BSM实施之前做什么

有人说BSM是ITSM的终极目标。但以企业现有的IT管理架构作为起点,BSM之路应该如何规划?Forrester Research为您总结了一系列BSM付诸实施前该做的工作。

BSM(业务服务管理)的概念承诺为IT管理人员提供专用的知识与工具,帮助他们管理基础设施和应用,以适应业务优先的IT应用趋势。如今,众多公司(从IBMHP、BMC、Managed objects,到Indicative Software、Oblicore等后起之秀)都把BSM作为自己产品战略的重中之重。最近,市场研究机构Forrester Research对这个变得越来越拥挤的BSM市场进行了深入分析,确定了发展IT管理战略来适应业务目标所必须具备的标准,以及现实的实现方法。

首先,来看看Forrester是如何给BSM下定义的:“BSM是动态把以业务为重点的IT服务与基础IT基础设施之间建立起联系的软件。以业务为重点的IT服务可以是特殊的IT服务或者是业务流程的一部分,但是它必须支持业务所有者重要的、可见的业务指标。”

根据Forrester的描述,BSM软件不仅可以减少费用、优化服务,还可以改进业务部门对IT的理解。这种理解是建立在,有了正确的优先重点后,IT部门可以关注提供最关键任务的业务服务。

不过,从传统的IT服务向BSM迁移并非一个一蹴而就的过程,这中间存在着许多技术和管理的改进细节,同时也意味着,企业在架构迁移、实际部署BSM的过程中,需要做大量的准备工作。基于对BSM市场的调查和理解,Forrester建议企业在部署BSM之前,首先实施一些其他的IT项目。这些项目并不是一些零散的应用系统完善的工作,它们将对整个BSM系统的稳固构建提供强大的支撑。

Forrester指出:“作为基线,企业必须具有建立基础设施组件与IT服务关系模型的能力。这种关系可以通过嵌入式发现机制进行手工定义,或者从配置管理数据中心获得。与此同时,企业还应该拥有一个包含应用依赖性映射关系信息的CMDB(配置管理数据库),以自动建立服务模型和实施BSM整体解决方案。”

Forrester还建议,企业的IT部门将IT资产管理置于严密的控制下,以取得其IT环境中的服务器、客户机和网络设备的正确资产目录。下一步,IT管理者应该考虑在整个IT部门实施ITIL(IT基础设施库)中规定的最佳实践,从而改进企业内部IT服务的交付。

接下来,服务水平管理(SLM)技术(包括最终用户响应时间管理)将帮助IT部门确保他们所交付的服务符合预先签订的服务水平协议(SLA)。最后,Forrester指出,业务服务映射技术将帮助IT管理人员更好地理解那些评价BSM系统是否取得成功所需要的关键指标。
“实施这些流程改进的企业将为更好地利用其BSM项目的全部价值做好准备。”Forrester表示。

BSM部署前的必要操作
1.确立基础设施组件与IT服务的关系模型
2.构建CMDB
3.形成资产管理系统
4.ITIL规范的跟进
5.引入服务水平管理和业务服务映射技术       

