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1、金融工程学科综述一、 金融工程介绍金融工程是本世纪80 年代中后期在西方发达国家金融领域中涌现的一门最尖端的学科。始于60年代,，在80年代达到高潮的金融创新只是金融工程的雏形，金融工程是金融创新发展到成熟阶段的产物，它挟西方“ 金融革命” 之势, 将尖端的数理分析技术、电脑技术、电讯技术、自动化及系统工程等全面导人金融领域, 使金融乃至整个经济领域出现了更广阔的外延与内涵。因而迅速的发展成一门新兴的交叉性学科，在把金融科学的研究推进到一个新的发展领域的同时，对金融产业乃至整个经济领域产生了极其深远的影响。金融工程是现代金融学、信息技术和工程化方法相结合的交叉科学,是金融科学的产品化和工程化。
2、“金融工程”一词是由美国金融学家约翰芬尼迪(John D. Finnerty) 于1988 年首次提出的,他认为“金融工程包括创新型金融工具与金融手段的设计、开发与实施,以及对金融问题给予创造性的解决”。芬尼迪对金融工程的定义被金融业内认为是最恰当的,金融工程定义的关键在于“创新”和“创造”两个词,它们有三层涵义:一是指金融领域中思想的跃进,其创新程度最高,如第一份期权合约的产生,第一份互换协议出现等;二是指对已有的旧观念作重新理解和应用,如在商品交易所推出金融期货作为新品种,创立一种新的投资方向的共同基金等;三是指对已有的金融产品进行分解和重新组合以适应不同情况,目前层出不穷的新型金融工具的
3、创造大多建立在这种组合分解的技术上。金融工程的另一个有代表性的定义是由英国金融学家洛伦兹格利茨(Lawrence Galitz) 提出的,金融工程是应用金融工具将现在的金融结构进行重组以获得人们所希望的结果。它强调金融工程能够帮助人们取得较好的有价值的结果。在一笔交易中,尽管观念不一致,但双方都对这笔交易的完成感到满意。现代金融理论的发展是金融工程产生的思想基础,金融工程活动反过来又为金融理论的进一步创新提供了实践平台。金融工程一般是指一切利用工程化的手段来解决金融问题的技术开发,它不仅包括金融产品设计,还包括金融产品定价、交易策略设计、金融风险管理等各个方面。概括来说,金融工程应用于三大领域
4、:一是新型金融工具的设计与开发,二是金融手段与设施的设计与开发,三是为解决某类金融问题而进行的解决方案的设计与开发。金融工具不仅包括传统金融产品,如股票和债券,而且包括衍生金融产品,如远期、期货、互换、期权和固定收益证券等,以及由这些基本工具所形成的许许多多的变形,如存托凭证、股指期货等。金融手段则包括了如电子证券交易、证券的公开发行和私募、存架登记、电子资金划拨等。通过将这些工具以不同方式组合起来,可以设计出解决金融问题的各种方案。二、 金融工程的发展方向参考麻省理工大学金融工程实验室的研究内容，金融工程学科的发展方向主要分以下几个方面：(一) 人工市场完整的电子市场在不久的将来将无处不在。
5、由于金融市场是最有效的和研究的最好市场,他们在设计下一代电子市场时可以提供独到见解。特别是,除了自动化电子金融市场,将会有相似的市场,对电话时间,以及对于许多其他商品。电子市场的未来将实现实时、高效、透明的资源在人与组织在电子网络中的配置。在这个项目中,我们建议的研究计算系统的松散耦合,异步、适应性和有学习能力的软件代理人。我们将设计、实施和表征人工的市场中,赋予了不同的学习模型的软件代理人之间是如何产生互动、发展、以及各项的竞争的。Agent-Based Models of Financial Markets: A Comparison with Experimental Markets中介
