【摘要】：在現(xiàn)代金融市場中,期權(quán)是一種重要的基礎(chǔ)性金融衍生產(chǎn)品。如何準確地為期權(quán)定價一直是眾多學(xué)者研究的重要課題。本文主要研究RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在期權(quán)定價中的應(yīng)用。主要工作如下： 1.構(gòu)建模型。在文獻[15]中,盡管楊梁玉利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對七只權(quán)證進行定價研究,并取得了較好結(jié)果,但其僅考慮了標的股票波動率為歷史波動率的情況,而未考慮標的股票波動率為隱含波動率的情況。我們在此基礎(chǔ)上,以國電CWB1權(quán)證為研究對象,將歷史波動率和隱含波動率同時作為輸入變量構(gòu)建了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的期權(quán)定價模型。與B-S定價模型相比,基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的期權(quán)定價模型模型無任何假設(shè)和限制,而且沒有任何參數(shù),只需利用已有數(shù)據(jù),合理確定輸入輸出變量,即可進行期權(quán)定價。與BP模型相比,基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的期權(quán)定價模型收斂速度更快,而且不存在局部極小的問題。 2.模型的算法實現(xiàn)及實證分析。我們基于Matlab工具箱、K-均值聚類算法、梯度下降法和粒子群算法優(yōu)化(PSO-RBF)的RBF網(wǎng)絡(luò)模型進行仿真,得到了比較好的實驗結(jié)果。通過算法參數(shù)和仿真結(jié)果的比較發(fā)現(xiàn),利用隱含波動率的RBF網(wǎng)絡(luò)模型要優(yōu)于利用歷史波動率的RBF網(wǎng)絡(luò)模型,且前者所選取的神經(jīng)元個數(shù)要多于后者所選取的�；贛atlab工具箱的RBF網(wǎng)絡(luò)的泛化能力較弱�；贙-均值聚類算法、梯度下降算法和PSO算法優(yōu)化的RBF網(wǎng)絡(luò)模型計算的權(quán)證理論價格與實際價格的趨勢基本一致。 3.模型的比較。首先,我們采用ME、MSE、MAE和MRE四種誤差指標對分別使用歷史波動率和隱含波動率的基于四種RBF網(wǎng)絡(luò)算法的定價模型進行評價。結(jié)果表明,PSO-RBF仿真精度較高,效果優(yōu)于其他三種算法模型。其次,通過對比RBF網(wǎng)絡(luò)模型與B-S模型、BP模型,發(fā)現(xiàn)不論是使用歷史波動率還是隱含波動率,RBF網(wǎng)絡(luò)模型都要優(yōu)于B-S模型、BP模型。
[Abstract]:Option is an important basic financial derivative in modern financial market. How to accurately price options has been an important research topic for many scholars. This paper mainly studies the application of RBF neural network in option pricing. The main work is as follows: 1. Build the model. In reference [15], although Yang Liangyu used RBF neural network to study the pricing of seven warrants and obtained good results, it only considered that the volatility of underlying stocks was historical volatility. But does not consider the underlying stock volatility is the implied volatility situation. On this basis, we take the CWB1 warrant of Guodian Power as the research object, and take both historical volatility and implied volatility as input variables to construct the option pricing model based on RBF neural network. Compared with the B-S pricing model, the option pricing model based on RBF neural network has no assumptions and restrictions, and has no parameters. The option pricing can be carried out by making use of the existing data and reasonably determining the input and output variables. Compared with BP model, the option pricing model based on RBF neural network converges faster and does not have the problem of local minima. 2. Algorithm implementation and empirical analysis of the model. Based on Matlab toolbox, K-means clustering algorithm, gradient descent method and particle swarm optimization (PSO-RBF), we simulate the RBF network model and obtain good experimental results. By comparing the algorithm parameters with the simulation results, it is found that the RBF network model based on implicit volatility is better than the RBF network model using historical volatility, and the number of neurons selected by the former is more than that by the latter. The generalization ability of RBF network based on Matlab toolbox is weak. Based on the K-means clustering algorithm, gradient descent algorithm and PSO algorithm, the theoretical price of warrant is basically consistent with the actual price. 3. Comparison of models. Firstly, we use ME,MSE,MAE and MRE to evaluate the pricing model based on four RBF network algorithms using historical volatility and implicit volatility, respectively. The results show that the simulation accuracy of PSO-RBF is higher than that of other three algorithms. Secondly, by comparing RBF network model with B-S model and BP model, it is found that RBF network model is superior to B-S model and BP model, regardless of using historical volatility or implied volatility.
【學(xué)位授予單位】：中南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：F224;F830.9

