消费策略以及最优目标函数,与完备市场中项目收益波动率增加引起投资触发水平单方面增加所不同的是,在非完备市场情形下还须考虑决策者的风险规避动机对投资决策的影响,讨论了这一影响在一次性回报与现金流回报两种情形下的不同表现,给出了相应解释,指出了项目收益的均值回复速度与投资触发水平之间的相互变动关系。
3) jump process
跳跃过程
1.
Assuming that the price of the project output submitted to a combination of a geometric Brownian motion and a jump process to value entry and exit investment strategies, positive or negative jump was likely to make an impact on the price of the project output.
在利用项目产品的价格服从几何布朗运动 跳跃过程来评价进入与退出投资策略时 ,项目产品的价格可能受到正向或者负向的跳跃所带来的冲击 。
2.
Under the assumption that the price of new technology commodities follows a mixed Brownian motion/Poisson jump process,strategic decisions of enterprise are analyzed and the impact of the factors which can lead the commodities price to a jump change on the corporations decisions is investigated.
将新技术商品价格描述为混合的布朗运动/泊松跳跃过程,考察未来可能出现的能使价格发生突然改变的因素对企业新技术商业化决策的影响,通过模型的一组模拟数值解给出了特定情况下企业进入、封存、重启和退出的临界值,并研究了各临界值对泊松过程参数的依赖,同时发现由于存在封存和重启项目的可能性,降低了企业投资和退出的临界值。
3.
The risk is supposed to satisfy compound Poisson process and the corresponding surplus process is a jump process.
其中风险由复合泊松过程描述 ,相应的盈余过程 ( surplus process)是一个跳跃过程。
4) mean reverting stochastic process
均值回复随机过程
5) mean reverting process
均值返回过程
6) the Lévy processes with positive jumping
带正跳的Lévy过程
1.
The extreme distribution for the Lévy processes with positive jumping are given by the relations of the extreme distribution and ruin probability.
根据概率统计学和经济学理论,利用风险分析中的破产概率与带正跳的Lévy过程的一类极值分布间的关系,求得该极值分布的表达式,进而建立带正跳的Lévy过程与不破产概率模型,通过计算机仿真模拟,得到的结果较为符合实际。
补充资料：插值过程
插值过程
interpolation process
插值过程【加t四卯肠石叨p~;“盯epno~o。。城。po-双ecc」 当n无限增大时构造n个插值(inlelpo】atjon)条件的插值函数序列{f。(:)}的过程.如果插值函数人(:)由函数的某个级数的部分和表示，那么该级数有时称为插值级数(加记卿1如on~).至少在最简单的基本的插值问题方面，研究插值过程的目的常常在于用插值函数人(:)作为原始函数f(习的(在某种意义上的)逼近，而该函数或者只有不完全的信息或者其形式过于复杂而难以直接研究. 构造插值过程的一个非常普遍的情形可描述如下.设(aj*)(0(k句，]=0，1，二)是一个任意而又固定的复数的无穷三角阵列: aoo a loa日 (l) aoo aol“’a。。称它为插值结点(运把fpohtion nod岛或interpo」ation汕。ts).假定对应于(l)还有一个也由任意而又固定的复数组成的类似的阵列(、，*)(0‘k有，j二o，1，…). 如果(l)的第n行a。、(k=0，…，。)是由不相同的数组成，或者换句话说，如果此行由单结点(sln1Pleno把)组成，那么例如利用hgl翻吧e插值公式(助脚n罗interP。】ation formula)，就可构造一个(唯一的)次数至多为n的代数插值多项式p，(:)，它满足简单插值条件(sullple jnterPo】at沁11 condi石on) 尹。(a。*)二‘v。*，k=0，·’‘， n.(2)另一方面，如果在第n行中点气。是具有重数v。>l的多重结点，亦即如果在第n行中它重复v0次:气。二“。*.一”‘一“·*。一那么在点与处的对应的孚季坪填争件(multiple interpolation conditjon)具有形式 p。(a田。)=p咨。，(a。o)二，、。。，夕。(a。。)“、。*.，一， (3) P才”La，o)=w。*，。_，·在出现多重结点的一般情况中构造这(唯一的)次数至多为n的代数插值多项式p，(习，例如可利用H四而te插值公式任比n刀ite interp山加n fon刀11】a).作为一个例子，组(l)可由单位圆周上的j十1(j=0，l，…)个等距结点a，*一“，’沈八’十”组成·这就是所谓的手俘尽事的攀值伽把甲olati011 at roots ofll川ty)(见【51)， 所述插值过程产生出由三角阵列(aj*)及(wj*)所定义的插值多项式序列{p。(:)}.这里提出的主要问题是:确定极限枷。_。p。
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参考词条