6、绍到作者构建了一个计算机仿真的重复双重竞标的市场,为了匹配那些设置进行人类主题的实验性市场，为模拟的在被赋予了不同程度的学习能力的仍工智能交易者之间复杂的相互作用。在课题的六个不同的实验设计中,作者研究很多代理人为基础的模型的功能:市场中价格的有效性,价格收敛到合理预期均衡价格的速度,在不同类型代理人中动态的财富的分配，成交量，投标和询价之间的价差等市场动态的诸多方面。作者能够复制几个以人类为基础的实验的发现，但是,他们也同时发现以代理人为基础和以人类为基础的实验之间耐人寻味的不同之处。A Nonparametric Approach to Pricing and Hedging Deriva
7、tive Securities via Learning Networks用学习网络提出了一种非参数方法估计一种衍生产品的定价公式。虽然不能替代传统的套利基础定价公式，网络定价公式可能更准确，当标的资产的有效替代的价格变动是未知时更利于计算,或当伴随着无套利的定价方程解析条件无法解决。评估网络定价公式的潜在价值,作者模拟Black-Scholes欧式期权的价格表明,学习网络可以通过2年的每日期权价格趋势训练集恢复Black-Scholes公式,所产生的网络公式可以被定价和delta套期保值成功的使用。作为比较，作者使用四个流行的方法估计模型:普通最小二乘法、径向基函数网络、多层感知网络和投影寻
8、踪说明我国网络现实针对性定价接近时，我们应用于价格和delta-hedging从1987年到1991年标准普尔500指数期权期货。大部分期权和其他衍生品证券市场的成功和发展可追溯到Black and Scholes (1973) and Merton (1973)的论文,期权定价公式通过一个动态套期保值参数和一个无套利条件。这著名的Black-Scholes and Merton定价公式已经推广，扩展和应用到大量的证券和环境，实际上是不可能提供一个详尽的目录。此外,虽然在很多扩展和延伸中不提供接近形式的表达,定价公式还可以只用数字计算。在每种情况下，通过套期保值/无套利的方法推导出定价公式的，
9、不管是解析的还是数字形式的，密切的依赖标的资产价格变动特定参数形式S（t）。一个错误设定随机过程的S（t）将导致系统定价和套期保值误差的衍生证券与S（t）相关联。因此,传统途径衍生证券定价和套期保值的成功或失败，我们称之为参数定价方法,是与捕捉标的资产的价格过程动态性紧密相连的。在此文中，作者提出了一种数据驱动方法选择定价和套期保值衍生证券，非参数的定价方法，其中的数据是s（t）用最少的假设和衍生产品定价模型，以确定S（t）的动态及其衍生证券价格的关系。我们采取的主要经济变量的影响衍生工具的价格，例如，目前的基本资产价格，履约价格，到期时间等，并定义衍生工具的价格输出输入到学习网络的输入映射。
10、经过适当的训练，网络“变成了”衍生工具的可以使用参数定价方法相同的方法获得定价公式：定价，delta对冲，模拟演练等。这些网络模型比起更传统的参数模型有几个重要的优点。首先，因为他们不依靠严格的像对数常态或sample-path为连续性的参数假设，他们粗鲁的对待折磨参数模型的特殊错误。第二,它们有自适应性，并响应data-generating结构的改变过程，这是参数化模型的方式不能做到的。最后,他们有足够的灵活性，可以包含广泛的衍生证券和基本资产价格变动，但相对简单实现。当然，没有一些成本所有这些优势也不会存在，像高度数据密集的非参数定价方法，需要大量的历史价格来获得一个足够训练有素的网络。因
11、此，这种做法对于那些交易单薄的衍生物、或新建衍生物，在现有的证券中没有类似的同类的衍生物将是不恰当的。“而且，如果基础资产的价格动态被很好的掌握，衍生的价格在这些动态价格公式下可以被很好的分析表达,这个参数公式几乎总是网络公式和套期保值价格的准确性的主导。然而，这些情况出现不够的，通过学习网络构建衍生工具的定价公式还是有着重要的实践价值。报告中提出了蒙特卡罗模拟实验，在调试Black-Scholes看涨期权的定价公式时，以径向基函数网络（REF）“发现”Black-Scholes公式。此外，REF网络定价公式能在delta套期保值一个假设的期权时，能与Black-Scholes公式表现的一样好
