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題名 | 運用類神經網路在選擇權評價及避險之研究=Applying Artificial Neural Networks to the Option Pricing and Hedging |
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作者 | 陳安斌; 張志良; Chen, An-pin; Chang, Camus; |
期刊 | 中華管理評論 |
出版日期 | 20000300 |
卷期 | 3:1 民89.03 |
頁次 | 頁43-57 |
分類號 | 562.1 |
語文 | chi |
關鍵詞 | 選擇權; 認購權證; 類神經網路; 評價; 避險; Option; Warrant; Neural network; Pricing; Hedging; |
中文摘要 | 近年來在人工智慧上的研究發現,類神經網路具有高速計算和學習之特性,再加上非線性處理與容錯的能力,使其在行為預測上表現相當優異,過去國內外曾有多篇文獻使用類神經網路對選擇權進行評價,但至今尚未見其在避險上之運用,故本研究嘗試運用類神經網路所掌握特定認購權證之時間價值與避險比例行為,進行價格預測與避險模擬。研究結果顯示,類神經網路模型針對台灣已到期之十五檔認購權證,不論在評價上之解釋能力與誤差程度,或在避險效果上均優於BS模型,即表示在台灣認購權證市場中,基因演算法自動演化之類神經網路能提供一個比BS模型更接近市場價格,以及更能替發行者規避暴露風險的模型。 |
英文摘要 | Neural networks have the ability of learning and performing high-speed calculations. Also with its parallel processing and tolerance of faults, its prediction ability has become quite outstanding. Although most literature is available on options pricing via neutral networks, little attention has been paid to hedging. This study applies the neural networks to the pricing and hedging of specific warrants. The empirical results indicate that the method based on neural networks excels the BS model in interpretive capability, error degrees and hedging efficiency. It means that in the Taiwanese warrant market, neural networks with self-evolving genetic algorithms can provide a more accurate and stabler model on pricing and hedging than the BS model. |
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