基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的實物期權(quán)定價方法研究.pdf

1、該課題針對現(xiàn)行定價方法存在的不足,結(jié)合投資項目的實際情況,探討了實物期權(quán)定價新途徑.主要研究,如何應用BP網(wǎng)絡和遺傳算法為實物期權(quán)定價,建立基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的實物期權(quán)定價模型.重點研究內(nèi)容:(1)建立BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡用MATLAB提供的人工神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱建立網(wǎng)絡,包括選擇各層間的傳遞函數(shù)、確定網(wǎng)絡訓練誤差和學習速率等,為建立定價模型做準備.(2)遺傳算法優(yōu)化網(wǎng)絡首先確定評估函數(shù),再利用MATLAB提供的遺

2、傳算法工具箱進行算法設計(確定選擇方法、交叉類型、變異概率等),剔除網(wǎng)絡冗余節(jié)點和分支,實現(xiàn)對BP網(wǎng)絡的優(yōu)化.(3)檢驗定價模型通過詳細分析投資項目中存在的實物期權(quán),確定模型的輸入變量.如果模型仿真結(jié)果與實際價值存在較大差異,則需要重新建立和優(yōu)化BP網(wǎng)絡,直到最終得到滿意的仿真結(jié)果.該課題利用MATLAB編寫程序?qū)崿F(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法的各項操作,對收集到的樣本數(shù)據(jù)進行訓練,建立了實物期權(quán)定價模型,并結(jié)合實例對模型進行了檢驗.在此基礎

3、上,將布萊克-斯克爾斯模型定價結(jié)果、網(wǎng)絡模型定價結(jié)果、項目實際價值三者之間進行分析比較.結(jié)果表明,BP網(wǎng)絡的定價結(jié)果與投資項目實際價值基本相符,較適合用于對投資項目進行評估.該課題的研究成果是,建立了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的實物期權(quán)定價模型.創(chuàng)新點是將BP網(wǎng)絡和遺傳算法用于實物期權(quán)定價.基本結(jié)論如下:(1)BP模型能夠提高定價結(jié)果的準確度;(2)建模需要合理確定隱含層神經(jīng)元數(shù)目;(3)優(yōu)化網(wǎng)絡應恰當確定初始群體規(guī)模;(4)優(yōu)化網(wǎng)絡需要合理設計