大数据背景下我国上证50ETF期权定价研究

发布时间：2017-09-21 13:02

  本文关键词：大数据背景下我国上证50ETF期权定价研究

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【摘要】：为分析我国上证50ETF期权标资产价格隐含分布特点,在标的资产价格分别服从IHS分布、Weibull分布和对数正态分布假设基础上,对其定价及预测,并运用数据挖掘中机器学习方法修正以上参数模型误差(参考模型方法),进一步与机器学习期权定价中的直接方法和层叠方法比较。实证结果表明,参考模型方法优于其他两种方法,较之支持向量机、神经网络和Boosting算法,随机森林算法可有效预测欧式看涨期权价格,但针对不同价值区间和到期日,标的资产价格隐含分布特点不一致。
【作者单位】： 西南财经大学;深圳大学;
【关键词】： IHS分布 随机森林 参考模型方法 价值区间
【基金】：国家自然科学基金项目“基于商品价格联动视角的多商品期货定价研究:中国市场的实证”(71471119) 教育部社科研究基金规划项目“网络舆论市场效应与金融稳定机制创新”(12JJD790026) 中国金融发展与金融安全协同创新中心基金项目“基于经济结构协调的金融危机预警研究”(JRXT201601)
【分类号】：F724.5;F224
【正文快照】： 一、引言上证50ETF期权上市标志我国金融市场迎来首只场内期权产品,为投资者开展风险管理提供有力工具,准确计算价格并预测未来价格有助于投资者有效决策。此外,大数据时代背景下,如何运用数据挖掘提高期权价格预测精度对风险管理至关重要。Black和Scholes[1]在假设标的资产价

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本文编号：894677