金融工具模拟设计（共3篇）
金融工具模拟设计 篇1
一、中国金融发展现状
直至2014年2月28日, 山西省金融机构人民币各项存入款余额为26159.18亿元, 比2013年同期增添了1257.18亿元, 增速为5.04%, 低于全国增速7.48个百分点。各项贷款余额15362.26亿元, 比年初增加1931.89亿元, 增长率为14.38%, 高于全国增速0.22个百分点, 存贷比率为0.59, 其中短期贷款为6199.41亿元, 中长期贷款为8201.82亿元, 占总贷款之比分别为40.36%、53.39%, 与2013年同期相比, 短期贷款占比提高, 长期贷款占比降低。
二、金融衍生工具的发展状况分析
中国的衍生品市场是随着经济体制改革和金融体制改革的发展, 在过去的10年中经历了多次的突破和痛苦。试图外汇期货, 国债期货和股指期货交易, 但由于种种原因, 这些金融衍生产品已经被迫取消。在我国衍生品市场上的郑州、大连和上海三个商品期货市场在通过了1994年和1998年两次整治和标准化后, 取得了在中华大地衍生工具市场上成长与发展的成功经验。
三、金融衍生工具的风险成因分析
金融衍生工具主要涉及的风险总共有六种:市场波动风险、信用信誉风险、流动性风险、操作性风险、结算出清风险和法规风险。1, 在信息不对称的交易和信息在合同订立的过程中可能会导致信息不对称, 道德风险的金融衍生产品, 导致市场风险;2、金融衍生工具的随机性和组合的多样性会使得监管难度加大;3、金融衍生工具的虚拟性会造成全球金融危机的不确定性, 虚拟化了的产权、交易者信用和危机的目标都在于谋取差价;4、金融衍生交易的无序性使得监管难度加大;5、金融衍生品的投机特征对世界经济大发展具有巨大的危害 (合一化降低了各国央行的控制能力) ;6、风险意识不成熟导致综合风险。国内部分企业的管理者过分关注金融衍生工具的避险功能却忽略了其自身的风险。
四、金融衍生工具的预警、管理和监控对策
(一) 从财务学的视角来分析
1.建立风险预警系统。通过包括指标体系、数据处理、预警状态和风险对策在内的四个模块所组成的预警分析系统。对于衍生金融品所具有的大量风险及其风险的繁复性和非线性, 选用三层流程神经网络对衍生金融品的风险构建预警模型体系;
2.完善会计准则。增强会计核算准则的透明度和可信度;.
3.增强对内部的管控。最初, 创建危机的决议机制和内部管控体制;其次, 增强对内的管控, 严肃执行同时将流程、操作权、结算权和监督权分离开, 具有严格而分明层次的业务模式, 加大对越权买卖的处分力度;再次, 建立专门独立的风险监管机构, 以风险价值的方法和压力测试的方法, 对信息进行录入、确认和评估, 防备在衍生金融工具操作过程中存在的信用信誉风险, 流动性风险和结算风险。
(二) 从内部控制的角度来分析
企业应该在优化内部的环境时重点注意下列三个方面的内容:
1.董事会应授予本企业高层管理工作人员制定针对对应金融衍生工具交易的过程和内部监控的制度, 保证每一笔交易都能够遵守规定的流程, 并且保证交易在企业的可控范围之内进行。
2.高层管理人员应当具有特别强的风险意识, 所以应当及时阻止一味地寻求高回报从而忽视了高风险的投机行动。
3.制定较为良好的人力资源政策。
五、金融衍生工具的创新型模型具体案例分析
(一) 考虑支付股息的可转换债券的单一因素的定价模型
可转换债券指持有人有权在限定的有效期内将其转换成具体数目的发行企业的普通股票, 所以它具备债权和期权的两重属性, 兼具筹资和避险双重效用。专家们想出了一种可以思考支出股息的可转换债券的定价模型, 它以股票的价值为基础的单一因素定价模型, 它的可操作性更强更简洁。详细的是依据我国可转换债券的策划条款建立定价的偏微分方程的边界条件, 其数值解可以根据有限差分的原理求得。
可转换债券的定价模型具体包括双要素定价模型 (复杂, 操作困难) 和单要素模型。此中双要素模型包括股价和息金波动, 单因素模型是根据公司价值为基础变量或者以股价为基础变量。此中以股价为基础变量比较常用。
股票支付红利会引起股票价值的下降, 因此, 转换比率不变的情况下, 红利越大, 可转换债券价格就越小。其中可转换债券价值决定于转换比率和红利的大小。
(二) 利用幻影效应来增强投资者拣选银行理财产品活动的可行性剖析
当对于一个风险厌恶者而言, 一定选X不选Y, 但是加入幻影Z之后, 投资者对Y的偏好则会加大 (Z不能购买, 可能由于太贵买不起) 。实验要分多组进行, 同时要设置原始集。同时每个参加实验的人之后都会得到一定的报酬。
我们用wilcoxon进行检验。实验之前要进行假设, 并用实验来验证。利用P值来检验显著性, 分别分为收益率高、低两组分别采用幻影而得到, 收益率越高的产品, 幻影效应的作用越明显。即当收益增加时, 投资者会更多地选择稳健的投资策略而规避风险。
结论:当银行设计出一款核心理财产品的时候, 可相应匹配一种竞争产品和一种“名义”上的幻影产品, 但在销售介绍时以核心产品介绍为主, 并适度透露出幻影产品的不可选择性 (注:幻影产品的设计要在各项性能上都优于核心产品, 但又有一定的相似性) 。
参考文献
[1]吴海燕, 马超群.湖南大学工商管理学院, 考虑支付股利的可转换债券的单因素定价模型金融经济 (理论版) , 2007 (9) .
