基于BP神经网络和RBF神经网络的期权定价

张轶1; 林建忠1; 尚建辉2

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基于BP神经网络和RBF神经网络的期权定价

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建立BP神经网络模型和两种径向基函数(RBF)神经网络模型,对以花旗集团为标的股票的看涨和看跌期权进行了模拟定价,并利用四项误差指标比较三种模型和B-S公式的定价预测能力。结果表明,在四种模型中,神经网络模型对期权的定价结果优于B-S模型;而在三种神经网络模型中,基于K-均值聚类算法和伪逆法的径向基函数神经网络对看涨期权的预测精度最高。

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来源
《统计学与应用》 |2013年第4期|P.119-126|共8页
作者
张轶1; 林建忠1; 尚建辉2;
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作者单位

[1]上海交通大学数学系,上海;

[1]上海交通大学数学系,上海;

[2]jhshang@sjtu.edu.cn;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类自动化基础理论;
关键词
期权定价; B-S模型; BP神经网络; 径向基函数神经网络;

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