基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)證定價研究.pdf

1、權(quán)證市場是一個高度復(fù)雜的非線性動態(tài)系統(tǒng)，其變化既有內(nèi)在的規(guī)律性，同時也受市場、經(jīng)濟、非經(jīng)濟等諸多因素的影響。如果能建立客觀科學的權(quán)證評估方法，對投資者來說將是非常有益的。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一門新興的邊緣學科，與傳統(tǒng)權(quán)證定價方法(B-S模型)相比，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不需要精確的數(shù)學模型，沒有任何前提與假設(shè)，因此可以彌補傳統(tǒng)定價方法的不足，解決一些用傳統(tǒng)定價方法不能解決的問題。 本文應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法，選取目前市場上2007

2、年1月1日前上市的所有權(quán)證作為研究對象，建立了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)證定價模型。采用的分析期間，為各權(quán)證上市后連續(xù)三個月資料，其中前兩個月資料作為學習樣本，后一個月資料作為測試樣本。標的股價波動率是影響權(quán)證價值的一個重要變量，分別對所選24，只權(quán)證的歷史波動率和隱含波動率進行了估計，并將其同時作為BP模型的輸入?yún)?shù)，以比較其影響。 通過對比分析BP模型與B-S模型，發(fā)現(xiàn)不論是使用歷史波動率還是隱含波動率，BP模型在定價精確度上均優(yōu)