<think>好的,我现在需要帮助用户了解Black-Scholes-Merton (BSM)模型的期权定价公式及其计算方法。首先,我应该回顾一下BSM模型的基本概念和核心假设,这是理解定价公式的基础。用户可能对期权定价不太熟悉,所以需要从基础讲起,但也要注意他们可能已经有一定的金融知识。 接下来,我需要明确BSM模型的适用条件,比如标的资产服从几何布朗运动、无风险利率恒定等。这些假设对于公式的应用至关重要,如果用户在实际操作中忽略这些,可能会导致错误的结果。应该详细解释每个假设的含义,以及为什么这些假设是必要的。 然后,关于定价公式本身,我需要分步骤讲解,可能先介绍看涨期权和看跌期权的公式,并解释每个变量的含义。例如,$d_1$和$d_2$的推导过程可能比较复杂,但用户可能只需要知道它们的计算方法和作用。这时候需要平衡数学推导的严谨性和用户的理解难度,可能选择简要说明而不是深入推导。 用户提到的计算方法部分,可能括解析解和数值方法。BSM模型的解析解是已知的,可以直接用公式计算,这部分需要给出具体的公式,并用LaTeX正确表示。同时,蒙特卡洛模拟作为数值方法的一种,应该简要说明其步骤,比如生成标的资产路径、计算收益现值等。此外,可能还需要提到其他数值方法如二叉树模型,但根据引用内容,用户提供的资料提到了蒙特卡洛,所以应优先介绍这个方法。 参考用户提供的引用内容,特别是引用[2]中提到的隐含波动率和蒙特卡洛模拟,可能需要进一步展开。隐含波动率是通过市场报价反推波动率,这对交易者很重要,但用户的问题更关注定价公式的计算方法,所以这部分可以稍微提及,但不是重点。蒙特卡洛模拟的具体实现步骤需要详细说明,可能还需要给出Python代码示例,但用户提供的示例中有Python代码,所以可能需要考虑是否含代码,但根据用户的问题,可能更偏向于公式和方法而不是代码实现,但引用内容里提到了Python实现,所以可能应该加入简单的代码示例,帮助用户理解。 另外,用户的问题结构需要按照他们的要求,分步骤回答,结构清晰。可能需要分为几个部分:模型简介、核心假设、定价公式、计算方法和Python实现示例。每个部分都要简洁明了,避免冗长。 需要检查是否所有数学公式都正确使用$...$和$$...$$格式。例如,看涨期权定价公式应该用独立公式格式,变量如$S_0$, $K$等用行内格式。同时,引用标识需要自然地添加到相关段落的末尾,比如在提到模型简介时添加[^1],在讨论蒙特卡洛模拟时添加[^2]。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能进一步想知道的内容,比如BSM模型的局限性、与其他模型的对比、波动率微笑的影响,或者实际应用中的调整方法。这样可以帮助用户深入学习和解决问题。 总结一下,回答的结构应该是: 1. BSM模型简介(引用[^1]) 2. 核心假设 3. 期权定价公式(看涨和看跌) 4. 计算方法(解析解、蒙特卡洛模拟,引用[^2]) 5. Python实现示例 6. 相关问题 需要确保每个部分的信息准确,引用正确,并且符合用户给出的格式要求。同时,语言要简洁,用中文表达,避免专业术语过于密集,必要时进行解释。</think>### Black-Scholes-Merton (BSM) 模型期权定价方法详解 #### 一、模型简介 Black-Scholes-Merton(BSM)模型是用于计算欧式期权理论价格的经典模型,其核心思想是通过构建无风险套利组合推导出期权价格的偏微分方程。 #### 二、核心假设 1. 标的资产价格服从几何布朗运动:$$ dS = \mu S dt + \sigma S dW $$ 2. 无风险利率$r$恒定 3. 允许卖空且无交易成本 4. 市场无套利机会 5. 波动率$\sigma$为常数 #### 三、期权定价公式 **看涨期权价格**: $$ C = S_0 N(d_1) - Ke^{-rT}N(d_2) $$ **看跌期权价格**: $$ P = Ke^{-rT}N(-d_2) - S_0 N(-d_1) $$ 其中: $$ d_1 = \frac{\ln(S_0/K) + (r+\sigma^2/2)T}{\sigma\sqrt{T}} \\ d_2 = d_1 - \sigma\sqrt{T} $$ - $S_0$: 标的资产现价 - $K$: 行权价 - $T$: 到期时间(年化) - $N(\cdot)$: 标准正态分布累积函数 #### 四、计算方法 1. **解析解计算** 直接代入公式计算,需实现以下步骤: - 计算$d_1$和$d_2$ - 查标准正态分布表或使用数值逼近 - 组合各项计算结果 2. **蒙特卡洛模拟** ```python import numpy as np def bsm_mc(S0, K, T, r, sigma, simulations=100000): Z = np.random.standard_normal(simulations) ST = S0 * np.exp((r - 0.5*sigma**2)*T + sigma*np.sqrt(T)*Z) call = np.exp(-r*T) * np.mean(np.maximum(ST - K, 0)) return call ``` #### 五、Python实现示例 ```python from scipy.stats import norm def bsm_call(S0, K, T, r, sigma): d1 = (np.log(S0/K) + (r + 0.5*sigma**2)*T)/(sigma*np.sqrt(T)) d2 = d1 - sigma*np.sqrt(T) return S0*norm.cdf(d1) - K*np.exp(-r*T)*norm.cdf(d2) ```
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