【摘要】：期權(quán)定價(jià)理論的形成與發(fā)展不僅對(duì)中國(guó)市場(chǎng)的發(fā)展起著決定性作用,同時(shí)也對(duì)我國(guó)金融產(chǎn)品的價(jià)格及其對(duì)沖價(jià)格具有重要作用。與國(guó)外期權(quán)市場(chǎng)相比,我國(guó)的期權(quán)市場(chǎng)還處在發(fā)展時(shí)期,其中期權(quán)品種不完善、市場(chǎng)發(fā)展不協(xié)調(diào)等是我國(guó)期權(quán)市場(chǎng)面臨的重要問題。因此本文通過(guò)研究圖像識(shí)別的方法來(lái)提高期權(quán)定價(jià)的精確度,具有重要的理論與實(shí)際意義。自B-S期權(quán)定價(jià)公式提出以來(lái),眾多學(xué)者都在針對(duì)B-S模型參數(shù)中波動(dòng)率的問題進(jìn)行改進(jìn),他們認(rèn)為波動(dòng)率是一個(gè)隱性的、不可測(cè)的,因此無(wú)論是GARCH模型還是其延伸的GARCH族模型實(shí)際上都在不斷提高波動(dòng)率這一指標(biāo),但目前對(duì)其測(cè)定的方法達(dá)不到對(duì)實(shí)際問題分析的精度要求。本文研究的圖像識(shí)別的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)期權(quán)定價(jià)是在基于傳統(tǒng)的B-S模型中的五個(gè)基本參數(shù)之間的定量關(guān)系,采用圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)其波動(dòng)率這一指標(biāo)進(jìn)行改進(jìn),進(jìn)而提高期權(quán)定價(jià)的精確度。本文在對(duì)期權(quán)定價(jià)研究方面采用APT(套利定價(jià)模型)思維范式,期權(quán)定價(jià)要素則選取經(jīng)典B-S模型要素,同時(shí)將期權(quán)數(shù)據(jù)利用圖像識(shí)別的方法轉(zhuǎn)化為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其進(jìn)行分析來(lái)規(guī)避B-S模型的波動(dòng)率這一指標(biāo),避免了眾多學(xué)者通過(guò)提高波動(dòng)率來(lái)提高期權(quán)定價(jià)的精確度。通過(guò)本文的研究,得到一個(gè)更為準(zhǔn)確、更為精確的期權(quán)定價(jià)模型并為投資者提供更好的投資建議與投資決策。
【學(xué)位授予單位】：蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：F224;F830.9
【圖文】：

上的模型都是用的BP 網(wǎng)絡(luò)或其變體，同時(shí)前饋網(wǎng)絡(luò)的最主要部分也是BP網(wǎng)絡(luò)，因此它是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最常用部分。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理過(guò)程中，一般常用的數(shù)據(jù)分析流程如圖2.2所示：圖 2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流程圖

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2730995