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远期结汇期权,如果公司没有上市,期权是不是没有任何意义?员工可以分红吗?

这个问题很纠结,来要看到相关源协议材料才能做出准确回答,这里较为模糊给你解释一下吧:

你说的可能是公司期权,不是交易所交易期权先回答你后面的分红问题? “持有期权不享有分红”公司没有上市,期权是不是没有任何意义?“没有上市期权是没有任何意义,但是如果是个好公司的话,可以在未来给你带来行权的收益。简单点但是模糊一点的理解如下:可以理解为你持有的期权是种到期凭证,这种期权对持有人有具体的要求,比如要业绩达成到什么程度、在公司工作满多少年等;你到期权到期后可以以当初约定的期权价格行权,行权后可以成为股份公司的股东,可以享受公司的分红,但享受不到上市公司的股票溢价带来的利润,只能兑换成内部股份”(在你已经是公司员工的情况下给你期权比较靠谱点,如果还未签工作合同公司给你这种条件的话建议还是多思考一下,建议去咨询一下律师,毕竟我解释的是比较简化的,也有点模糊。关系到你切身利益的事情你要慎重听别人的解释)

以上是个人观点,仅供小小的参考

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期权分看涨期权和看空期权,其定价法则有二叉树定价法,风险中性法版,复制理论和布莱克权-斯科尔斯定价模型,一般现在以最后一个应用为主,其定价因素包括:执行价格,当前价格,到期时间,市场风险,波动率(股票价格标准差)

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楼上可能误解了,互换已经是swap了,怎么还是和互换掉期一样呢?掉期本身就是专swap,互换期权,就是针对标的是互换的属期权。他可以允许在期权的敲定价格卖出自己手上的和互换对手方的掉期给期权的发行方(极有可能是互换对手方本身)。类似于一个回购,或者形象地说,可以算倒对冲。

这完全是两个概念。

一、期权费

期权费是你作为买方时,买入一张看涨或看跌期权,需要回支付一定的成本。答然后你才有买入或卖出标的资产的权利。

也就是说,为了得到这个权利,你需要付出期权费。

二、执行价格

执行价格是指你已经花了期权费得到一份期权了,然后你想行使这份期权代表的权利,则是以执行价格买入或卖出标的资产。

三、举个栗子

你花了1元钱买入一张KFC的优惠券,上面写着A套餐的价格是30元,有效期是10.1之前。

那么:

①1元钱便是期权费,为获得这张优惠券而付出的成本

②30元便是执行价格。你到KFC店拿出这张优惠券(即行权),店家就必须得30元卖给你A套餐。假设现在店面价是35元,那你等于就是便宜了5元钱获得这份套餐,不算你的交易成本(即1元期权费)。

这里的KFC券等同于一份看涨期权了。

四、期货期权

对于期货期权,你行使权利就代表你可以以执行价格买入或卖出期货合约,即建立多仓或空仓,执行价格即是你的建仓成本。

是因为现在的人都不是特别的,能吃苦耐劳,不喜欢从头做起,也不喜欢脚踏实地的工作,所以才会发现其实靠谱的员工越来越少,并不是特别的好找。 股票期权: 期权是指在未来一定时期可以买卖的权力,是买方向卖方支内付一定数量的金额(容指权利金)后拥有的在未来一段时间内(指美式期权)或未来某一特定日期(指欧式期权)以事先规定好的价格(指履约价格)向卖方购买或出售一定数量的特定标的物的权力,但不负有必须买进或卖出的义务。期权交易事实上是这种权利的交易。买方有执行的权利也有不执行的权利,完全可以灵活选择。 期权分场外期权和场内期权。场外期权交易一般由交易双方共同达成。行权是指权证持有人要求发行人按照约定时间、价格和方式履行权证约定的义务。如果你手中有100股甲股票的认购权证,行权日是8月1日。行权价格是5元。就是说,到8月1日这天,你有资格用5元/股的价格买该股票100股。如果到了这天,该股的市场价是8元,别人买100股要花800元,而你这天则可以用500元就买100股,假如当初你买入权证时每股权证0.50元,那么你一共花了550元,你当然合算了。如果你真买,这个行为就叫行权。但是如果到了这天,该股的市场价是4元,你当然不会用5元/股的价格买,那么你手里的100股认购权证就是废纸。你肯定选择放弃行权了.

