国际金融计算

2. 我国某轻工公司出口磁化杯450箱,原报即期付款每箱为德国马克124,
现外商要求改用英镑报价,当时参考的伦敦外汇市场汇价为:
即期汇率 3个月远期
英镑/德国马克 2.4520—2.4568 100—90
问 (1)如外商即期付款,那么对于磁化杯的总货价我方应报多少?
(2)如外商要求3个月后付款,且不计息,我方应将磁化杯的总货价改报多少?
3. 某瑞士出口公司出口机床,每台为SFr10000,现法国进口商要求瑞士出口公司以FFr向其报价,如参照如下汇率
$/SFr1.5630-1.5640
$/FFr6.5210-6.5230
问:某瑞士公司应报多少法国法郎?
4.某日香港外汇市场的美元即期汇率(中间价)为U.S$1=HK7.7278,银行报6个月远期美元汇率(中间价)为U.S$1=HK7.7788
问:6个月远期美元是升水还是贴水?它的升水(贴水)年率是多少?
5.设英国某公司3个月后将收进235600美元的出口货款,为防止美元汇价下跌,他与银行签定了预售235600美元的远期合同,如伦敦市场当日的外汇牌价是:
即期汇率 3个月远期
英镑/美元 1.3048-1.3074 130-124
问该公司届时可保证收入多少英镑?

2.远期汇率=(2.4520-0.0100)-(2.4568-0.0090)=2.4420-2.4478
(1) 出口报价,将德国马克改为英镑报价,要考虑到兑换的费用,即期报价用2.4520,总货价报价应为450*124/2.4420=22756.93英镑
(2)三个月后付款的报价,用2.4420, 应将磁化杯的总货价改报, 450*124/2.4420=22850.12英镑
3. SFr/ FFr=(6.5210/1.5640)-(6.5230/1.5630)=4.1694-4.1734,进口报价,货币改报中考虑外汇交易费用,用4.1694报价,应报: 10000*4.1694=41694法国法郎
4.显然是美元升值,即美元升水.升水年率(7.7788-7.7278)*12*100%/(7.7278*6)=1.3199%
5.远期汇率: 英镑/美元=(1.3048-0.0130)-(1.3074-0.0124)=1.2918-1.2950
该公司可以保证的英镑收入:235600/1.2950=181930.50英镑
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第1个回答  2015-10-03
  计算金融是一门随着计算机技术的发展而形成的新兴学科,是物理学、数学、计算机科学与金融学交叉的产物。它是专门研究如何利用计算机有效地求解各类计算问题的有关方法和理论的一门学科。由于其所涉及的计算问题主要来源于金融领域,因此称这门学科为计算金融。
  对于一些复杂的金融问题,理论分析往往无能为力,而类似自然科学一样的实验又无法进行,金融的发展呼唤着新的科学研究方法的出现。近些年来,计算机处理问题能力的增强为计算成为金融研究的手段提供了可能。计算机的飞速发展已经把计算推向金融科研和金融实务的前沿。现在,理论分析和计算已经成为了当今金融活动的主要方式。今天,计算在金融研究和金融实务中已几乎无处不在,对金融的发展起到了举足轻重的作用。
  计算金融是通过计算的手段来解决金融问题的,其处理问题的过程主要有如下三个环节:
  (1)数学建模;
  (2)涉及计算方案(简称算法)——编写计算机程序——上机运行——展示数值结果;
  (3)将数值结果与理论分析、实务相结合给出实际问题的答案,或提出对模型的修正方案。
  上述第二个环节中核心是算法的设计和分析。人们在从事金融实务过程中会提出不同的问题,其中多数问题都可归结为若干典型的数学模型,例如投资组合问题一般可归结为二次规划问题,给出这些典型问题的数值求解方法,也就为大多数金融问题的解决提供了可能性。
  大家知道,计算机的运算速度越来越快,可以承担大运算量的工作。这是否意味着计算机上的算法可以任意选择?事实上,对于一个具体的计算问题,所使用算法的优劣,不仅影响计算结果的精确程度,而且有的甚至关系到计算的成败。
  此外,许多金融计算问题都有如下特点:高维度、多尺度、非线性、不适定、长时间、奇异性、复杂区域、高度病态,不仅计算规模大,而且要求精度高。其计算精度也有各种不同的表现,如计算规模大,大得难以承受或者失去时效;计算不稳定,数值的结果不可信;包含奇异性,计算可能非正常终止。这样的问题如果不进行深入细致的算法研究,即使是现在最强大的计算机也无能为力。人类的计算能力既依赖于计算机的性能,也取决于计算方法的效能。计算方法的发展对于人类计算能力的贡献与计算机的进步是同等重要的。
  一般认为,一个好的算法的评价标准是:
  (1)运算次数少;
  (2)运算过程具有规律性,便于编写程序;
  (3)要记录的中间结果少;
  (4)能控制误差的传播和积累,以保证精度。
  上述标准就是要求一个好的算法应该既快又准。但在实际应用中,二者一般不能兼顾,这就需要根据需要,权衡利弊,有所取舍。
  首先,算法的快慢是衡量算法优劣的一项重要指标。算法大致分为两类:一类是直接算法,指在没有误差的情况下可在有限步骤得到计算问题之精确解的算法;另一类是迭代法,指在取主次逼近的方法来逼近问题的精确解,而在人已有限不都不能得到其精确解的算法。对于直接法,其运算量的大小通常可作为其快慢的一个主要标志。对于迭代法,除了对每步所需运算量进行分析外,还要对其收敛速度进行分析。
  其次,虽然运算量在一定程度上反映了算法的快慢程度,但又不能完全依据运算量来判断一个算法的快慢。这是因为现代计算机的运算速度远远高于数据的传输速度,而这使得一个算法实际运行的快慢在很大程度上依赖于该算法软件实现后数据传输量的大小。
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