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优本计划

金融工程系“优本计划”线上学习报告会圆满结束

(通讯员 刘宁宁)金融工程系“优本计划”线上学习报告会系列于2020年4月24日圆满完成第一阶段的学习计划。第一阶段的主题是经典文献阅读,旨在培养大家掌握金融工程领域相关话题的理论基础。在此基础上,同学们追踪前沿文献,并做主题汇报。经过第一阶段的学习,同学们不仅熟悉了相关话题的前沿研究方法,对科研选题和学术论文写作也有了深刻的理解。已拟定科研选题的同学,将正式进入学术研究阶段。主题报告会以腾讯会议的形式进行,由金融工程系孙宪明老师作为导师主持会议,具体内容如下:

 

第一次报告会

报告人:朱冰颖

日期:2020年3月14日

主题:美式期权定价的数值算法

内容:报告主讲美式期权定价的两种常用数值算法——二叉树方法和最小二乘蒙特卡洛方法。主要讲解内容包括模型假设、算法原理和Python程序示例,较为完整地展示了美式期权定价数值算法的实现过程。

 

第二次报告会

报告人:刘耀夫

日期:2020年3月21日

主题:Monte Carlo算法与敏感性分析

内容:报告主讲蒙特卡洛模拟敏感性分析方法——有限差分近似、顺向法和似然比法。主要讲解内容包括算法原理,举例讲解和python程序示例,较为完整地展示了敏感性估计算法对模型的要求以及算法的实现过程。

 

第三次报告会

报告人:朱冰颖

日期:2020年3月21日

主题:嵌套期望的模拟算法

内容:报告主讲Risk Estimation via Regression (Broadie, 2015),从算例切入,介绍了嵌套蒙特卡洛和回归两种算法的原理和作者对其的评价,最后用代码实现了回归算法。

 

第四次报告会

报告人:夏与

日期:2020年4月10日

主题:金融衍生品设计

内容:基于期权定价的前沿文献Option Profit and Loss Attribution and Pricing: A New Framework (Carr & Wu, 2020), 介绍了一种以Black-Merton-Scholes定价模型为基础,将期权价格与其持有损益来源相结合进行期权定价的方法。论文作者将短期期权投资风险归因于基础资产价格的变动和期权的隐含波动率变化。在风险中性与无动态套利的条件下,将期权的隐含波动率水平与其自身的运动方向及方差、基础资产价格的波动率,以及两者之间的协方差联系起来。

 

第五次报告会

报告人:杨思敏

日期:2020年4月17日

主题:强化学习

内容:报告介绍了强化学习——监督学习、半监督学习和无监督学习,主要讲解内容包括强化学习的四个要素、强化学习的分类、通过马尔可夫过程解决强化学习算法的核心思想和Python程序示例,较为完整地展示了强化学习的实现过程。

 

第六次报告会

报告人:刘宁宁

日期:2020年4月24日

主题:金融衍生品实证研究

内容:本次报告会的内容主要基于文献Price discovery in the price disagreement between equity and option markets: Evidence from SSE ETF50 options of China (Liu et al, 2019)。本文实证研究了价格分歧中的价格发现。报告重点介绍了价格分歧的衡量标准——上下期权边界违反,并阐述作者检验期权市场信息性的三个测试,效率回复测试、信息传递测试和信息份额测试。

 

在第一阶段的学习活动中,同学们热情参与、积极讨论,在孙老师的指导与建议下不断完善与提高,激发了同学们的学术热情。期待在完成第一阶段学习的基础之上,同学们在接下来的第二阶段“科研选题与论文写作”中也有良好的表现。