科學合理的交易型開放式指數(shù)基金（ETF）期權定價有利于充分發(fā)揮其風險對沖功能,也是一個需要準確掌握市場規(guī)律并兼顧經(jīng)濟學意義的復雜建模過程。本文提出了一種新的混合建模方法,將嵌套長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡模型（NLSTM）與Heston模型結合,實現(xiàn)ETF期權定價偏差的動態(tài)修正,并基于華夏上證50ETF、嘉實滬深300ETF和華泰柏瑞滬深300ETF的高頻期權數(shù)據(jù),實驗驗證了所提方法的有效性。研究結果表明,不同類型ETF期權價格的波動特征差異顯著,無論是基于BS定價模型還是Heston定價模型都難以準確刻畫ETF期權價格的復雜變化規(guī)律。通過將NLSTM神經(jīng)網(wǎng)絡模型與Heston模型結合,能夠有效地捕捉不同類型ETF期權的動態(tài)變化規(guī)律,從而提升ETF期權定價的準確性。 

【文章來源】：中國管理科學. 2020,28(12)北大核心CSSCICSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

高頻ETF期權定價混合建�？蚣�

Heston-NLSTM混合定價模型的訓練集Loss變化情況圖

不同模型應用于華夏上證50ETF期權數(shù)據(jù)的訓練結果與真實值對比

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3580460