巨灾债券定价研究

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时间:2019-02-27

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1、万方数据巨灾债券定价研究摘要在全球巨灾保险承保能力急剧下降的背景下,以巨灾债券为典型代表的新型风险管理工具应运而生,通过保险市场与资本市场的结合来共同抵御巨灾风险。我国是世界上遭受自然灾害损失最为严重的国家之一,巨额的经济损失给人民生活和国民经济的健康发展带来了恶劣的影响,也给国家财政增加了巨大的压力,但我国发展巨灾债券起步稍晚,对巨灾债券的研究没有形成系统的体系,而巨灾债券研究中定价是最核心的部分,因此,探求巨灾债券的定价问题对中国显得极为迫切。本文在国内外巨灾债券定价模型的基础上,假定巨灾风险指数遵循泊松

2、跳跃的CEV过程,该过程可以很好的解释巨灾风险指数分布的尖峰厚尾现象以及其波动率微笑现象,同时假设利率服从ClR模型,利用无套利定价方法对两种不同定价机制的巨灾债券进行定价,并简要的分析了影响巨灾债券价格的因素。在定价过程中发现只有特殊情形下两种债券才有解析解,对于一般情形则需要用数值模拟方法求得数值解。全文总共有五个章节。第一章是绪论部分,主要是研究背景和问题的提出,其次简要回顾国内外学者对巨灾债券定价方面的研究现状,最后介绍了全文的行文思路和创新点。T万方数据第二章主要介绍一些基本理论和预备知识。第三章是

3、巨灾债券的设计与定价。本章主要引用两种经典的定价机制,对于标的资产为巨灾风险指数的巨灾债券,假定其巨灾风险指数服从一个跳跃的CEV过程,且结合利率服从CIR模型的假设,对巨灾债券进行理论定价。对两种定价机制下得到特殊情形下巨灾债券的解析解,对于一般情形得到了数值解,同时简要分析了影响这两种巨灾债券价格的因素。第四章,结论与展望。本章总结了全文的一些观点和结论,并对未来巨灾债券的定价思路提出了自己的前进方向。关键词:巨灾债券;泊松跳跃CEV过程;无套利定价万方数据THEPRICINGoFCATASTROPHEB

4、ONDSABSTRACTCatastrophebondsarethemosttypicalspecializedsecuritiesthatincreasetheabilityofinsurerstoprovideinsuranceprotectionwhiletransferringtherisktoinvestorsaroundtheworldunderthesharplydecreaseofthecapacityoftheglobalcatastropheinsurance.Chinaisoneofth

5、eworld’Scountriessufferingfromthemostseriousnaturaldisasterlosses.Andthehugeeconomiclosseshasbroughtabadinfluencetopeople’Slivesandhealthydevelopmentofthenationaleconomy,andalsoincreasetremendouspressuretothestate’Sfinancial.ButChinahasstillnotfundreasonabl

6、ecatastrophicriskresolvingsystem.Sohowtopricethecatastrophebondscorrectlyisthehardestprojectfortheresearchers.Andit’Smeaningfulforthereasonablepricingforcatastrophebonds.Basedontheanalysisofcatastrophebondpricingmodelwrittenbydomesticandforeignresearchers,t

7、hispaperemploystwoclassicpricingmechanisms,andassumesthatthecatastropheriskindexfollowsaCEVprocesswithPoissonjumpswhichcanexplaintheheavytailfeaturesandthevolatilitysmilefeaturesofthecatastropheinsurancemarketwellandthe.Theninthecaseofthattheinterestrateobe

8、ysaCIRmodel,thispaperusesno—arbitragepricingmethodtoobtainthepriceofcatastropheIII万方数据bonds.Atlastthearticlehasobtainedanalyticalsolutionsunderspecialcircumstanceforthetwopricingmechanismrespectivelyan

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