一种混合建模方法及其在ETF期权定价中的应用

发布时间：2022-01-10 09:22

　　科学合理的交易型开放式指数基金（ETF）期权定价有利于充分发挥其风险对冲功能,也是一个需要准确掌握市场规律并兼顾经济学意义的复杂建模过程。本文提出了一种新的混合建模方法,将嵌套长短时记忆神经网络模型（NLSTM）与Heston模型结合,实现ETF期权定价偏差的动态修正,并基于华夏上证50ETF、嘉实沪深300ETF和华泰柏瑞沪深300ETF的高频期权数据,实验验证了所提方法的有效性。研究结果表明,不同类型ETF期权价格的波动特征差异显著,无论是基于BS定价模型还是Heston定价模型都难以准确刻画ETF期权价格的复杂变化规律。通过将NLSTM神经网络模型与Heston模型结合,能够有效地捕捉不同类型ETF期权的动态变化规律,从而提升ETF期权定价的准确性。 

【文章来源】：中国管理科学. 2020,28(12)北大核心CSSCICSCD

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

高频ETF期权定价混合建模框架

Heston-NLSTM混合定价模型的训练集Loss变化情况图

不同模型应用于华夏上证50ETF期权数据的训练结果与真实值对比

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3580460