【摘要】：期權定價理論的形成與發(fā)展不僅對中國市場的發(fā)展起著決定性作用,同時也對我國金融產品的價格及其對沖價格具有重要作用。與國外期權市場相比,我國的期權市場還處在發(fā)展時期,其中期權品種不完善、市場發(fā)展不協(xié)調等是我國期權市場面臨的重要問題。因此本文通過研究圖像識別的方法來提高期權定價的精確度,具有重要的理論與實際意義。自B-S期權定價公式提出以來,眾多學者都在針對B-S模型參數中波動率的問題進行改進,他們認為波動率是一個隱性的、不可測的,因此無論是GARCH模型還是其延伸的GARCH族模型實際上都在不斷提高波動率這一指標,但目前對其測定的方法達不到對實際問題分析的精度要求。本文研究的圖像識別的非結構化數據期權定價是在基于傳統(tǒng)的B-S模型中的五個基本參數之間的定量關系,采用圖像識別技術對其波動率這一指標進行改進,進而提高期權定價的精確度。本文在對期權定價研究方面采用APT(套利定價模型)思維范式,期權定價要素則選取經典B-S模型要素,同時將期權數據利用圖像識別的方法轉化為非結構化數據,利用人工神經網絡對其進行分析來規(guī)避B-S模型的波動率這一指標,避免了眾多學者通過提高波動率來提高期權定價的精確度。通過本文的研究,得到一個更為準確、更為精確的期權定價模型并為投資者提供更好的投資建議與投資決策。
【學位授予單位】：蘭州財經大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：F224;F830.9
【圖文】：

上的模型都是用的BP 網絡或其變體，同時前饋網絡的最主要部分也是BP網絡，因此它是神經網絡的最常用部分。用神經網絡對數據進行處理過程中，一般常用的數據分析流程如圖2.2所示：圖 2.2 人工神經網絡流程圖

神經網絡的神經元

【參考文獻】

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本文編號：2730995