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李德全,張焱;論企業(yè)價值的形成及其測量[J];山東社會科學(xué);2004年12期

2 趙建忠;;亞式期權(quán)定價的模擬方法研究[J];上海金融學(xué)院學(xué)報;2006年05期

3 扈文秀;甄士民;樊宏社;;平行復(fù)合實物期權(quán)的定價研究[J];系統(tǒng)工程理論與實踐;2006年11期

4 劉廣應(yīng);;不完全信息下的期權(quán)定價[J];南京審計學(xué)院學(xué)報;2007年04期

5 丘鍵;張志潔;;結(jié)構(gòu)性存款的特點及其在我國的運用[J];新金融;2008年05期

6 何宜慶;陳華強;曾斌;;應(yīng)收賬款融資的定價分析[J];金融與經(jīng)濟;2010年09期

7 徐鵬;;新型二叉樹模型在算術(shù)平均亞式期權(quán)中的應(yīng)用[J];商場現(xiàn)代化;2011年05期

8 鄭立輝,馮珊,張兢田,王安興;微分對策方法在期權(quán)定價中的應(yīng)用:理論分析[J];華中科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);1998年10期

9 楊銳,王東;期權(quán)定價與公司負債[J];預(yù)測;1999年01期

10 謝英亮,陳南;一種基于期權(quán)定價理論的礦山資產(chǎn)評估簡化模型[J];資源科學(xué);2000年01期

相關(guān)會議論文 前10條

1 ;New Sliding Mode Control of Building Structure Using RBF Neural Networks[A];Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference[C];2010年

2 李磊;詹仕凡;萬忠宏;熊偉;;自適應(yīng)RBF網(wǎng)絡(luò)在地質(zhì)異常體識別中的應(yīng)用[A];中國地球物理學(xué)會第二十七屆年會論文集[C];2011年

3 ;Gas Content Prediction Based on GA-RBF Neural Network[A];Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference[C];2010年

4 ;Wear Trend Forecast of Aero-engine Based on Improved RBF Neural Network[A];Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference[C];2010年

5 鄧東雅;馬敬堂;單悅;;美式勒式期權(quán)定價及其應(yīng)用價值研究[A];第六屆（2011）中國管理學(xué)年會論文摘要集[C];2011年

6 張文廣;史賢俊;肖支才;李新;;基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)彈舵機系統(tǒng)故障檢測[A];第二十九屆中國控制會議論文集[C];2010年

7 韓德盛;李荻;;用RBF人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建鋁合金大氣腐蝕預(yù)測模型[A];2008年全國腐蝕電化學(xué)及測試方法學(xué)術(shù)交流會論文摘要集[C];2008年

8 肖迪;林錦國;胡壽松;;一種新的粗糙RBF網(wǎng)絡(luò)集成方法[A];第二十七屆中國控制會議論文集[C];2008年

9 孟祥飛;繆偉斌;郭晴晴;王彩霞;郭倩;;基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行雷暴預(yù)測技術(shù)研究[A];第27屆中國氣象學(xué)會年會災(zāi)害天氣研究與預(yù)報分會場論文集[C];2010年

