結(jié)合經(jīng)濟學理論,將期權(quán)理論引入貨運定價,針對煤炭和鋼鐵等大宗型貨物,運用Heston模型對鐵路貨運期權(quán)定價,設(shè)計改進型遺傳算法擬合實際市場期權(quán)價格和Heston模型的期權(quán)價格的差值,優(yōu)化模型參數(shù),建立基于Heston模型和遺傳算法優(yōu)化的鐵路貨運期權(quán)定價模型,并運用上證50ETF買入期權(quán)數(shù)據(jù)對模型的參數(shù)進行優(yōu)化,用廣州局貨運數(shù)據(jù)對算法進行驗證,計算結(jié)果證明了算法的合理性,為鐵路貨運定價提供新思路。

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

圖1 期權(quán)交易流程圖

本文假設(shè)鐵路運輸企業(yè)和期權(quán)客戶均為理性經(jīng)濟人，兩者都希望在運輸市場競爭和不確定條件下實現(xiàn)自身利益最大化。根據(jù)上述鐵路貨運期權(quán)定義，引入期權(quán)理論后，鐵路運輸企業(yè)需根據(jù)實際市場情況，制定合理的期權(quán)定價方案，而貨主作為期權(quán)的買家則需根據(jù)運輸企業(yè)公布的期權(quán)方案決定自身的購買方案，待期權(quán)到....

圖2 種群最優(yōu)個體適應(yīng)度趨勢

針對2019年4月1日買入期權(quán)的樣本，遺傳算法上設(shè)定進化代數(shù)為350初始種群規(guī)模為80，得到估計的參數(shù)為：[Vt,κ,θ,σ,ρ]=[0.07037,6.479641,0.068934,0.448885,0.393213]，此時適應(yīng)度最優(yōu)值為1.75×10-5。圖2為進....

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