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研究生:孫嘉鴻
研究生(外文):Chia-hung Sun
論文名稱:灰預測與演化式類神經網路應用於台指選擇權之研究
論文名稱(外文):The Application of Grey Prediction and Genetic Artificial Neural Network for Taiwan Index Option
指導教授:周宗南周宗南引用關係
指導教授(外文):Tsung-nan Chou
學位類別:碩士
校院名稱:朝陽科技大學
系所名稱:財務金融系碩士班
學門:商業及管理學門
學類:財務金融學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2004
畢業學年度:92
語文別:中文
論文頁數:116
中文關鍵詞:灰預測演化式類神經網路未平倉量
外文關鍵詞:grey predicitongenetic artificial neural networkopen interest
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自Black-Scholes選擇權訂價模型問世以來,解決了選擇權在訂價上的理論依據。但模型本身過多的假設並不合於現實環境中的實際情形;而灰預測與類神經網路的應用對於處理非線性的問題有不錯的效果,模型本身更不需要任何假設,因此,實務上這兩種模型經常被用來做為預測的工具。

本研究針對台指選擇權為研究標的,探討演化式類神經網路與灰預測在選擇權價格訂價上的表現,並與傳統的Black-Scholes模型做比較。在類神經網路的架構上,以基因演算法求得最適網路架構,分別將不同波動率做為輸入變數,並且加入未平倉量變數探討其對於模型的預測能力是否有所提升;在灰預測的部份,採用傳統的GM(1,1)模型,以累加生成(AGO)來處理龐大的數據,並且利用滾動建模的方式得到預測值。在衡量績效的準則上,採用MAE、MSE、RMSE三種方式做為模型預測值的評估標準。

實證結果發現,演化式類神經網路模型在預測的表現上優於傳統B-S模型,且在加入未平倉量變數後,對於模型的預測能力有顯著的提升;而灰預測模型在表現上卻不如傳統B-S模型。
Has been published since the Black-Scholes option set price model,Has solved the option in the set price theory basis. But model itself excessively many suppositions certainly is not in harmony with in the realistic environment the actual situation; But the grey prediction has the good effect with the kind of artificial neural network application regarding the processing non-linear question, model itself does not need any supposition, therefore, in the solid service these two kind of models are frequently used for to do for the forecast tool.

This research refers to the option in view of for the research sign, the discussion evolution type class artificial neural network and the grey prediciton in the option price set price performance, and does with the traditional Black-Scholes model compares. In on the kind of artificial neural network overhead construction, to the gene develops the algorithm to obtain the most suitable network overhead construction, respectively makes the different wave pace is the input variable, and joins open interest variable to discuss it regarding the model forecast ability whether does have the promotion; In the grey predition part, uses traditional GM (1,1) the model, accumulates the production (AGO) to process the huge data, and uses rolls the modelling way to obtain the forecast value. In the weight achievements criterion, uses MAE, MSE, the RMSE three ways does for the model forecast value appraisal standard.

The real diagnosis result discovered that, the evolved type class artificial neural network model surpasses the traditional B-S model in the forecast performance, also after joins open interest variable, has reveals the promotion regarding the model forecast ability; But the grey predition forecast the model actually is inferior to the traditional B-S model in the performance.
中文摘要…………………………………………………………..I
英文摘要………………………………………………………….II
表 目 錄........……………………………………………….VI
圖 目 錄….....................………………………….VII
第一章 緒 論………………….…..……………….……….1
第一節 研究動機…………………………………………………1
第二節 研究目的…………………………………………………3
第三節 研究方法與步驟…………………………………………5
第四節 研究架構........................…………………8
第二章 文獻回顧……………………………….………………..9
第一節 選擇權與指數選擇權之介紹……………………………9
第二節 選擇權評價模型相關文獻…………………………….21
第三節 波動率估計模型於選擇權相關文獻………………….23
第四節 類神經網路模型研究……………………….…………31
第五節 灰色理論……………………………………………….51
第三章 研究方法……………………………….……………….60
第一節 實證研究架構……………………………………….…60
第二節 資料來源……………………………………………...61
第三節 資料篩選的標準…………………………………….…63
第四節 波動率的估算……………………………………….…64
第五節 未平倉量……………………………………………….67
第六節 演化式類神經網路模型…………………………….…70
第七節 灰預測模型………………………………………….…75
第八節 評估方法…………………………………………….…88
第四章 實證結果與分析……………………………….…….…90
第一節 資料敘述…………………………………………….…90
第二節 模型評價結果與分析……………………………….…91
第五章 結論與建議.……………………………………………107
參考文獻……………………….…………………………………110

