受约束粘性解框架下永久美式股票期权的定价和最优策略研究
"Valuation and Optimal Decision for Perpetual American Employee Stock Options under a Constrained Viscosity Solution Framework" 本文研究了一个Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) 方程的受约束的粘性解,该HJB方程来自于给一揽子永久美式股票期权(ESOs)的定价模型。在这个模型中,员工的瞬时实施率有上限,定义ESOs的价值为累积贴现实施收益的最大期望,推导出它满足的HJB方程。在验证了比较原理之后,证明了该HJB方程具有唯一受约束的粘性解,且由这个解可以确定对应的最优实施策略。 在这个模型中,我们假定员工的实施率有上限,这意味着员工在实施股票期权时需要考虑到实施率的限制。我们定义ESOs的价值为累积贴现实施收益的最大期望,这意味着我们需要计算员工在实施股票期权时能够获得的最大收益。为了计算这个价值,我们推导出一个HJB方程,该方程描述了员工实施股票期权时的最优策略。 为了解决这个HJB方程,我们使用了比较原理,证明了该方程具有唯一受约束的粘性解。这个解可以确定对应的最优实施策略,使得员工能够获得最大收益。在讨论了当实施率上限趋向无穷时的极限情况后,我们利用数值计算方法求出了近似解。 这个模型可以应用于实际的股票期权定价和风险管理中。例如,在股票期权的定价中,我们可以使用这个模型来计算员工实施股票期权时的价值,从而确定股票期权的公允价值。在风险管理中,我们可以使用这个模型来评估股票期权的风险,进而制定相应的风险管理策略。 此外,这个模型还可以应用于其他领域,例如金融衍生品的定价和风险管理。例如,在衍生品的定价中,我们可以使用这个模型来计算衍生品的价值,从而确定衍生品的公允价值。在风险管理中,我们可以使用这个模型来评估衍生品的风险,进而制定相应的风险管理策略。 本文研究了一个Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) 方程的受约束的粘性解,该方程来自于给一揽子永久美式股票期权(ESOs)的定价模型。我们证明了该方程具有唯一受约束的粘性解,且由这个解可以确定对应的最优实施策略。这个模型可以应用于实际的股票期权定价和风险管理中,并且可以扩展到其他领域,例如金融衍生品的定价和风险管理。 关键词:HJB方程,受约束的粘性解,比较原理,员工股票期权,最优策略,数值模拟
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