国际学术界通常把与微观金融学相关的宏观问题研究称为宏观金融学(Macro Finance)。我个人认为,Macro Finance 又可以分为两类:一是微观金融学的自然延伸,包括以国际资产定价理论为基础的国际证券投资和公司金融( Asset Pricing And Corporate Finance)、金融市场和金融中介机构(Financial Market And )等等。这类研究通常设在商学院的金融系和经济系内。第二类是国内学界以前理解的“金融学”,包括“货币银行学”和“国际金融”等专业,涵盖有关货币、银行、国际收支、金融体系稳定性、金融危机的研究。这类专业通常设在经济系内。其主要研究分支包括:演化金融学( Finance,简称EF)行为金融学( Finance,简称BF)演化证券学( Analysis Theory of Security,简称EAS)金融市场学(Financial Market,简称FM)公司金融学(Corporate Finance,简称CF)金融工程学(Financial )金融经济学(Financial Economics)投资学原理( )货币银行学(Money,Banking and Economics)国际金融学( Finance)公共财政学(Public Finance)保险学(Insurance Finance)数理金融学( Finance)金融计量经济学(Financial ) 伴随社会分工的精细化,学科交叉成为突出现象,金融学概莫能外。实践中,与金融相关性最强的交叉学科主要有两个:一是由金融学和数学、统计、工程学等交叉而形成的“金融工程学(Financial )”;二是由金融学和证券学、生物学、心理学等交叉而形成的“演化金融学( Finance)”、“行为金融学( Finance)”、演化证券学( Analysis Theory of Security);三是由金融和法学交叉而形成的“法和金融学(Law and finance)”。有关证券金融交易者人性假设和研究范式的探讨已经取得了突破性进展,对传统金融学的理论前提假设进行了必要的修正,其中被誉为21世纪金融证券交易分析理论的引领者、作为证券学、生物学、进化论有机结合的边缘交叉学科--演化证券学发展迅速,引起了人们的广泛关注。数学、物理和工程学方法在金融学中被广泛应用,阐述金融思想的工具从日常语言发展到数理语言,具有了理论的精神与抽象,是金融学科的一个进步。当我开始涉足金融学理论时,正是将物理和应用数学应用于金融模型的高峰期,比如使用差分、偏微分方程和随机积分等数学工具描述股票走势、收益率曲线等。我读金融学博士时的一个同窗是意大利人,他本科学的是物理,之所以选择金融,是因为期望金融能成为20世纪后期的物理学。11年后的今天,事情并没有像他当初预期的那样,物理和数学并未能统治金融学,完美的金融模型并没有出现,金融学经历了对物理和数学的狂热期后,回归到了基本面分析的基础上。那为什么高深的数学和物理方法在金融研究中作用有限呢?金融是艺术(Art)而非科学(Science)。物理学理论模型使用确定性的参数,而金融学研究不确定性条件下的决策,所以不存在完美的金融模型来指导实践。科学利用理论模型引导人们的认识由未知走向已知,而金融利用理论模型从一种期望变成另一种期望——如股票定价、期权定价模型的参数分别是期望红利和期望收益变动率,永远是一个不确定性。基于以上原因,加之我国金融衍生产品等金融工具的缺乏,估计金融工程学在中国不会有太大的现实意义。金融学人应该学会“走过数学”(Go Beyond )。另一方面,我国金融改革实践的发展却亟需法和金融学的理论指导,可以预见法和金融学在我国将会有相当发展。中国金融改革的结构性难题大多都同时涉及法律和金融两方面问题:如在转型期的法律体系下,什么样的金融体系最能有效配置资源?怎样为解决银行坏帐的资产证券化业务等金融创新提供法律支持?怎样修改《公司法》、《证券法》、《破产法》和《商业银行法》等法律中不合时宜的条款,激励金融创新?类似的研究在国际学术界已成风潮,而且逐渐形成了一门新兴学科,谓之“法和金融学(Law And Finance)”。“法和金融学”是自20世纪70年代兴起的“法和经济学(Law And Economics)”的延伸,Rowley(1989)把法和经济学定义为“应用经济理论和计量经济学方法考察法律和法律制度的形成、结构、程序和影响”,法和经济学强调法学的“效益”:即要求任何法律的制定和执行都要有利于资源配置的效益并促使其最大化。法和金融学有两大研究方向:一是结合法律制度来研究金融学问题,也就是以金融学为中心、同时研究涉及的法律问题,强调法律这一制度性因素对金融主体行为的影响,这也是本丛书的核心任务。二是利用金融学的研究方法来研究法学问题,本丛书同时覆盖这方面的重要问题,例如金融立法和监管的经济学分析。法和金融学对中国的金融创新和司法改革意义尤为深远。这门学科在我国尚属空白,吴敬琏教授和江平教授已开始倡导经济和法的融合研究,不过学术界的研究还停留在概念引进阶段,其对实际工作和教学科研的意义尚未显露。换言之,要实现法和金融学由概念诠释到实务操作、教学普及直至学科发展的跃升,学界仍需付出巨大努力,从头做起。微观金融学是金融学的两大分支之一,是仿照微观经济学建立起来的一套研究如何在不确定的环境下,通过资本市场,对资源进行跨期最优配置的理论体系。核心内容是个人在不确定环境下如何进行最优化;企业如何根据生产的需要接受个人的投资;经济组织(市场和中介)在协助个人及企业在完成这一资源配置任务时,应起的作用;关键在于怎样达成一个合理的均衡价格体系。微观金融学借助正统经济学的基本方法(例如,个人最优化和均衡分析等),意味着它必然带有浓厚的新古典特征;同时也最大限度地使用现代数学提供的有力工具—— 随机过程理论。

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如英国4月底时上一轮疫情的最高峰,每日新增确诊数量不足5500例,而9月底每日新增确诊病例就超过6000例,10月5日更是高达近23000例,西班牙和法国也都有类似的情况,分别于8月底和9月初每日新增确诊病例数量突破前一轮疫情顶峰。

与此同时,美国的疫情也有再度见底回升的趋势。按照5日移动平均法来计算,10月5日美国每日新增确诊病例数量超过45600例,远高于9月中旬30000例左右的低点,回到了接近于8月中旬的水平,而7月底8月初正是美国第二波疫情的高峰。

疫情期间对于人员流动的封锁,是造成经济活动陷入停滞的主要原因,而人口流动性一旦恢复,经济自然也就随之复苏。从美国的情况来看,在封锁最为严重的4月,其制造业PMI和非制造业PMI双双下滑至不足42%,创下2010年以来的新低,而后随着人口流动性见底回升,两者在6月又都重新回到扩张区间。

9月美国制造业PMI较8月略有回落,但仍处于年内高位,且超过7月水平,非制造业PMI更是小幅上行,并没有看到因疫情影响而使经济增长重陷衰退的迹象。

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