表 目 錄

表2-1 選擇權影響因子…………….………………………….…15
表2-2 敏感度分析參數…………….…………………………….16
表2-3 台灣證券交易所股價指數選擇權契約規格……….…….17
表2-4 波動率估計模型於選擇權之相關文獻整理表…….…….27
表2-5 類神經網路模型應用於選擇權價格之相關文獻整理表…49
表2-6 灰色理論應用之相關文獻整理表…………………………57
表3-1 新舊多空單進場對應之未平倉變化情形………………..69
表3-2 GA及倒傳遞類神經網路設定參數值…………………....75
表3-3 2003年5月份台指選擇權最後四筆之收盤價……….…..77
表3-4 2003年5月份台指選擇權最後四筆之收盤價………..….80
表3-5 2003年5月份台指選擇權最後四筆之收盤價…………...84
表4-1 選擇權資料敘述統計量………………………………....90
表4-2 GANN模型最適結構參數表…………………………..……91
表4-3 不同波動率間預測值結果評估…………………………..92
表4-4 無加入未平倉量因子的結果評估………………….…...96
表4-5 兩者比較表………………………………………….…..100
表4-6 灰預測值與B-S值結果評估………………….…….…..101

圖 目 錄

圖1-1 研究架構圖……………………………………………..….8
圖2-1 買入買權圖……………………………………………....10
圖2-2 賣出買權圖………………………………………………..10
圖2-3 買入賣權圖………………………………………………..11
圖2-4 賣出賣權圖………………………………………………..11
圖2-5 人類神經系統示意圖……………………………………..33
圖2-6 單層認知圖………………………………………………..38
圖2-7 多層認知圖………………………………………….…….38
圖2-8 基因演算法的基本流程…………………………………..44
圖3-1 波動率計算簡述圖………………………………………..64
圖3-2 演化式類神經網路運作流程……………………….…...72
圖3-3 灰預測模式的運作流程…………………………………..76
圖4-1 P 與P 關係走勢圖……………….……………………...93
圖4-2 P 與P 關係走勢圖………………….………………..….94
圖4-3 P 與P 關係走勢圖…………………….…………….…..94
圖4-4 P 與P 關係走勢圖……………………….…………….…95
圖4-5 P 與P 與P 關係走勢圖……………………..…….….…95
圖4-6 P 與P 關係走勢圖…………………………….………….97
圖4-7 P 與P 關係走勢圖……………………………….……….97
圖4-8 P 與P 關係走勢圖………………………………….…….98
圖4-9 P 與P 關係走勢圖…………………………………….….98
圖4-10 P 與P 與P 關係走勢圖…………………………..…...99
圖4-11 P 與P 關係走勢圖………………………………………102
圖4-12 P 與P 關係走勢圖………………………………………102
圖4-13 P 與P 關係走勢圖……………………….………….…103
圖4-14 P 與P 關係走勢圖……………………………………..103
圖4-15 P 與P 與P 關係走勢圖………………………….…...104
參考文獻
一、中文文獻
1.王春笙 (1996), 「以技術指標預測台灣股市股價漲跌之實證研究—以類神經網路與複迴歸模式建構」,碩士論文,國立台灣大學資訊管理研究所,台北。
2.王勝助 (1998),「運用智慧型系統在認購權證評價模式、避險及投資策略之研究」,碩士論文,國立雲林科技大學資訊管理研究所,雲林。
3.朱佩亭 (1996), 「運用遞迴式類神經網路為基礎之股票交易決策支援系統」,碩士論文,國立台灣大學資訊管理研究所,台北。
4.余尚武、楊政麟 (1998),「運用類神經網路於股價指數之套利—以日經225指數為例」,證券市場發展,第十卷,第四期,第111-149頁。
5.李建信 (2001),「台指選擇權之評價—ANN與GANN模型之績效比較」,碩士論文,真理大學財經研究所,台北。
6.呂國宏 (2000),「運用演化式類神經網路預測台灣股市行為之研究」,碩士論文,國立政治大學資訊管理研究所,台北。
