本文關(guān)鍵詞： 波動(dòng)率 白噪聲擾動(dòng) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 布谷鳥(niǎo)算法　出處：《西安工程大學(xué)學(xué)報(bào)》2015年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率傳統(tǒng)研究方法的不足以及影響波動(dòng)率各因素之間的非線性關(guān)系,提出基于白噪聲擾動(dòng)的布谷鳥(niǎo)(CS)-BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)期權(quán)定價(jià)中的公司資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率的方法.首先,通過(guò)白噪聲擾動(dòng)函數(shù)提高CS算法解的性能;其次,將得到的CS解解碼為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值;最后,用白噪聲擾動(dòng)的CS-BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)公司資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率進(jìn)行預(yù)測(cè)并與CS-BP網(wǎng)絡(luò)算法的預(yù)測(cè)結(jié)果作比較.仿真結(jié)果表明,基于白噪聲擾動(dòng)的CS-BP網(wǎng)絡(luò)的公司資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率預(yù)測(cè)精度優(yōu)于CS-BP網(wǎng)絡(luò).
[Abstract]:According to the nonlinear relationship between the deficiency of traditional research methods of asset value volatility and volatility of various factors, the white noise disturbance cuckoo (CS) based on the prediction method of the value of the company's assets volatility in option pricing rate of the -BP network. First of all, through the white noise disturbance function can improve the performance of CS algorithm; secondly, the CS code for the solution of BP neural network initial weights and threshold; finally, disturbed by white noise CS-BP network of the company asset value volatility forecasting and prediction results with CS-BP network algorithm are compared. The simulation result shows that the value of assets, fluctuation of white noise disturbance CS-BP network prediction accuracy is better than based on the CS-BP network.

【作者單位】： 西安工程大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：陜西省教育廳自然科學(xué)專項(xiàng)基金(12JK0862)
【分類號(hào)】：F830.9;TP18
【正文快照】： 0引言在金融期權(quán)的定價(jià)模型中,波動(dòng)率的估計(jì)和預(yù)測(cè)值是一個(gè)重要的影響變量[1],在我國(guó)金融市場(chǎng)不成熟的前提下,管理者希望能將資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率進(jìn)行預(yù)測(cè)得到的結(jié)果應(yīng)用于期權(quán)定價(jià)模型,從而有助于期權(quán)定價(jià)、投資組合選擇以及風(fēng)險(xiǎn)管理等.因此,對(duì)資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率的理論假設(shè)、建模和估

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1473802