估值调整 - 凸性调整

最新推荐文章于 2025-05-05 16:04:57 发布
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本文探讨了金融工程中凸性调整的概念，分析了欧洲美元期货与远期利率协议之间的差异，导致的凸性偏差，并介绍了如何进行定性和定量的凸性调整。文章通过利率模型如Hull-White (HW)模型解释了计算远期利率的理论方法，并提供了具体案例，如IBOR、OIS和RIBA期货的凸性调整计算。

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引言

本文是金融工程系列的第九篇

  1. 弄清量化金融十大话题 (上)

  2. 弄清量化金融十大话题 (下)

  3. 金融工程高度概览

  4. 日期生成

  5. 变量计算

  6. 模型校正

  7. 曲线构建 I - 单曲线

  8. 曲线构建 II - 多曲线 (基差)

  9. 曲线构建 III - 多曲线方法 (抵押品)

  10. 产品估值理论

  11. 产品估值 - 解析法和数值积分法 (CF)

  12. 产品估值 - 偏微分方程有限差分法 (PDE-FD)

  13. 产品估值 - 蒙特卡洛模拟法 (MC)

  14. 产品风险理论 (AAD)

  15. 风险计量 - 敏感度 (Greeks & Sensitivities)

  16. 风险计量 - 风险价值 (VaR)

  17. 价值调整 - 凸性调整

  18. 价值调整 - 时间调整

  19. 价值调整 - Quanto 调整

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《期权、期货及其他衍生产品》读书笔记（第九章：价值调节量）
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前言 信用价值调节量（Credit Valuation Adjustment, CVA） 债务价值调节量（Debit Valuation Adjustment, DVA） 融资价值调节量（Funding Valuation Adjustment, FVA） 保证金价值调节量（Margin Valuation Adjustment, MVA） 资本金价值调节量（Capital Valuation...
顶级投行、金融估值建模培训资料-Govt Agency Trader Sales Key Functionality.pdf
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- **期权调整利差分析 (OAS1)**：考虑提前还款等因素后对债券利差进行调整分析。 #### 2. 政府机构当前市场分析 - **总回报预估 (HZ1)**：预测未来一段时间内某债券的总回报率。 - **固定收益市场导航 (FIT)**：...
【CFA二级笔记】固收：第三章 含权债券的估值分析
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这个Option Value是针对发行人而言的，于是，对于含有看涨期权的可赎回债券而言，Option value（%）一项为正，因为callable option是只对发行人有利，相比不含权债券，可赎回债券价值更小，因而未来收益率更大，从而有Z-spread > OAS。这是因为凸度为正意味着，利率下降时债券价格上升的程度>利率上涨时债券价格下跌的程度，即所谓的“涨多跌少”，见图30-1中不含权债券的图形。并且，债券发行方会在利率下降时行权，如图30-1，即当利率下降时含权债券的价格低于不含权债券的价格。
FMM 大战 LMM - SOFR 企稳 Part I
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金融学习之十二——凸性
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今天讨论另外一个概念，叫做凸性。什么是凸性呢？凸性也称为凸度或曲率，是衡量债券价格对债券到期收益率变化的非线性关系的指标，是债券价格对收益率的二阶导数。\为什么需要讨论凸性呢，我们可以看下面的例子（这个例子在金融学习第十一期讲过） 例如：某债券剩余期限为4年，面值为100元，票面利率为2.95%，票息支付每年2次，到期收益率为3.8%（连续复利）。现假设连续复利的债券到期收益率变动了100个基点，从3.8%增至4.8%，重新计算债券的最新价格。 根据在前面第十一期的介绍，可以知道债券的价格原本是96.742
SOFR, So Far ... So Good?
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本文9433字，45张图表，建议阅读 48分钟0引言如果说一个影响力最大的利率，那一定是 LIBOR。2012 年的 19 家银行串通起来操纵 LIBOR 的丑闻...
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金融计算器（tvm、npv、现金流、简单计算器、房贷摊销计算器等,利率转换等8中计算器
金融 词汇
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Exotic：形容金融工具结构复杂。在外汇市场用于形容新兴市场国家的货币。 vanilla：形容金融工具结构简单。在外汇市场用于形容新兴市场国家的货币。 Option：期权 Bond：债券 DELTA：期权的风险指标通常用希腊字母来表示，包括：delta值、gamma值、theta值、vega值、rho值等。Delta值（δ），又称对冲值：是衡量标的资产价格变动时，期权价格的变化幅度 。用公式表示：Delta=期权价格变化/期货价格变化。 product： 1.Equity Swap：股权互换
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一、TensorFlow模型保存和提取方法 1. TensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取。tf.train.Saver对象saver的save方法将TensorFlow模型保存到指定路径中，saver.save(sess,"Model/model.ckpt")，实际在这个文件目录下会生成4个人文件： checkpoint文件保存了一个录下多有的模
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时间序列分析之指数平滑法（holt-winters及代码）
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在计算机视觉分割问题中，k-凸性如何提升分割效果，并且与传统的凸性先验相比有哪些优势？
11-10
在计算机视觉分割问题中，k-凸性的引入极大地提升了分割效果，并且在多个方面展现出超越传统凸性先验的优势。首先，k-凸性通过允许分割对象由k个相互重叠的凸部分组成，大大提升了模型的灵活性。这与传统的凸性先验相比，后者往往限制了对象为单一且严格的凸体，这在处理复杂和不规则形状的对象时显得不够灵活。 参考资源链接：[k-凸形状先验：强化计算机视觉分割的灵活性与鲁棒性](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/3fhcjvdryi?spm=1055.2569.3001.10343) 其次，k-凸性提供了更强的鲁棒性来应对局部最小值问题，这对于优化过程中的性能稳定至关重要。在许多分割任务中，传统方法可能会陷入局部最优解，而k-凸性提供了一种更全面的表示方式，减少了对象部件的数量，同时能够更好地处理对象内部的复杂结构，如重叠部分。 k-凸性的这些优势尤其体现在生物医学图像分析等需要高精度分割的领域。例如，在细胞图像分割中，细胞核和细胞质可能以非凸形式存在，传统方法难以准确划分，而k-凸性由于其灵活性和鲁棒性，可以更好地适应这类问题，从而提高分割的准确性和效率。 尽管k-凸性在理论和实践中表现出色，但它也存在挑战，比如NP-硬度问题使得全局优化变得困难。然而，通过设计有效的近似算法和启发式策略，可以在保证分割质量的同时，有效地处理这一问题。 为了深入理解和应用k-凸性在分割问题中的优势，强烈推荐阅读《k-凸形状先验：强化计算机视觉分割的灵活性与鲁棒性》。这篇文章不仅详细介绍了k-凸性的概念和优势，还探讨了其在计算机视觉领域的实际应用，特别适合希望在分割问题上实现突破的研究者和工程师。 参考资源链接：[k-凸形状先验：强化计算机视觉分割的灵活性与鲁棒性](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/3fhcjvdryi?spm=1055.2569.3001.10343)
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