本文对一类挂钩任意标的指数含敲入敲出期权结构的非保本浮动收益凭证进行分析。具体求解了当标的指数价格服从几何布朗运动时敲入和敲出期权的解析价格。实证采用三种跳扩散模型和核密度估计方法，利用标的指数历史价格数据，蒙特卡罗模拟收益凭证的风险与收益。研究结果表明：(1) 收益凭证嵌套的敲入和敲出期权的解析定价和蒙特卡罗模拟价格吻合，其中向上敲出看涨期权价格接近于零，向下敲入看跌期权价格较高，后者是收益凭证主要风险和高票息率的来源；(2) 对数正态、均匀分布跳扩散模型对样本数据的拟合效果不错，能较好地模拟收益凭证的风险和收益；(3) 该收益凭证过去运行的两年间为溢价发行，发生敲入和亏损的概率非常高，建议投资者谨慎参与。

在消费者被迫接受成品油价格风险、石油零售商之间竞争日益激烈和我国成品油定 价机制矛盾日益突出的背景下，本文提出石油零售商可发行期权加油卡来实现下面三个目 标：（1）为消费者提供成品油价格风险管理的工具；（2）为石油零售商提供一种新的锁定 客户的营销手段；（3）推进成品油的市场化定价机制。本文首先设计期权加油卡和相关的 套期保值模式，然后采用蒙特卡罗模拟方法对加油卡进行定价，接着分析石油零售商对发 行加油卡所带来的风险进行套期保值的损益，最后对期权加油卡的相关实际操作问题进行 讨论。

可转债的定价问题是学术界和实务界都关心的问题。本文在考虑行权策略的基础上，采用最小二乘蒙特卡罗模拟（LSMC）对沪深证券市场中交易的可转债进行定价分析。结果表明， 该方法确定的价格略低于市场价格， 模型价格与市场价格误差较小， 且不具有系统性。这与 Black-Scholes 等传统模型系统性高估可转债的价格形成了鲜明对比。另外，最小二乘蒙特卡罗模拟的稳定性要优于 Black-Scholes 模型，尤其是在转股价格调整的时候更是如此。可转债是否处于转股期对于可转债价格的敏感性以及定价误差有一定影响。我们认为，可转债市场价格偏高既与投资者的预期有关，也与市场缺乏套利机制有关。

权证在国际金融市场上一直备受关注，在我国金融市场中也得到越来越多的应用。因此，运用科学方法对其进行合理定价就成为金融研究中的一个十分重要的内容。本文首先通过JB统计量和GARCH模型对认股认股权证标的资产收益率的分布和波动率假设进行检验和估计；其次运用蒙特卡罗模拟方法对认股权证价格的确定过程进行研究分析，同时又采用了对偶变量技术和控制变量技术进一步提高认股权证价格的蒙特卡罗模拟效率；最后以鞍钢认股权证为研究样本，进行了实证分析。

本文借鉴信用风险度量的首中时结构模型，通过该模型的蒙特卡罗模拟对我国公司债进行定价，同时探讨了拟合公司债价值最佳的违约回复率设定和动态波动率的模型选择问题。研究表明首中时模型用于公司债定价是可行的，且不同的债券确实存在不同的回复率，并且对同一公司的不同债券使用同样的回复率也是不准确的，另外本文也进一步肯定了GARCH(1,1)模型在估计波动率方面的适用性。

内容提要 一、选题背景 随着金融的全球化趋势和以衍生工具为代表的金融产品的应用，金融市场产生了基础性的变化，市场风险成为金融机构面临的最重要的风险，因此如何恰当的度量市场风险成为重要的研究课题。 传统的在险价值计算方法并不能完全满足实际应用的要求。一方面，在险价值主要适用于正常市场条件下对于市场风险的衡量，而对于市场出现极端情况时却无能为力。另一方面，在传统的在险价值计算中，通常用相关矩阵来表示变量间的依赖关系，而相关矩阵隐含的假设是资产的收益服从多元正态分布。实证研究已经表明资产收益服从正态性的假设与现实情况不符，因此使用相关矩阵表示资产间依赖关系往往会得出错误的结果。而且相关矩阵只适合度量资产间线形相关关系，当资产组合中存在期权期货等定价公式为非线性的资产时，很难通过相关矩阵来衡量资产间的依赖程度。 本文在Embrechts, Kluppelberg and Mikosch（1997）的极值理论和Nelsen(1999)提出的连接函数的理论上，通过实证研究，试图通过比较计算在险价值的传统模型与新模型，讨论传统在险价值计算方法的缺陷，并检验新模型的适用程度。 二、研究方法与逻辑结构 本论文采用实证的研究方法，实证研究对象为以上海证券交易所的64支股票组成资产组合。文章利用资产组合从1997年1月2日到2003年1月2日的日股价收益率资料，分别用传统模型与新模型，通过蒙特卡罗模拟的方法计算在险价值，并将模型计算的在险价值估计结果与同时期实际损失结果做比较计算出不同模型的漏损次数，以评价不同模型在预测在险价值上的准确程度和适用性。 本文的逻辑结构如下图所示 三、主要观点及结论 根据实证结果得出以下结论，首先通过连接函数和极值理论的模型度量在险价值明显优于通过传统方法度量在险价值。无论是用EWMA方法估计矩阵还是用GARCH方法估计矩阵，计算所得的实际损失与在险价值相比超过值明显低于通过传统方法计算所得的实际损失与在险价值相比的超过值。 其次，通过EWMA估计矩阵计算的在险价值优于通过GARCH估计矩阵计算的在险价值。无论是传统方法还是新模型，通过EWMA估计矩阵计算的实际损失与在险价值相比的超过值都低于通过GARCH估计矩阵计算的实际损失与在险价值相比的超过值。 再次，用t连接函数方法估计的在险价值优于用正态连接函数估计在险价值，无论是在通过EWMA方法估计相关矩阵的方法中，还是在通过GARCH方法估计相关矩阵的方法中，在正态连接函数模型下计算的实际损失与在险价值相比的超过值都大于或等于在t连接函数模型下计算的实际损失与在险价值相比的超过值。 最后，无论是传统模型还是新模型计算的在险价值，都低估了风险。因为我们是度量时间区间为一个交易日，置信区间为99%的在险价值，因此如果实际损失超过在险价值的估计值大于1%，自险价值模型低估了风险。而通过实证研究得出对于所有模型，实际损失超过在险价值的估计值都明显大于1%。 在实证结果的基础上，本文认为相对传统的计算在险价值的办法，通过新的模型能够更好的估计在险价值，因此对中国的证券市场有一定的实用价值。对于金融机构，可以通过新的方法来计算在险价值，设置资金，在最大程度防范风险的同时，避免资金的闲置。对于金融监管机构，可以利用新方法对金融机构的风险管理进行指导和监管，以确保金融机构的稳健运营和市场的金融安全。 四、创新与不足 本论文的不足之处主要在以下几方面：首先，本文仅对由上海证券交易所的股票组成的资产组合进行实证分析，而没有包含其他金融产品，因此无法充分的论证新模型是否优于传统的模型，结论具有片面性。后续研究可以加入衍生产品对模型进行实证研究，更加充分的论证新模型的适用性。其次，在模型设定方面，本文仅选择正态连接函数和t连接函数，后续研究可以通过全面的对各种连接函数的实证研究，探讨适合中国市场的模型类型。最后，在参数估计方面，本文对所有的参数估计都使用极大似然法进行，后续研究可以使用其他方法对极值理论和连接函数的参数进行估计，讨论对参数的最优的估计方法。