10 郭蘭平;俞建寧;張建剛;漆玉娟;張旭東;;改進RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在城市公交車速時間序列預(yù)測中的應(yīng)用[A];2010重慶汽車工程學(xué)會年會論文專輯[C];2010年

相關(guān)重要報紙文章 前10條

1 上海期貨交易所發(fā)展研究中心 奚煒;期貨期權(quán)定價與現(xiàn)貨期權(quán)定價的差異[N];期貨日報;2004年

2 上海證券 馮俊;買斷式回購催生期權(quán)定價新方式[N];證券時報;2004年

3 海通期貨 秦小坡;基于RBF神經(jīng)網(wǎng)的指數(shù)交易策略[N];期貨日報;2009年

4 黃勤;可贖回債券的期權(quán)定價判斷[N];金融時報;2002年

5 主持人：徐振斌博士;什么是利潤期權(quán)和利潤期權(quán)定價[N];中國勞動保障報;2002年

6 本報記者 王淼;期權(quán)激勵可適用于非上市公司[N];中國改革報;2006年

7 元富證券（香港）上海代表處李剛、趙伯琪;權(quán)證及B－S模型定價[N];證券日報;2005年

8 ;香港期權(quán)市場的做市商制度[N];期貨日報;2006年

9 見習(xí)記者　 杜志鑫;美證交會擬改變股票期權(quán)發(fā)行規(guī)則[N];證券時報;2006年

10 國泰君安證券股份有限公司新產(chǎn)品開發(fā)部課題組;哪種權(quán)證避險策略更適合國情[N];中國證券報;2005年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 李亞瓊;擴展的歐式期權(quán)定價模型研究[D];湖南大學(xué);2009年

2 王國治;期權(quán)定價的路徑積分方法研究[D];華南理工大學(xué);2011年

3 趙斌;基于RBF網(wǎng)絡(luò)的北方溫室溫濕度控制機理的研究[D];東北林業(yè)大學(xué);2010年

4 趙金實;引進期權(quán)定價三因素的供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)機制研究[D];上海交通大學(xué);2008年

5 薛富強;進化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器研究[D];解放軍信息工程大學(xué);2009年

6 徐惠芳;期權(quán)定價：模型校準、近似解與數(shù)值計算[D];復(fù)旦大學(xué);2010年

7 孫鈺;基于奇異攝動理論的馬爾可夫機制轉(zhuǎn)換波動模型下的期權(quán)定價[D];東華大學(xué);2011年

8 蘇小囡;不完備市場中的幾類期權(quán)定價研究[D];華東師范大學(xué);2012年

9 米輝;鞅方法和隨機控制理論在投資組合和期權(quán)定價中的應(yīng)用[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2012年

10 陳超;跳-擴散過程的期權(quán)定價模型[D];中南大學(xué);2001年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 李仕群;混沌理論在期權(quán)定價中的應(yīng)用[D];廣州大學(xué);2010年

2 李秀路;期權(quán)定價反問題研究[D];中國石油大學(xué);2010年

3 周靜;分期付款回望期權(quán)定價[D];廣西師范大學(xué);2010年

4 王世柱;隨機利率下的期權(quán)定價[D];大連理工大學(xué);2002年

5 江馥莉;隨機波動率情形下期權(quán)定價問題的數(shù)值解法[D];大連理工大學(xué);2010年

6 孫善成;發(fā)明專利的期權(quán)定價研究[D];吉林大學(xué);2010年

7 朱一嘉;基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的金融時序列預(yù)測研究[D];北京化工大學(xué);2010年

8 王曉娟;基于模糊控制與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的桃病蟲害發(fā)生預(yù)測研究[D];河北農(nóng)業(yè)大學(xué);2011年

9 孟艷;協(xié)同進化PSO算法優(yōu)化RBF網(wǎng)絡(luò)在齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用[D];中北大學(xué);2011年

10 姚寧;基于差分進化算法優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異步電機故障診斷研究[D];太原理工大學(xué);2011年

，

本文編號：2294464