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10.7 Java 1.1的IO流
10.7 Java 1.1的IO流 10.7 Java 1.1的IO流 到这个时候，大家或许会陷入一种困境之中，怀疑是否存在IO流的另一种设计方案，并可能要求更大的代码量。还有人能提出一种更古怪的设计吗？事实上，Java 1.1对IO流库进行了一些重大的改进。看到Reader和Writer类时，大多数人的第一个印象（就象我一样）就是它们用来替换原来的I... -
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小结 研究人员已经提出了一些能够与现实世界所观察到的波动率微笑相吻合的模型。由常方差弹性模型所得出的波动率微笑与我们在现实中观察到的股票期权波动率微笑较为相似；跳跃-扩散模型所得出的波动率微笑与我们观察到的货币期权波动率微笑较为相似；方差-Gamma模型和随机波动率模型更加灵活，这些模型既可以产生我们观察到的货币期权波动率微笑，也可以产生股票期权的波动率... -
6.3 合成与继承的结合
6.3 合成与继承的结合 6.3 合成与继承的结合 许多时候都要求将合成与继承两种技术结合起来使用。下面这个例子展示了如何同时采用继承与合成技术，从而创建一个更复杂的类，同时进行必要的构建器初始化工作： //: PlaceSetting.java // Combining composition & inheritanc... -
6.10 总结
6.10 总结 6.10 总结 无论继承还是合成，我们都可以在现有类型的基础上创建一个新类型。但在典型情况下，我们通过合成来实现现有类型的“再生”或“重复使用”，将其作为新类型基础实施过程的一部分使用。但如果想实现接口的“再生”，就应使用继承。由于衍生或派生出来的类拥有基础类的接口，所以能够将其“上溯造型”为基础类。对于下一章要讲述的多形性问题，这一点... -
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第23章 估计波动率和相关系数 在本章中我们将解释如何从历史数据来估计当前和未来的波动率及相关系数。这一章的内容与利用模型构建法计算风险价值度以及对衍生产品定价有密切关系：在计算风险价值度时，我们对当前波动率和相关系数最感兴趣，这是因为我们要对交易组合在一个较短时间内的价值变化进行估计；在对衍生产品定价时，我们往往需要对衍生产品整个期限内的波动率和相关系... -
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26.2 永续美式看涨与看跌期权 当标的资产以费率q支付红利时，衍生产品价格满足的微分方程为式（17-6） 考虑一个当资产价格第一次等于H时支付数量Q的衍生产品。当S>H时，微分方程的边界条件是当S=H时f=Q，而当S=0时f=0。当α>0，函数f=Q（S/H）α满足边界条件，如果α满足方程 那么f将满足微分方程。这个方程的正解是α=α1，其... -
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第27章 再谈模型和数值算法 到目前为止，对期权定价时我们均采用了资产价格服从几何布朗运动的假设。在此假设下所产生的布莱克-斯科尔斯-默顿公式和数值算法都比较简单。在这一章里，我们将引入一些新模型，并解释如何改变数值算法来处理一些特殊问题。 在第20章里，我们解释了交易员采用波动率曲面来克服几何布朗运动模型的不足。在对简单期权定价时，波动率曲面给出了在... -
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练习题 28.1 一个不是投资资产价格的变量的风险市场价格是如何定义的？ 28.2 假设黄金价格的风险市场价格是零。如果储藏费是每年1%，无风险利率是每年6%，那么金价的增长率期望是多少？假设黄金不提供收入。 28.3 考虑两个依赖于同一市场变量的证券，它们的收益率期望分别是8%和12%。第一个证券的波动率是15%，瞬时无风险利率是4%。第二个证券的... -
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小结 当计算一个在将来特定时间提供收益的衍生产品价格时，我们会自然地假设衍生产品标的变量的期望值都等于它的远期值，然后再对收益以定价时刻与收益时刻之间的无风险利率进行贴现。在本章中我们说明了这种做法并非永远正确。 当收益依赖于在时间T所观察的债券收益率时，式（30-1）说明债券收益率的期望值应当高于远期债券收益率。这个结论也适用于收益依赖于互换利率的情...