12、，并且在某些情况下进行更好的（因为delta套期保值是每天的而不是连续的导致的Black-Scholes案例中的离散性误差）。作者为了衡量他们的非现实针对性定价方法，他们把RBF定价模型运用到日常标准普尔500指数的看涨期权价格期货从1987年到1991年的价格，将其定价与delta套期保值表现结果与原始的Black-Scholes模型进行比较。作者发现，在许多情况下，网络定价模型优于Black-Scholes定价公式。(二) 交易成本和流动性股权交易在过去20年的巨大增长，主要由蓬勃发展的资产，如共同基金和养老基金等机构投资者的推波助澜，造就了交易成本的计量和管理的新的兴趣。这种成本通常被称
13、为“执行成本”，因为它们与相关的投资策略的执行包括佣金，买入价/卖出价差，等待机会成本，并从交易价格影响，他们可以有一个投资业绩产生重大影响。实施“短缺”十分重要，强调执行成本控制，特别是为机构投资者，其交易往往包括了许多股票的平均每日成交量的很大一部分。也是相当大的利益，特别是近年来随着关注纳斯达克的交易行为，对交易成本的影响的大小，市场分割的经济后果的关注后，从监管的角度确定“最佳”的执行。在这个项目中，我们建议，探索两种方式的最优投资组合选择和交易行为的交易成本的影响：（1）价格动态和价格反应函数的具体功能形式下产生的最佳执行交易策略；（2）所产生的资产价格和交易量的交易成本一般均衡影响
14、。(三) 衍生工具delta对冲策略在衍生产品的理论和我们跨越和市场完整性的动态概念的理解中发挥核心作用。 delta对冲策略，尤其是复杂的动态简单的证券交易复制一个复杂的安全回报的组合。当市场是动态的完整和连续交易是可行的，它是可以完美复制某些衍生证券。然而，当市场是不完整的或连续交易是不可行的，例如，贸易摩擦或定期市场关闭，完美的复制是不可能的。我们建议在这个项目中，研究最佳的复制问题：给定一个欧洲衍生证券和支付函数和任意一个相应的套标的证券衍生证券的基础，找到一个自负盈亏的动态投资组合策略只涉及标的证券最接近于到期日支付函数。事实上，衍生证券是等价的具体完整的市场动态交易策略建议的另一种
15、可能性：构建购买并持有模仿某些动态投资策略，例如，资产配置规则。我们通过解决相关的最佳复制问题探索这种可能性：给定一个最佳的动态投资政策，在投资期限的开始，会最接近最优动态投资政策找到了一组选项。(四) 成交量在这个项目中,我们希望扩大我们的了解,通过发展明确交易量的资产价格的经济模式和体积和实证研究估计他们使用从芝加哥的中心大学证券价格研究最近获得的个别证券每日量数据，交易量的认识（CRSP）从1962年到1996年。在第一阶段，研究人员计划推导了在古典静态投资组合理论，即共同基金分离定理的派生量的影响。然后，研究人员使用这些定义对个别证券和组合的交易活动的影响的适当的措施。一旦定义已经确定
16、了，研究人员将提供广泛的描述性统计和数据分析，捕捉每周一次的返回，研究人员已经从CRSP的每日主文件构造的历史行为数据库。然后我们测试通过检验实证性能的截面的体积，共同基金分离定理的影响。鉴于这些意义曲折的范式，提供了新的可测试的影响，如共同基金分离定理，CAPM和APT探索其体积的影响尤为重要，深远的影响。在大致相同的方式，资产市场的车型，如CAPM的指导下的资产收益率的时间序列和截面特性的实证调查，这些模型的体积的影响提供了类似调查的交易行为准则活动。在第二阶段，研究人员计划开发和作为跨期资本资产定价模型（ICAPM）等资产市场的动态均衡模型的估计量的影响。这些影响包括价格/体积的关系，波动/体积的关系，时间序列和量和收益的横截面属性之间的相互作用。价格和交易驱动经济条件下，成交量的变化，除了价格，程度，包含对这些条件的重要信息。流行的资产市场模型与基本经济变量的变化量是如何做出具体的预测。测试这些预言，使研究人员能够建立数量和这些经济变量之间的关系。使用量数据，以确
