【摘要】： 隨著我國(guó)金融市場(chǎng)改革的不斷深化,尤其是融資融券業(yè)務(wù)以及股指期貨業(yè)務(wù)的推出,為證券衍生產(chǎn)品的推出提供了前提條件。但基于發(fā)達(dá)國(guó)家成熟金融市場(chǎng)以及諸多前提假設(shè)的傳統(tǒng)衍生產(chǎn)品定價(jià)理論,在很大程度上不能夠很好的描述現(xiàn)實(shí)市場(chǎng)尤其是中國(guó)市場(chǎng)上交易的衍生產(chǎn)品價(jià)格。 本文通過(guò)利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了對(duì)中國(guó)權(quán)證價(jià)格預(yù)測(cè)的非線性模型,并在模型的構(gòu)建中利用各個(gè)輸入指標(biāo)各自多日數(shù)據(jù),建立起各指針各自的特征值矩陣作為輸入變量,同時(shí)利用各指針在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同權(quán)重選擇輸入變量,優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),解決了多指標(biāo)、多日數(shù)據(jù)的處理問(wèn)題以及輸入指標(biāo)的優(yōu)化問(wèn)題。同時(shí)也通過(guò)利用中國(guó)權(quán)證交易市場(chǎng)數(shù)據(jù)對(duì)建立的非線性預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn),實(shí)證結(jié)果顯示基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型對(duì)一周的漲跌準(zhǔn)確率可以達(dá)到80%。 本文首先回顧相關(guān)文獻(xiàn),明確了中國(guó)金融市場(chǎng)的可預(yù)測(cè)性,并介紹了權(quán)證的相關(guān)知識(shí)。 其次,通過(guò)介紹傳統(tǒng)的權(quán)證定價(jià)模型及方法并利用中國(guó)權(quán)證市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),證明單純使用傳統(tǒng)的定價(jià)模型及方法并不能很好的對(duì)中國(guó)金融市場(chǎng)上正在交易的權(quán)證進(jìn)行定價(jià)。 然后,在第三章當(dāng)中建立起了對(duì)權(quán)證價(jià)格預(yù)測(cè)的非線性模型,并闡述了非線性預(yù)測(cè)模型的實(shí)現(xiàn)方法——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 隨后,建立了基于BP算法的多層前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,并在模型的構(gòu)建當(dāng)中通過(guò)利用各指針輸入數(shù)據(jù)以及回溯期(LAG)天數(shù),分別為各指標(biāo)構(gòu)造出其獨(dú)自的方陣,并求出在不同LAG天數(shù)下,各指標(biāo)方陣的特征值最大值所構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入矩陣;在對(duì)輸入數(shù)據(jù)的歸一化過(guò)程當(dāng)中,也充分利用中國(guó)市場(chǎng)特有的漲跌停機(jī)制,對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理;利用各輸入指針在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重大小,對(duì)輸入指標(biāo)進(jìn)行刪減,優(yōu)化預(yù)測(cè)模型;并通過(guò)相應(yīng)的程序設(shè)計(jì)該模型實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)查找出最佳的前置天數(shù)以及求出所對(duì)應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,避免了人為設(shè)定LAG值對(duì)預(yù)測(cè)模型的影響。同時(shí)也利用了相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)并與傳統(tǒng)定價(jià)模型方法對(duì)比,證明基于BP算法的多層前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型無(wú)論是在漲跌方向上的預(yù)測(cè)還是具體價(jià)格的確定都優(yōu)于傳統(tǒng)的定價(jià)模型及方法。 最后,然后針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的缺點(diǎn),建立了基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并通過(guò)黃金分割算法解決了徑向基函數(shù)中SPREAD值確定的問(wèn)題,優(yōu)化了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。同時(shí)也利用了相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)并與相關(guān)模型進(jìn)行比對(duì),證明基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型在預(yù)測(cè)效果上略遜于基于BP算法的多層前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
【圖文】：

W：權(quán)證的價(jià)格S：標(biāo)的股票的價(jià)格2.1.5 利用 BS 定價(jià)公式對(duì)中國(guó)權(quán)證市場(chǎng)進(jìn)行實(shí)證由于現(xiàn)在權(quán)證市場(chǎng)上交易的權(quán)證僅剩下580022國(guó)電CWB1、580024寶鋼CWB1、580026 江銅 CWB1、580027 長(zhǎng)虹 CWB1，四只尚處于交易狀態(tài)的權(quán)證存在，所以實(shí)證樣本決定采用這四只權(quán)證各自從發(fā)行日到二零一零年三月三十一日的交易數(shù)據(jù)。580022 國(guó)電 CWB1、580024 寶鋼 CWB1、580026 江銅 CWB1、580027 長(zhǎng)虹 CWB1 的行權(quán)比率分別為一比一，二比一，四比一，一比一；實(shí)證用選用的波動(dòng)率為各自權(quán)證的 garch 波動(dòng)率；利率按照 Merton 的要求為與權(quán)證到期日相近的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，這里用的是銀行相似年限定期存款利率代替；在數(shù)據(jù)區(qū)間內(nèi)，樣本存在發(fā)放股利的現(xiàn)象，，應(yīng)對(duì)此情況按照彭堅(jiān)二零零三年在其碩士畢業(yè)論文中所述的方法，將舊行權(quán)價(jià)除以股息比率得到新的行權(quán)價(jià)格。具體的實(shí)證結(jié)果如下列各圖所示。

長(zhǎng)虹BS定價(jià)與真實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)比
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：F224;F832.51

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本文編號(hào)：2689613