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摘要:
近些年来,金融衍生证券的人工神经网络定价方法已经得到学术研究领域的高度关注和实际问题中的广泛应用.本文主要对国内外在这一研究领域所开展的主要工作及成果进行分析与评述;在此基础上,提出该研究领域的进一步研究方向.结论认为,非参数化的神经网络方法将成为解决金融衍生证券定价问题的重要途径;充分融合参数化定价方法的有用信息,将成为未来该领域研究的重要思路与方式.
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文献信息
篇名 金融衍生证券的人工神经网络定价方法研究进展评述
来源期刊 财经论丛 学科 经济
关键词 金融衍生证券 非参数化定价模型 人工神经网络 隐含波动率
年,卷(期) 2008,(3) 所属期刊栏目 金融与保险
研究方向 页码范围 47-53
页数 7页 分类号 F830.91
字数 8715字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-4892.2008.03.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 马俊海 浙江财经学院金融学院 12 207 9.0 12.0
2 刘凤琴 浙江财经学院信息学院 14 141 6.0 11.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
金融衍生证券
非参数化定价模型
人工神经网络
隐含波动率
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
财经论丛(浙江财经学院学报)
月刊
1004-4892
33-1388/F
浙江省杭州市下沙高教园区学源街18号
chi
出版文献量(篇)
2453
总下载数(次)
9
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导