[2]陈良凯, 张一.幻影效应对投资者选择银行理财产品行为影响的研究, 《经济体制改革》, 西南交通大学经济管理学院.2014, 01.
[3]张元萍.金融衍生工具的风险暴露与监控框架设计.《现代财经》, 天津财经大学, 2006年第一期.
个性化金融分析工具的设计与开发 篇2
个性化金融分析工具是基于数据分析和挖掘技术,对特定的金融数据进行高效分析的工具。当下,银行、证券公司每天的业务都会产生大量数据,利用目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能,但无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。人们提出了各种不同的方法来预测数据未来的发展趋势,主要包括基于统计分析(时间序列和回归模型)的预测方法,基于人工智能(神经网络、遗传算法和模糊逻辑)的预测方法。金融时间序列的预测是一个周期性的过程,每个周期包括模型训练和对下一交易日的回报价值预测两个阶段[1]。而神经网络作为一种高效的数据挖掘方法,已被应用于许多不同的复杂的模式识别问题,包括股市预测[2]。本文主要讨论利用数据挖掘技术开发个性化金融分析工具,分析股市交易数据[3]。
目前国内关于金融数据挖掘领域的研究和应用都还处于起步阶段,国内对金融数据和金融数据挖掘的研究理论、金融数据挖掘算法和技术掌握的不多,而且也不够成熟,对金融数据挖掘的应用也处于试探阶段[4]。此外,传统的金融数据服务软件提供的服务主要集中于普通的行情推送、行情展示、简易的行情数据描述、普通无序的资讯等,并不能做到全面、准确、高效的帮助用户掌握市场情况;然而如大智慧DTS这样的高级服务平台,需要专业的人士了解金融、计算机、数学等专业知识,才能合理应用。高级服务平台专业过高,而且服务价格不菲,让大多数非专业投资者望而却步。基于这样的现状,我们致力于研发出个性化金融分析工具,提供相关服务,满足企业和个人的需求[5]。
金融市场正在不断产生数据,而这些数据一般类型多、关系复杂、规律时效性较强、数据量非常庞大。面对海量金融数据,基于传统统计技术建立的模型假设条件多,实际应用难以奏效。从客观的角度来分析,数据挖掘技术在目前是非常高度关注的技术,同时在很多方面都与股市技术具有密切的关系[6]。因此利用数据挖掘技术,进行个性化金融工具的开发就显得十分必要了。本文通过相关技术对个性化金融工具进行开发,从而对海量金融数据进行有效分析[7]。个性化金融分析工具可以使我们获取个性化金融数据,用户可以通过个性化金融分析工具,根据自己的实际需求,方便快捷地获取所需数据,降低了用户信息的搜寻成本。还可以挖掘与分析金融数据,通过使用个性化金融分析工具,用户可以用多样化的方法对金融数据进行高效的分析。
2个性化金融分析工具的设计(The design of personalized financial analysis tools)
2.1重心线
(1)含义和计算方法
金融交易数据分析中最常用的工具之一就是K线[8],但有时因为人为的做盘,K线会失真,不能客观反映行情的真实情况和后续趋向。可以按如下公式来定义某一交易品种在交易日i的价格重心Gi
其中,w1、w2、w3、w4为系数。把相邻交易日的价格重心Gi连起来,就得到了重心线G。
(2)流程图
绘制重心线的流程如图1所示。
2.2价格带
可以按如下公式来定义某一交易品种在交易日期t等于i和j之间的价格带
用图来表示就是把相邻交易日的最高价连起来,得到曲线H,再把相邻交易日的最高低价连起来,得到曲线L,两条曲线中间的区间就是价格带。
价格带能直观反映价格的轨迹区间,并能在一定程度上反映行情波动的加剧或者收敛,最高价的后续趋向,最低价的后续趋向等。
2.3扭曲线
把相邻交易日的开盘价连起来,得到曲线O,把相邻交易日的收盘价连起来,得到曲线C,两条曲线及其交叉关系,就是扭曲线。扭曲线可以反映涨跌趋势的变化,当开盘价曲线O向下而收盘价曲线C向上形成扭曲交叉时,表示上涨趋势,当开盘价曲线O向上而收盘价曲线C向下形成扭曲交叉时,表示下跌趋势,当然在震荡市中,这种变化会很频繁。
