【摘 要】
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期权是金融市场中的重要组成部分,具有价格发现、套期保值的功能。然而对于期权的定价问题,Black-Scholes欧式期权定价模型需依赖于多种假设,一旦实践中假设不成立,则模型的有效性也将受到影响。考虑更多的制约因素,学者们对定价模型也做了相应的优化升级,但仍无法有效反映出标的资产收益率分布的“尖峰厚尾”特性。本文对沪深300指数期权进行定价研究,为克服参数模型中存在的问题,采用神经网络模型对期权数
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期权是金融市场中的重要组成部分,具有价格发现、套期保值的功能。然而对于期权的定价问题,Black-Scholes欧式期权定价模型需依赖于多种假设,一旦实践中假设不成立,则模型的有效性也将受到影响。考虑更多的制约因素,学者们对定价模型也做了相应的优化升级,但仍无法有效反映出标的资产收益率分布的“尖峰厚尾”特性。本文对沪深300指数期权进行定价研究,为克服参数模型中存在的问题,采用神经网络模型对期权数据进行训练和学习。考虑波动率的变化,本文将GARCH模型和神经网络模型相结合,提出基于BP神经网络和GARCH模型的期权定价方法。首先,本文对沪深300指数的对数收益率分布进行了分析和检验,并得到估计其波动率的GARCH-t（1,1）模型;其次,结合GARCH模型估计的沪深300指数波动率,本文对比Black-Scholes期权定价模型和BP神经网络模型的定价效果,结果表明BP神经网络模型的定价效果更好,且考虑标的资产价格波动率的变化时,各模型的表现均有提高;第三,针对传统BP神经网络模型的缺陷,本文采用粒子群优化算法对BP神经网络模型进行改进,提出PSO-BP神经网络模型,进一步提高了期权定价的效果;最后,本文尝试在神经网络模型中引入投资者情绪变量,考察其他市场囚素是否对期权定价产生影响,结果表明,引入该变量后,不同神经网络模型的定价精度均有提高,投资者情绪对期权的定价有着不可忽视的作用。
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