美式期权的三种定价原理是什么
美式期权的三种定价原理是什么?因为没有一个合适的随机过程来形容标的价格的波动过程，期权就没有一个好的定价模型。以下是小编为大家准备了美式期权的三种定价原理，欢迎参阅。
美式期权的三种定价原理是什么
(1)网络分析法
网络分析法的主要思想是:在风险中性前提下，将标的资产符合的随机过程进行离散化处理，再用动态规划对其进行求解，获得标的资产衍生品的价格。
目前网络分析法具体可分为二叉树法、三叉树法，以及更多分枝的模型。最早，Cox, Ross和Rubinstein提出了CRR模型，将二叉树方法运用于期权定价中。
在运用CRR模型过程中，发现该方法具有震荡收敛的特性，尤其在对美式期权价格估计时收敛速度相当缓慢。加速的二叉树法由Breen提出，该方法在收敛速率上有所提高。Broadie, Detemple提出了BSS方法和BBSS方法，BSS方法主要是针对二叉树方法，BBSS方法则是将外推方法应用于BSS方法中。Parkinson首次提出三叉树法，Kamradt对该方法进一步做了推导。Hull将三叉树方法运用于Vasicek中，并取得了良好的估计效果。
网格分析法可以对美式期权进行定价分析，但其震荡收敛的特性使其难以运用到高维的情况下。一旦时间节点数增多，树的分枝数将会呈现出指数爆炸状态。虽然之后有很多改进模型，但仍然难以改变这一根本性缺点。
(2)有限差分法
有限差分法的主要思想是:将衍生品满足的微分方程变换转化成为差分方程，再用迭代的方式对差分方法进行求值。
Brennan和Schwartz初次使用有限差分方法到期权定价中。Marchuk,Shaidurov最先将Richardson的相关外推技术用到了有限差分方法中去。有限差分法可以很好的应用于欧式期权和美式期权定价中去，但是该外推方式的效用完全取决于单个离散参数的展开，在维数增大时，计算量极大，该问题也很难克服。
(3)蒙特卡罗模拟法
蒙特卡罗法的主要思想为:在某一随机分布的样本空间中进行抽样，再对样本求平均值，用随机空间样本期望代替总体期望。
最早，由Boyle提出了使用蒙特卡罗模拟方法对期权进行定价。他进一步还提出了使用方差减少方法来提高模拟的效率。根据实证分析，蒙特卡罗模拟方法对欧式期权的定价求值十分有效。但对于美式期权，因为它是需要向后迭代搜索的，这使得蒙特卡罗模拟法没办法直接解决该定价问题。对于美式期权，B arraquand ,Martineau将标的资产价格的每个状态进行分隔，得到每一条路径在各个区域互相移动的概率，然后采用类似于网格分析法的方法进行逆向求解。Broadie ,Glasserman, Jain提出了两个估计的方法，得到两个估计值，以用来估计期权的信赖区域。
以上两个方法一定程度上解决了美式期权的数值解，但在实际运用中，效果并不是很理想。Longstaff, Schwartz对美式期权解法提出了最小二乘蒙特卡洛模拟法。由于该方法的有效性，其对于美式期权己经成为最流行的定价方法。
贴现率套算公式
因为存在着退税，所以才会出现外贸贴现率这个名词，才会有预计收入，不然的话外贸的贴现率就等于国家的汇率。
其套算公式为：贴现率=一般贷款利率/(1+贴现期)×一般贷款利率。
假定汇率=8.07，退税率=13%。
如果没有退税，1美金=8.07元。
存在了退税，退税收入=8.07_0.13/1.17=0.897元(8.07按全额增值税来假设)。
因此，买该产品的成本就只等于8.07-0.897=7.173。转换成美金就=7.173/8.07=USD0.889，也就是说到了远期相当于用USD0.889买了现在1USD的产品。
股票定价公式
C=S·N(D1)-L·E-γT·N(D2)
其中:
D1=1NSL+(γ+σ22)Tσ·T
D2=D1-σ·T
C—期权初始合理价格
L—期权交割价格
S—所交易金融资产现价
T—期权有效期
r—连续复利计无风险利率H
σ2—年度化方差
N()—正态分布变量的累积概率分布函数，在此应当说明两点：
第一，该模型中无风险利率必须是连续复利形式。一个简单的或不连续的无风险利率(设为r0)一般是一年复利一次，而r要求利率连续复利。r0必须转化为r方能代入上式计算。两者换算关系为:r=LN(1+r0)或r0=Er-1。例如r0=0.06，则r=LN(1+0.06)=0583，即100以583%的连续复利投资第二年将获106，该结果与直接用r0=0.06计算的答案一致。
第二，期权有效期T的相对数表示，即期权有效天数与一年365天的比值。如果期权有效期为100天，则T=100/365=0.274。