7.周育蔚 (1996),「利用類神經網路建立台灣股價預測模型」,碩士論文,國立台灣大學商學研究所,台北。
8.周慶華 (2001), 「整合基因演算法及類神經網路於現貨開盤指數之預測—以新加坡交易所摩根台股指數期貨為例」,碩士論文,輔仁大學金融研究所,台北。
9.林佩蓉 (2000),「Black-Scholes模型在不同波動性衡量下之表現—股價指數選擇權」,碩士論文,國立東華大學企業管理研究所,花蓮。
10.林建成 (2001),「遺傳演化類神經網路於台灣股市預測與交易策略之研究」,碩士論文,東吳大學經濟研究所,台北。
11.林聖哲 (2001),「不同人工智慧演算方法於認購權證評價績效之研究」,碩士論文,實踐大學企業管理研究所,台北。
12.林曉雯 (1997), 「類神經網路在台灣股市投資之應用—指標選取與回饋式網路架構之建立」,碩士論文,國立台灣大學資訊管理研究所,台北。
13.施能仁、劉定焜 (1998),「台灣股價指數之避險操作—灰色滾動模式預測」,灰色系統學刊第1卷第2期。
14.柯淑玲 (1999),「運用類神經網路於台股認購權證評價模式之實證研究」,碩士論文,義守大學管理科學研究所,高雄。
15.康億毅 (1996),「台灣證券市場的灰色建模」,碩士論文,國立台灣科技大學電機工程研究所,台北。
16.唐宜楷 (1998),「台灣加權股價指數預測—灰色預測之運用」,碩士論文,國立台灣大學財務金融研究所,台北。
17.張志良 (2003),「人工智慧應用於選擇權評價及避險與套利交易之研究」,碩士論文,國立交通大學資訊管理研究所,新竹。
18.張政一 (2000),「類神經網路於有價證券預測股價及漲跌之研究」,碩士論文,中國文化大學企業管理研究所,台北。
19.張振魁 (2000),「以類神經網路提高股票單日交易策略之獲利」,碩士論文,國立中央大學資訊管理研究所,桃園。
20.張鐘霖 (2003),「波動率模型預測能力的比較—以台指選擇權為例」,碩士論文,國立中正大學財務金融研究所,嘉義。
21.陳怡和 (1997),「運用類神經網路在外匯選擇評價模式之實證研究」,碩士論文,國立交通大學資訊管理研究所,新竹。
22.陳煒朋 (1999),「GARCH模型與隱含波動性模型預測能力之比較」,碩士論文,淡江大學財務金融研究所,台北。
23.曾思博 (1998),「類神經網路於股價預測與資金配置之應用」,碩士論文,國立中央大學資訊管理研究所,桃園。
24.葉怡成 (2002),「類神經網路應用與實作」,儒林圖書有限公司。
25.溫坤禮 (2002),「灰預測原理與應用」,全華科技圖書股份有限公司。
26.楊孟龍 (1999),「類神經網路於股價波段預測及選股之應用」,碩士論文,國立中央大學資訊管理研究所,桃園。
27.趙其琳 (1999),「波動性預測能力比較—台灣認購權證之實證研究」,碩士論文,淡江大學財務金融研究所,台北。
28.趙 嬙 (2003),「灰色預測理論應用於汽車產業預測之研究—以台灣、大陸市場為例」,碩士論文,朝陽科技大學企業管理研究所,台中。
29.鄭亦妏 (2003),「在Black-Scholes評價模型下台指選擇權最適波動性估計方法之研究」,碩士論文,淡江大學管理科學研究所,台北。
30.鄭美幸 (1999),「灰色理論與時間序列模型在匯率預測績效上之比較」,台灣金融財務季刊,第3輯第3期。
31.劉克一 (2001),「以遺傳演算法演化類神經網路在股價預測上的應用」,碩士論文,真理大學管理科學研究所,台北。
32.劉宛鑫 (2001), 「運用股價原始資訊建構股價預測模型—類神經網路之應用」,碩士論文,國立高雄第一科技大學金融營運研究所,高雄。
33.劉瑞鑫 (2003), 「時間序列與人工智慧方法在台股指數報酬率預測之績效比較」,碩士論文,朝陽科技大學財務金融研究所,台中。
34.謝坤民 (1997),「長期火災保險之研究」,碩士論文,逢甲大學保險研究所,台中。
35.顏思偉 (1997),「產業關聯最適結構之灰色預測研究與應用」,碩士論文,國立彰化師範大學商業教育研究所,彰化。
36.蘇木春、張孝德 (1997),「機器學習:類神經網路、模糊系統以及基因演算法則」,全華科技圖書股份有限公司。
37.鍾秀培 (1997),「運用類神經網路建構指數套利模型:以日經225指數為例」,碩士論文,國立交通大學資訊管理研究所,新竹。
38.鍾澄吉 (1997),「運用類神經網路預測選擇權評價模式中股票價格波動率之實證研究」,碩士論文,國立交通大學資訊管理研究所,新竹。











