基于股票预测的期权定价

发布时间：2023-12-09 08:54

　　在现代金融市场中,金融衍生工具扮演了极其重要的角色。本文首先对目前主要的期权定价方法进行了较系统的分析,在期权定价模型中重要的影响因素是交易价格和价格波动率,波动率是对标的资产投资回报率的变化程度的度量,影响波动率的许多因素的不确定性,使得波动率总是一个变量,因此,传统波动率估计方法不能很好的反映价格风险;其次提出采用预测的波动率来代替已实现波动率方法更能够正确衡量风险的观点;最后,在对现有的预测方法进行分析后发现目前采用的预测方法在精度上不能让人满意。给出了一种基于混沌相空间重构的改进支持向量机预测模型来预测波动率,结果显示比其它预测方法有较高的精度。

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 论文的研究背景
        1.1.1 期权的产生与发展
        1.1.2 影响期权价格的因素
    1.2 本文的主要研究内容
    1.3 论文的研究意义
第二章 国内外研究动态
    2.1 期权定价的研究现状
    2.2 波动率预测研究现状
第三章 期权定价模型
    3.1 期权定价方法
        3.1.1 二叉树期权定价模型
        3.1.2 Monte-Carlo 模拟方法
        3.1.3 Black-Schotes 期权定价模型
    3.2 股票的期权定价方法
        3.2.1 权益资本的期权特征
        3.2.2 期权定价模型
        3.2.3 模型参数的估计
第四章 波动率及预测
    4.1 波动率的“微笑”和期限结构
        4.1.1 波动率概述
        4.1.2 波动率的“微笑”
        4.1.3 波动率的期限结构
    4.2 波动率的传统估计方法
        4.2.1. Newton-Raphson 法
        4.2.2 两分(bisection)法
        4.2.3 综合法
    4.3 现有波动率预测方法
        4.3.1 时间序列方法
        4.3.2 神经网络预测方法
        4.3.3 B-P 算法
第五章 改进混沌支持向量机预测模型
    5.1 混沌相空间重构及特性分析
        5.1.1 动力系统与混沌
        5.1.2 奇怪吸引子的分形
        5.1.3 混沌相空间重构
        5.1.4 混沌特性分析
    5.2 支持向量机
    5.3 基于混合粒子群算法的支持向量机预测模型
    5.4 实例验证
        5.4.1 数据样本选取
        5.4.2 混沌相空间重构及特行分析
        5.4.3 实际预测
第六章 结论
参考文献
致谢
在学期间发表的学术论文和参加科研情况
详细摘要



本文编号：3871240