基于小波神经网络的期权定价模型

摘要：

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.

关键词：期权定价、小波神经网络、Black-Scholes模型、隐含波动率

所属期刊栏目：37

分类号：F830.9(金融、银行)

资助基金：国家自然科学基金70501013

在线出版日期：2007-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：716-720