基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
波动率是Black-Scholes公式中的一个重要参数,期权价格对它的变动非常敏感.本文首先介绍了Black-Scholes期权定价公式,分析了波动率对期权定价的重要性.然后,为了计算粒子位置和速度,本文根据全局最优位置的历史数据及变异操作,提出了一种基于全局最优位置修正的粒子群优化算法.最后,本文在数值实验中运用修正的粒子群优化算法获得了基于期货合约的欧式看涨期权公式中波动率的估计值,并通过实验结果比较表明该算法具有更好的收敛性.
推荐文章
基于粒子群优化算法的 AR模型参数估计
AR( P)模型
PSO算法
参数估计
基于粒子群优化算法的目标运动参数估计
水下目标
被动定位
参数估计
粒子群优化
扩展卡尔曼滤波
基于免疫粒子群算法的参数估计方法
免疫算法
粒子群算法
参数估计
基于聚类的多子群粒子群优化算法
粒子群优化算法
聚类
子群
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于粒子群优化算法的期权波动率估计
来源期刊 四川大学学报(自然科学版) 学科 数学
关键词 粒子群优化算法 波动率 变异操作 期权定价
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 数学
研究方向 页码范围 925-928
页数 4页 分类号 O224
字数 2763字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0490-6756.2017.05.005
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 龙宪军 重庆工商大学数学与统计学院 19 33 3.0 4.0
2 何光 重庆工商大学数学与统计学院 5 3 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (9)
节点文献
引证文献  (3)
同被引文献  (7)
二级引证文献  (4)
1982(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1985(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1992(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1995(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1996(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
1998(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2000(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2006(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2017(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2018(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2019(4)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(3)
2020(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
粒子群优化算法
波动率
变异操作
期权定价
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
四川大学学报(自然科学版)
双月刊
0490-6756
51-1595/N
大16开
成都市九眼桥望江路29号
62-127
1955
chi
出版文献量(篇)
5772
总下载数(次)
10
总被引数(次)
25503
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
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导