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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陳定中
研究生(外文):Chen Ting Chung
論文名稱:台股認購權證價格預測-BS模型與類神經網路之比較
指導教授:葉怡成葉怡成引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:中華大學
系所名稱:土木工程學系碩士班
學門:工程學門
學類:土木工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2006
畢業學年度:94
語文別:中文
論文頁數:149
中文關鍵詞:選擇權認購權證B-S模型類神經網路迴歸分析
外文關鍵詞:OptionWarrantBlack-Scholes Modelneural networksBack-propagation Networks
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本研究利用倒傳遞神經網路(BPN)與分析調整綜合網路(AASN)配合歷史波動率,來預測台灣認購權證的理論價格,與B-S模型預測價做比較。結果發現,在價格預測部分, B-S模型配合隱含波動率之預測權證價格結果最佳,而類神經網路單一標的物模型預測價格次之,再其次為類神經網路綜合標的物模型預測價格,B-S模型配合隱含波動率所預測之權證價格準確度最差。而在權證預測價格對實際價格的解釋能力上, B-S模型配合隱含波動率之預測權證價格結果最佳,而類神經網路綜合標的物模型次之,再其次為類神經網路單一標的物模型,B-S模型配合隱含波動率所預測之權證價格準確度最差。
摘要 I
致謝 II
目錄 III
圖目錄 V
表目錄 X
第一章 前言 1
1-1 研究背景 1
1-2 研究方法 2
1-3 研究內容 4
第二章 文獻回顧 6
2-1選擇權與認購權證 6
2-1-1 選擇權 6
2-1-2 認購權證 6
2-1-3 選擇權專有名詞 8
2-2 BLACK-SCHOLES評價模型簡介 10
2-3 類神經網路 13
2-3-1 BPN倒傳遞神經網路 14
2-3-2 AASN分析調整綜合網路 16
2-4 選擇權績效評價應用之相關文獻 20
2-4-1 B-S模型應用於選擇權定價 20
2-4-2 類神經網路應用於選擇權定價 26
第三章 基於B-S模型之評價 30
3-1 前言 30
3-2 B-S實證模型 31
3-2-1樣本來源 31
3-2-2 B-S模型參數估計 32
3-3 B-S模型分析結果 34
3-3-1 B-S模型分析結果 34
3-3-2 績效評估 59
3-3-3 預測價格與實際價格之關係 61
3-4 B-S模型輸入因子影響之分析 64
3-5 結論 67
第四章 基於類神經網路之評價 68
4-1 前言 68
4-2 類神經網路分析 68
4-3 類神經網路分析結果 70
4-3-1分析結果 71
4-3-2績效評估 103
4-3-3預測價格與時際價格關係 103
4-4類神經網路與B-S模型輸入因子影響之比較 110
4-5 結論 112
第五章 結論與建議 114
5-1 結論 114
5-2 建議 117
參考文獻 119
附錄A類神經網路模型所使用之權證資料 125
附錄B B-S模型散佈圖 126
附錄C類神經網路模型散佈圖 134
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20.陳煒朋,「GARCH 模型與隱含波動性模型預測能力之比較」,淡江大學財務金融研究所,碩士論文,民國88年6月。
21.單應翔,「台灣認購權證定價模型選擇之研究」,長庚大學管理研究所,碩士論文,民國87年6月。
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27.葉怡成,「類神經網路模式應用與實作」,第2版,全華科技,台北,民國88年。
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