区间分析与云模型在实物期权定价中的应用研究

"这篇文章是2010年发表在《山东大学学报(理学版)》上的学术论文，主题涉及实物期权定价方法的研究。作者通过深入分析现有的模糊集理论和云模型在实物期权定价中的应用，提出了一种创新的方法，即基于区间分析和云模型的定价策略。在该方法中，他们首先设计了一种新的逆向正态云构建算法，受到基于云X信息的逆向云算法的影响，并结合区间分析理论。接着，利用生成的云模型来表示预期现金流收益的现值和投资成本。结合期权定价理论和基于区间数的逆向云算法，他们提出了一种将专家评估的区间数据转化为正态云模型的转换方式，进一步利用逆向正态云来估计预期现金流收益的波动率。最后，通过实例模拟验证了该方法的实用性和有效性。关键词包括区间分析、正态云模型、实物期权、预期现金流收益和Black-Scholes（BS）公式。" 这篇论文的核心知识点包括： 1. 实物期权定价：实物期权是一种投资策略，允许企业在未来某一时间选择是否进行某项投资，其价值取决于未来不确定性。传统的Black-Scholes模型常用于金融期权定价，但在处理实物期权时可能无法充分考虑实际的不确定性和灵活性。 2. 区间分析：这是一种数学方法，用于处理具有不确定性的数值，通过区间来表示可能的值域，以更准确地反映实际问题中的不确定性。 3. 云模型：云模型是模糊集理论的一种扩展，它结合了概率统计和模糊逻辑，用于描述不确定性现象。在本文中，云模型被用来表示预期现金流收益和投资成本的不确定性。 4. 逆向云算法：这是一种从具体数据生成云模型的算法，通过逆向操作，可以将数据转换为云模型的形式，从而更好地描述模糊和随机性。 5. 正态云模型：在本文中，正态云模型被用来表示预期现金流收益和投资成本的现值，它结合了正态分布的特点和云模型的不确定性表示能力。 6. 波动率估计：在期权定价中，波动率是衡量资产价格变动程度的关键参数。利用逆向正态云，论文提出了一种新的波动率估计方法，这有助于更准确地评估实物期权的价值。 7. 实例模拟：为了验证所提方法的有效性，作者进行了实例模拟，结果表明新方法能够有效地处理实物期权定价中的不确定性问题。 这篇论文提出了一种结合区间分析和云模型的新颖实物期权定价方法，旨在提高定价的准确性和适应性，尤其对于处理现实世界中的不确定性问题具有重要意义。