基于小波神经网络的期权定价模型

• 作者: 张鸿彦 林辉
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 经济
• 关键词: 期权定价 小波神经网络 Black-Scholes模型 隐含波动率
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 页码范围: 716-720
• 页数: 5页
• 分类号: F830.9
• 字数: 4615字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-0505.2007.04.034

摘要

Black-Scholes模型所要求的假设条件在真实的市场条件下往往不能满足.提出了一种新的应用小波神经网络进行预测的欧式期权定价模型.将期权按钱性进行分类, 以一种新的加权的隐含波动率作为神经网络的输入变量,通过小波神经网络模型、BP网络模型和Black-Scholes模型来预测香港恒指买权的价格.实证结果表明,将一种加权的隐含波动率作为输入变量的小波神经网络模型优于Black-Scholes模型和其他神经网络模型.因此该模型可以更有效地预测欧式期权价格.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张鸿彦	东南大学系统工程研究所	5	48	3.0	5.0
2	林辉	南京大学商学院	26	193	7.0	13.0