本文關鍵詞：大數(shù)據(jù)背景下我國上證50ETF期權定價研究

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【摘要】：為分析我國上證50ETF期權標資產(chǎn)價格隱含分布特點,在標的資產(chǎn)價格分別服從IHS分布、Weibull分布和對數(shù)正態(tài)分布假設基礎上,對其定價及預測,并運用數(shù)據(jù)挖掘中機器學習方法修正以上參數(shù)模型誤差(參考模型方法),進一步與機器學習期權定價中的直接方法和層疊方法比較。實證結果表明,參考模型方法優(yōu)于其他兩種方法,較之支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡和Boosting算法,隨機森林算法可有效預測歐式看漲期權價格,但針對不同價值區(qū)間和到期日,標的資產(chǎn)價格隱含分布特點不一致。
【作者單位】： 西南財經(jīng)大學;深圳大學;
【關鍵詞】： IHS分布 隨機森林 參考模型方法 價值區(qū)間
【基金】：國家自然科學基金項目“基于商品價格聯(lián)動視角的多商品期貨定價研究:中國市場的實證”(71471119) 教育部社科研究基金規(guī)劃項目“網(wǎng)絡輿論市場效應與金融穩(wěn)定機制創(chuàng)新”(12JJD790026) 中國金融發(fā)展與金融安全協(xié)同創(chuàng)新中心基金項目“基于經(jīng)濟結構協(xié)調(diào)的金融危機預警研究”(JRXT201601)
【分類號】：F724.5;F224
【正文快照】： 一、引言上證50ETF期權上市標志我國金融市場迎來首只場內(nèi)期權產(chǎn)品,為投資者開展風險管理提供有力工具,準確計算價格并預測未來價格有助于投資者有效決策。此外,大數(shù)據(jù)時代背景下,如何運用數(shù)據(jù)挖掘提高期權價格預測精度對風險管理至關重要。Black和Scholes[1]在假設標的資產(chǎn)價

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本文編號：894677