基于人工智能的隐含波动率的敏感度的研究

摘要：

隐含波动率是指在市场中观察的期权价格所蕴涵的波动率.不同种类的期权价格对波动率的敏感度不同,本文建立了小波神经网络和遗传算法相结合的模型,将期权按钱性进行分类,提出了加权的隐含波动率作为神经网络的输入变量,通过遗传算法来求取不同种类期权的隐含波动率的最优权重.在香港衍生品市场的实证中表明,本文所提出的模型要优于传统的Black-Scholes模型和其它在本文中提到的神经网络模型.

关键词：期权定价、人工智能、Black-Scholes模型、钱性、隐含波动率

所属期刊栏目：16

分类号：F830.9(金融、银行)

在线出版日期：2008-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：125-130