PSO-SVR方法在权证价格预测中的应用

摘要：

以江铜CWB1(580026)权证为样本,将标的股票价格和权证规定的行权价格之比、无风险利率、波动率和权证到期期限作为输入,权证价格作为输出,利用支持向量回归和粒子群算法进行仿真分析和预测,发现经过PSO算法优化过的SVR方法对权证价格的仿真结果精度高,能够较好地拟合和预测样本权证价格.

关键词：权证、PSO、SVR

所属期刊栏目：9

分类号：F83(金融、银行)

资助基金：广东省哲学社会科学"十一五"规划2008年度学科共建项目08GE-10

在线出版日期：2010-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：56-59,81