發(fā)布時(shí)間：2019-04-01 10:39

【摘要】：提出了運(yùn)用非參數(shù)方法SVR與改進(jìn)的期權(quán)定價(jià)方法結(jié)合的期權(quán)價(jià)格預(yù)測(cè)模型.首先利用股票價(jià)格收益率的偏度和峰度對(duì)傳統(tǒng)的期權(quán)定價(jià)方法計(jì)算出期權(quán)的價(jià)格進(jìn)行修正.然后,通過(guò)引入非參數(shù)方法SVR對(duì)其結(jié)果進(jìn)行擬合來(lái)減小傳統(tǒng)參數(shù)模型的誤差,并建立SVR滑動(dòng)窗口預(yù)測(cè)模型.由于傳統(tǒng)的方法不能有效的把握實(shí)際期權(quán)價(jià)格的運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)和非線(xiàn)性的特點(diǎn),所以在第一階段的預(yù)測(cè)后,在第二階段引入SVR來(lái)解決其非線(xiàn)性,進(jìn)而減小誤差.最后,利用我國(guó)長(zhǎng)虹CWB1權(quán)證以及隨機(jī)10只認(rèn)購(gòu)權(quán)證日價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn).結(jié)果表明:在預(yù)測(cè)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(jìn)后的期權(quán)定價(jià)方法比傳統(tǒng)的方法更符合實(shí)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(xué)工商管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(71073056)
【分類(lèi)號(hào)】：F830.91;F224

【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2451490