發(fā)布時(shí)間：2017-09-26 07:20

  本文關(guān)鍵詞：機(jī)器學(xué)習(xí)方法在可轉(zhuǎn)債估價(jià)上的運(yùn)用

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【摘要】：本文首先通過(guò)基于股價(jià)的單因素模型對(duì)當(dāng)前在市場(chǎng)流通的全部13只可轉(zhuǎn)債進(jìn)行了實(shí)證分析,發(fā)現(xiàn)根據(jù)此模型計(jì)算出的理論價(jià)值普遍高于市場(chǎng)價(jià)格,這也與很多前人的研究結(jié)論相符。這說(shuō)明所用定價(jià)模型并不完全適應(yīng)于我國(guó)的可轉(zhuǎn)債市場(chǎng),我國(guó)的可轉(zhuǎn)債市場(chǎng)機(jī)制與假定條件并不與國(guó)外完全相符。運(yùn)用此單因素模型計(jì)算可轉(zhuǎn)債的定價(jià)存在很明顯的誤差。接著,基于此模型不可避免的缺陷,本文嘗試轉(zhuǎn)換思路,跳出公式模型的禁錮,從機(jī)器學(xué)習(xí)的角度,開(kāi)展可轉(zhuǎn)債估價(jià)問(wèn)題探索。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)無(wú)法做任何假定的錯(cuò)綜復(fù)雜的可轉(zhuǎn)債價(jià)格影響因素進(jìn)行分析,所選影響因素幾乎涵蓋所有方面。通過(guò)幾種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法作比較,得出結(jié)論為:對(duì)于可轉(zhuǎn)債價(jià)格估價(jià),運(yùn)用隨機(jī)森林的方法最好,五折交叉驗(yàn)證的訓(xùn)練集NMSE低至0.009,測(cè)試集NMSE也低至0.046。進(jìn)一步選擇隨機(jī)森林模型對(duì)13只可轉(zhuǎn)債進(jìn)行價(jià)格估計(jì),估價(jià)效果明顯優(yōu)于基于股價(jià)的單因素模型。這種擬合與預(yù)測(cè)效果可能比任何一種基于公式模型計(jì)算出的可轉(zhuǎn)債估價(jià)都要理想。因此,在實(shí)際可轉(zhuǎn)債估價(jià)運(yùn)用中,可以運(yùn)用隨機(jī)森林回歸方法得到相應(yīng)模型,對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)來(lái)得到可轉(zhuǎn)債的估價(jià)。
【關(guān)鍵詞】：可轉(zhuǎn)債估價(jià) 機(jī)器學(xué)習(xí)方法 隨機(jī)森林
【學(xué)位授予單位】：暨南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：F832.51;F224
【目錄】：

• 摘要3-4
• abstract4-6
• 1. 緒論6-12
• 1.1 可轉(zhuǎn)債簡(jiǎn)介6-10
• 1.1.1 可轉(zhuǎn)換債券相關(guān)要素6-8
• 1.1.2 可轉(zhuǎn)換債券的價(jià)格構(gòu)成8-9
• 1.1.3 影響可轉(zhuǎn)債價(jià)值的描述性要素和變量9-10
• 1.2 可轉(zhuǎn)債發(fā)展現(xiàn)狀10-11
• 1.3 本文的研究背景、框架和意義11-12
• 2. 文獻(xiàn)綜述12-17
• 2.1 國(guó)外可轉(zhuǎn)債定價(jià)理論的發(fā)展12-15
• 2.1.1 只考慮公司價(jià)值的單因素模型13
• 2.1.2 只考慮股價(jià)的單因素模型13-14
• 2.1.3 在公司價(jià)值上加入利率因素的雙因素模型14
• 2.1.4 在股票價(jià)值上加入利率因素的雙因素模型14
• 2.1.5 信用風(fēng)險(xiǎn)模型14-15
• 2.2 國(guó)內(nèi)可轉(zhuǎn)債定價(jià)的相關(guān)研究15-17
• 3. 基于股票價(jià)值的單因素模型的實(shí)證研究17-20
• 3.1 數(shù)據(jù)的選取與來(lái)源17-18
• 3.2 實(shí)證過(guò)程與結(jié)論18-20
• 4．機(jī)器學(xué)習(xí)方法運(yùn)用于可轉(zhuǎn)債估價(jià)的實(shí)證研究20-37
• 4.1 常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法簡(jiǎn)介21-23
• 4.1.1 決策樹(shù)回歸21
• 4.1.2 boosting回歸21-22
• 4.1.3 bagging回歸22
• 4.1.4 隨機(jī)森林回歸22-23
• 4.1.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸23
• 4.1.6 支持向量機(jī)回歸23
• 4.2 數(shù)據(jù)指標(biāo)選擇與來(lái)源23-29
• 4.3 各機(jī)器學(xué)習(xí)方法估價(jià)效果分析29-34
• 4.3.1 決策樹(shù)回歸結(jié)果29-30
• 4.3.2 boosting回歸結(jié)果30-31
• 4.3.3 bagging回歸結(jié)果31-32
• 4.3.4 隨機(jī)森林回歸結(jié)果32-33
• 4.3.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸結(jié)果33-34
• 4.3.6 支持向量機(jī)回歸結(jié)果34
• 4.4 幾種機(jī)器回歸方法預(yù)測(cè)效果以及五折交叉驗(yàn)證結(jié)果比較34-35
• 4.5 機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)結(jié)果與單因素模型理論價(jià)對(duì)比35-37
• 5. 結(jié)論與展望37-39
• 5.1 本文結(jié)論與建議37-38
• 5.2 研究展望38-39
• 6. 參考文獻(xiàn)39-41
• 7. 附錄41-47
• 8. 致謝47

【相似文獻(xiàn)】

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