基于极限学习机的实物期权定价模型研究

发布时间：2017-07-15 09:04

  本文关键词：基于极限学习机的实物期权定价模型研究

  更多相关文章： 实物期权 Black-Scholes模型 极限学习机 BP神经网络

【摘要】：随着经济全球化的不断发展,企业经营业务和经营手段也发展变化,致使企业价值类型不断增加和创新,企业面临的未来不确定性因素越来越多以及企业柔性管理变得日益凸显。广泛应用于企业价值评估的传统方法不能估计企业不确定性变化带来的隐含价值,因此不能有效地进行企业价值评估分析。实物期权方法可以估算出这部分隐含的价值,也即实物期权价值。企业的实物期权价值构成企业价值的主要部分。Black-Scholes模型是企业用于价值评估的比较流行的实物期权定价工具。然而,由于Black-Scholes模型的前提假设非常严苛,主观性和模糊性很强,因此不能准确高效地进行评估,这使得该模型在实际应用中受到很大的局限。针对以上实物期权本身固有的问题,近几年来虽然很多学者已经结合多种算法对实物期权方法进行了改进和优化,且都大大提高了实物期权定价模型的准确性,但是由于BP神经网络自身的缺陷使模型仍然达不到最佳的效果。本人在此前学者研究的基础上,引入了极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的算法对实物期权模型进行改进,该种算法大大提高了训练速度和预测精度。那么鉴于极限学习机的诸多优点,将其应用在实物期权定价模型上对该模型进行改进,最后将基于极限学习机改进后的实物期权定价模型与基于BP神经网络改进后实物期权定价模型进行对比,我们可以得到更加有效的结果。本文尝试采集上市公司样本数据,运用改进后的实物期权定价模型进行实证分析,应用Matlab软件进行仿真,对比基于BP神经网络改进后的实物期权模型和基于ELM改进后的实物期权模型仿真结果,可知后者更为有效。从定性和定量的角度来证明改进模型的有效性,因此,引入极限学习机对实物期权定价模型进行改进,对研究企业股权价值评估及项目投资决策分析具有十分重要意义。
【关键词】：实物期权 Black-Scholes模型 极限学习机 BP神经网络
【学位授予单位】：首都经济贸易大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18;F832.5
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-19
• 1.1 研究背景与研究意义8-9
• 1.1.1 研究背景8-9
• 1.1.2 研究意义9
• 1.2 国内外研究的现状9-15
• 1.2.1 国内外对实物期权的研究9-13
• 1.2.2 国内外对极限学习机的研究13-15
• 1.3 研究内容和研究方法15-18
• 1.3.1 主要工作15-16
• 1.3.2 研究内容16
• 1.3.3 研究方法16-18
• 1.4 技术路线图18-19
• 第2章 实物期权理论研究19-26
• 2.1 实物期权理论19-20
• 2.1.1 实物期权的概念19
• 2.1.2 实物期权的类型19-20
• 2.2 实物期权定价理论20-25
• 2.2.1 二项式定价模型20-22
• 2.2.2 Black-Scholes定价模型22-24
• 2.2.3 实物期权方法应用的意义24-25
• 2.3 本章小结25-26
• 第3章 BP神经网络和极限学习机理论26-38
• 3.1 BP神经网络基本理论26-32
• 3.1.1 BP神经网络26-28
• 3.1.2 遗传算法概述28-30
• 3.1.3 遗传算法对BP神经网络的优化30-32
• 3.2 极限学习机基本理论32-37
• 3.2.1 标准ELM33-35
• 3.2.2 提高ELM泛化性能35-37
• 3.3 本章小结37-38
• 第4章 实证研究38-48
• 4.1 上市公司价值评估38-41
• 4.1.1 参数估计38-40
• 4.1.2 样本分析40-41
• 4.2 样本采集与处理41-42
• 4.2.1 样本数据采集41-42
• 4.2.2 样本数据处理42
• 4.3 仿真结果性能评估42-47
• 4.4 本章小结47-48
• 第5章 结论和展望48-50
• 5.1 结论48-49
• 5.2 展望49-50
• 参考文献50-54
• 附录54-65
• 在学期间发表的学术论文和研究成果65-66
• 致谢66-67

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