本文關(guān)鍵詞：基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的實(shí)物期權(quán)定價(jià)模型研究

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【摘要】：隨著經(jīng)濟(jì)全球化的不斷發(fā)展,企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)和經(jīng)營(yíng)手段也發(fā)展變化,致使企業(yè)價(jià)值類型不斷增加和創(chuàng)新,企業(yè)面臨的未來不確定性因素越來越多以及企業(yè)柔性管理變得日益凸顯。廣泛應(yīng)用于企業(yè)價(jià)值評(píng)估的傳統(tǒng)方法不能估計(jì)企業(yè)不確定性變化帶來的隱含價(jià)值,因此不能有效地進(jìn)行企業(yè)價(jià)值評(píng)估分析。實(shí)物期權(quán)方法可以估算出這部分隱含的價(jià)值,也即實(shí)物期權(quán)價(jià)值。企業(yè)的實(shí)物期權(quán)價(jià)值構(gòu)成企業(yè)價(jià)值的主要部分。Black-Scholes模型是企業(yè)用于價(jià)值評(píng)估的比較流行的實(shí)物期權(quán)定價(jià)工具。然而,由于Black-Scholes模型的前提假設(shè)非常嚴(yán)苛,主觀性和模糊性很強(qiáng),因此不能準(zhǔn)確高效地進(jìn)行評(píng)估,這使得該模型在實(shí)際應(yīng)用中受到很大的局限。針對(duì)以上實(shí)物期權(quán)本身固有的問題,近幾年來雖然很多學(xué)者已經(jīng)結(jié)合多種算法對(duì)實(shí)物期權(quán)方法進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化,且都大大提高了實(shí)物期權(quán)定價(jià)模型的準(zhǔn)確性,但是由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身的缺陷使模型仍然達(dá)不到最佳的效果。本人在此前學(xué)者研究的基礎(chǔ)上,引入了極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine,ELM)的算法對(duì)實(shí)物期權(quán)模型進(jìn)行改進(jìn),該種算法大大提高了訓(xùn)練速度和預(yù)測(cè)精度。那么鑒于極限學(xué)習(xí)機(jī)的諸多優(yōu)點(diǎn),將其應(yīng)用在實(shí)物期權(quán)定價(jià)模型上對(duì)該模型進(jìn)行改進(jìn),最后將基于極限學(xué)習(xí)機(jī)改進(jìn)后的實(shí)物期權(quán)定價(jià)模型與基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)后實(shí)物期權(quán)定價(jià)模型進(jìn)行對(duì)比,我們可以得到更加有效的結(jié)果。本文嘗試采集上市公司樣本數(shù)據(jù),運(yùn)用改進(jìn)后的實(shí)物期權(quán)定價(jià)模型進(jìn)行實(shí)證分析,應(yīng)用Matlab軟件進(jìn)行仿真,對(duì)比基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)后的實(shí)物期權(quán)模型和基于ELM改進(jìn)后的實(shí)物期權(quán)模型仿真結(jié)果,可知后者更為有效。從定性和定量的角度來證明改進(jìn)模型的有效性,因此,引入極限學(xué)習(xí)機(jī)對(duì)實(shí)物期權(quán)定價(jià)模型進(jìn)行改進(jìn),對(duì)研究企業(yè)股權(quán)價(jià)值評(píng)估及項(xiàng)目投資決策分析具有十分重要意義。
【關(guān)鍵詞】：實(shí)物期權(quán) Black-Scholes模型 極限學(xué)習(xí)機(jī) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP18;F832.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 緒論8-19
• 1.1 研究背景與研究意義8-9
• 1.1.1 研究背景8-9
• 1.1.2 研究意義9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究的現(xiàn)狀9-15
• 1.2.1 國(guó)內(nèi)外對(duì)實(shí)物期權(quán)的研究9-13
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)外對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)的研究13-15
• 1.3 研究?jī)?nèi)容和研究方法15-18
• 1.3.1 主要工作15-16
• 1.3.2 研究?jī)?nèi)容16
• 1.3.3 研究方法16-18
• 1.4 技術(shù)路線圖18-19
• 第2章 實(shí)物期權(quán)理論研究19-26
• 2.1 實(shí)物期權(quán)理論19-20
• 2.1.1 實(shí)物期權(quán)的概念19
• 2.1.2 實(shí)物期權(quán)的類型19-20
• 2.2 實(shí)物期權(quán)定價(jià)理論20-25
• 2.2.1 二項(xiàng)式定價(jià)模型20-22
• 2.2.2 Black-Scholes定價(jià)模型22-24
• 2.2.3 實(shí)物期權(quán)方法應(yīng)用的意義24-25
• 2.3 本章小結(jié)25-26
• 第3章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和極限學(xué)習(xí)機(jī)理論26-38
• 3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論26-32
• 3.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)26-28
• 3.1.2 遺傳算法概述28-30
• 3.1.3 遺傳算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化30-32
• 3.2 極限學(xué)習(xí)機(jī)基本理論32-37
• 3.2.1 標(biāo)準(zhǔn)ELM33-35
• 3.2.2 提高ELM泛化性能35-37
• 3.3 本章小結(jié)37-38
• 第4章 實(shí)證研究38-48
• 4.1 上市公司價(jià)值評(píng)估38-41
• 4.1.1 參數(shù)估計(jì)38-40
• 4.1.2 樣本分析40-41
• 4.2 樣本采集與處理41-42
• 4.2.1 樣本數(shù)據(jù)采集41-42
• 4.2.2 樣本數(shù)據(jù)處理42
• 4.3 仿真結(jié)果性能評(píng)估42-47
• 4.4 本章小結(jié)47-48
• 第5章 結(jié)論和展望48-50
• 5.1 結(jié)論48-49
• 5.2 展望49-50
• 參考文獻(xiàn)50-54
• 附錄54-65
• 在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和研究成果65-66
• 致謝66-67

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