【摘要】：提出了運用非參數(shù)方法SVR與改進的期權定價方法結合的期權價格預測模型.首先利用股票價格收益率的偏度和峰度對傳統(tǒng)的期權定價方法計算出期權的價格進行修正.然后,通過引入非參數(shù)方法SVR對其結果進行擬合來減小傳統(tǒng)參數(shù)模型的誤差,并建立SVR滑動窗口預測模型.由于傳統(tǒng)的方法不能有效的把握實際期權價格的運動趨勢和非線性的特點,所以在第一階段的預測后,在第二階段引入SVR來解決其非線性,進而減小誤差.最后,利用我國長虹CWB1權證以及隨機10只認購權證日價格數(shù)據(jù)進行實證檢驗.結果表明:在預測精度方面,非參數(shù)方法要優(yōu)于傳統(tǒng)的參數(shù)方法,而改進后的期權定價方法比傳統(tǒng)的方法更符合實際情況.
[Abstract]:An option price forecasting model based on the combination of non-parametric method (SVR) and improved option pricing method is proposed. Firstly, the traditional option pricing method is modified by using the skewness and kurtosis of stock price return. Then, the non-parametric method SVR is introduced to fit the results to reduce the error of the traditional parametric model, and the SVR sliding window prediction model is established. Because the traditional method can not effectively grasp the movement trend and nonlinear characteristics of the actual option price, after the first stage of prediction, SVR is introduced in the second stage to solve its nonlinearity, and then the error is reduced. Finally, we use Changhong CWB1 warrants and 10 random subscription rights daily price data to carry on the empirical test. The results show that the non-parametric method is superior to the traditional parametric method in the prediction accuracy, and the improved option pricing method is more in line with the actual situation than the traditional method.
【作者單位】： 華南理工大學工商管理學院;
【基金】：國家自然科學基金(71073056)
【分類號】：F830.91;F224

【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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