张鸿彦
- 作品数：5 被引量：24H指数：2
- 供职机构：东南大学经济管理学院系统工程研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：经济管理更多>>
- 应用混合小波神经网络和遗传算法在香港衍生品市场上的研究被引量：2
- 2008年
- 提出了新的基于Black-Scholes模型的混合小波神经网络。隐含波动率是指在市场中观察的期权价格所蕴涵的波动率。基于不同种类的期权价格对波动率的敏感度不同,建立了混合小波神经网络和遗传算法相结合的模型,将期权按钱性进行分类,提出了加权的隐含波动率作为神经网络的输入变量,通过遗传算法来求取不同种类期权的隐含波动率的最优权重。在香港衍生品市场的实证中表明,所提出的模型优于传统的Black-Scholes模型。
- 张鸿彦林辉
- 关键词：期权定价遗传算法隐含波动率
- 基于人工智能的隐含波动率的敏感度的研究被引量：2
- 2008年
- 隐含波动率是指在市场中观察的期权价格所蕴涵的波动率。不同种类的期权价格对波动率的敏感度不同,本文建立了小波神经网络和遗传算法相结合的模型,将期权按钱性进行分类,提出了加权的隐含波动率作为神经网络的输入变量,通过遗传算法来求取不同种类期权的隐含波动率的最优权重。在香港衍生品市场的实证中表明,本文所提出的模型要优于传统的Black-Scholes模型和其它在本文中提到的神经网络模型。
- 张鸿彦
- 关键词：期权定价人工智能BLACK-SCHOLES模型隐含波动率
- 基于小波神经网络的期权定价模型被引量：10
- 2007年
- Black-Scholes模型所要求的假设条件在真实的市场条件下往往不能满足.提出了一种新的应用小波神经网络进行预测的欧式期权定价模型.将期权按钱性进行分类,以一种新的加权的隐含波动率作为神经网络的输入变量,通过小波神经网络模型、BP网络模型和Black-Scholes模型来预测香港恒指买权的价格.实证结果表明,将一种加权的隐含波动率作为输入变量的小波神经网络模型优于Black-Scholes模型和其他神经网络模型.因此该模型可以更有效地预测欧式期权价格.
- 张鸿彦林辉
- 关键词：期权定价小波神经网络BLACK-SCHOLES模型隐含波动率
- 应用混合神经网络和遗传算法的期权价格预测模型被引量：12
- 2009年
- 隐含波动率是指在市场中观察的期权价格所蕴涵的波动率。提出了一种加权的隐含波动率作为混合神经网络的输入变量,建立了混合神经网络和遗传算法相结合的期权价格预测模型,通过遗传算法来优化神经网络的结构和获得隐含波动率的权重。在对香港金融衍生品市场的实证中表明,本文模型在预测结果上要优于传统的Black-Scholes模型。
- 张鸿彦林辉
- 关键词：期权定价混合神经网络遗传算法BLACK-SCHOLES模型
- 期权定价以及隐含波动率敏感度的研究
- 自从上个世纪70年代以来，国际金融市场最引人瞩目的新动向，就是由金融创新而导致的金融衍生市场(Derivative Market)的“爆炸性”增长。这一庞大的金融衍生品市场不仅在规避风险、履约保证金、买空卖空、投机等诸多...
- 张鸿彦
- 关键词：期权定价隐含波动率敏感度
- 文献传递