二、英文文獻
1. Amilon, H. (2001) “A Neural Network Versus Black-Scholes : A Comparison of Pricing and Hedging Performance,” Working Paper, Dept. of Economics, Lund University
2. Black, F. and M. Scholes (1973) “The pricing of options and corporate liabilities,” Journal of Political Economy, vol.81, pp:637-359
3. Bollerslev, T, R. Chou and K. Kroner (1992) “ARCH Modeling in Finance,” Journal of Econometrics, vol.52, pp:5-59
4. Canina, L. and S. Figlewski (1993) “The Informational Content of Implied Volatility” Review of Financial Studies, vol.6, pp:659-681
5. Chang, K. H. and C. S. Wu (1998) “A Gray Time Series Model on Forecasting the Chinese New Year Effect in the Taiwan Stock Market,” Journal of Grey System, 1(1), pp:55-63
6.Chiras, D. P. and S. Manaster (1978) “The Information Content of Option Prices and a Test of Market Efficiency,” Journal of Financial Economics, vol.6 pp:213-234
7.Christensen, B. J. and N. R. Prabhala (1998) ”The Relation between Implied and Realized Volatility,” Journal of Financial Economics, vol.50, pp:125.150
8. Cox, J. C., S. A. Ross and M. Rubinstein (1979)“Option pricing : a simplified approach,” Journal of Financial Economics, vol.7, pp:229-263
9. Deng, J. Guo, H. Xu, S. Xiong, J. and Chen M.(1988) “Essential Topics on Grey System : Theory and Application,” Huazhong University of Science and Technology, Beijing : China Ocean Press
10.Gemmill, G.(1986) “The Forecasting Performance of Stock Options on the London Traded Options Marker,” Journal of Business Finance and Accounting, vol.13, pp:535-546
11. Gwilym, O. A. and M. Buckle (1999) “Volatility Forecasting in the Framework of the Option Expiry Circle,” Journal of Finance, vol.5, pp:73-94
12.Hanke, M.(1997) “Neural network approximation of option-pricing formulas for analytically intractable option-pricing models,” Journal of Computational Intelligence in Finance, vol.5, pp:20-27
13.Hanke, M.(1999) “Neural networks vs. Black-Scholes : an empirical comparison of the pricing accuracy of two fundamentally different option pricing methods,” Journal of Computational Intelligence in Finance, vol.7, pp:26-34
14.Hull, John, and Alan White, (1987)“The Pricing of Options on Assets with Stochastic Volatilities,” Journal of Finance, vol.42, pp:281-300
15.Lajbcygier, P. et al.(1996) “Comparing conventional and artificial neural network models for the pricing of options on futures,” Journal of Computational Intelligence in Finance, vol.4, pp:16-23
16.Lamoureux, C. G. and W. D. Lastrapes (1993)“Forecasting Stock Return Variance : Understanding Stochastic Implied Volatility,” Review of Financial Studies, vol.6, pp:293-326
17.Lauterbach, B. & P. Schultz (1990) “Pricing Warrants : An Empirical Study of the Black-Scholes Model and Its Alternatives,” Journal of Finance, vol.45, pp:1181-1209
18.Lin, Man (1989) “An Application of the GM(1,1) Model : The Prediction of Flight Safety,” Journal of Grey System, 1(1) pp:99-102
19.Macbeth, J.D. & L.J. Merville (1979)“An Empirical Examination of Black-Scholes Call Option Pricing Model,” Journal of Finance, vol.34, pp:1173-1186
20.Rubinstein, M.(1985) “Nonparametric Tests of Alternative Option Pricing Models Using All Reported Trades and Quotes on the 30 Most Active CBOE Option Classes from August 23, 1976 through August 31, 1978,” Journal of Finance vol,.40 pp:455-480
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