3个性化金融分析工具的开发(The development of personalized financial analysis tools)
本文所述个性化金融分析工具在Visual Fox Pro中开发。VFP是一个比较有特色的数据库管理系统,它将数据库操作和高级语言编程融为一体,并且提供了大量的可视化系统开发工具和向导工具,支持面向对象程序设计方法。因此,不需要其他高级语言和开发工具,就可以直接使用Visual Fox Pro进行数据库应用系统开发。
3.1重心线
(1)关键代码
(2)执行界面
执行时首先获取每个交易日的最高价、最低价、开盘价和收盘价,然后根据收盘与开盘价的大小关系判断该交易日的显示颜色并画出K线,再根据公式计算得出重心点,最终通过不断迭代连接相邻重心点画出重心线。执行界面显示如图2所示。
3.2价格带
(1)关键代码
(2)执行界面
执行程序首先获取每个交易日的最高价和最低价,通过迭代将相邻交易日的最高价点、最低价点分别连接得到H线、L线,两线之间的区间就形成价格带,执行界面显示如图3所示。
3.3扭曲线
(1)关键代码
(2)执行界面
执行程序首先获取每日的开盘价和收盘价,通过不断迭代分别将相邻交易日的开盘价点连接起来得到曲线O、收盘价点连接起来得到曲线C。扭曲线即两条曲线及其交叉关系,执行界面显示如图4所示。
4结论(Conclusion)
本文及相关学习研究工作,受江苏省大学生创新创业计划等项目资助。本项目课题主要是设计和开发个性化金融分析工具,并在实践中应用和改进。我们团队通过本项目得到了很好的锻炼,不仅学习和掌握了数据分析、数据挖掘的基本知识、技术和方法,更培养了自己设计和开发应用软件的能力和独立解决问题的思维能力,为将来的就业和创业奠定了一定基础,并且该项目将软件与金融两大学科知识相结合,为实现培养复合型人才的目标贡献了一点力量。数据分析与挖掘是时下研究领域的新鲜血液,后续我们将会继续以数据挖掘为基础,设计开发更多更好的个性化金融分析工具。
参考文献
[1]Rosas-Romero R,Diaz-Torres A,Etcheverry G.Forecasting of Stock Return Prices with Sparse Representation of Financial Time Series over Redundant Dictionaries[J].Expert Systems with Applications,2016,57:37-48.
[2]Ravichandra T,Thingom C.Stock Price Forecasting Using ANN Method[J].Advances in Intelligent Systems and Computing,2016,435:599-605.
[3]Barak S,Modarres M.Developing an Approach to Evaluate Stocks by Forecasting Effective Features with Data Mining Methods[J].Expert Systems With Applications,2015,42:1325-1339.
[4]余春.基于数据挖掘技术的金融数据分析系统设计与实现[D].成都:电子科技大学,2014(6):69-78.
[5]蔡俊杰.基于大数据与人工智能下的金融分析决策系统的设计与实现[J].现代工业经济和信息化,2016,6(11):87-88.
[6]陈格.数据挖掘算法及其在股市技术分析中的应用解析[Z].第二届今口财富论坛,2016:21.
[7]戴鹏.基于ABS算法的可视化金融数据挖掘平台开发[J].电脑知识与技术,2011,7(13):2977-2978.
金融工具模拟设计 篇3
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