1.文德蘭,「利用類神經網路在台灣認購權證評價模型錯價之探討」,國立政治大學資訊管理學系碩士班,碩士論文,民國88年6月。2.王佩甄,「認購權證發行券商避險操作損益分析」,政治大學財務管理學系碩士班,碩士論文,民國90年6月。3.王勝助,「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」,國立雲林科技大學資訊管理系碩士班,碩士論文,民國90年6月。4.何桂隆,「不同波動性估計方法下台灣認購權證評價績效之比較」,國立成功大學企業管理研究所,碩士論文,民國86年6月。5.李沃牆,「計算智慧在選擇權定價上的發展—人工神經網路、遺傳規劃、遺傳演算法」,國立政治大學經濟研究所,博士論文,民國87年6月。6.李忠輝,「隨機波動率選擇權定價—基因演算法之運用」,國立東華大學國際經濟研究所,碩士論文,民國90年6月。7.林佩蓉,「Black-Scholes模型在不同波動性衡量下之表現—股價指數選擇權」,國立東華大學企業管理研究所,碩士論文,民國88年6月。8.林家帆,「以實質選擇權法評估高科技產業股價」,政治大學金融學系碩士班,碩士論文,民國90年6月。9.林聖哲,「不同人工智慧演算方法於認購權證評價績效之研究」,實踐大學企業管理研究所,碩士論文,民國91年6月。10.林達榮、柯娟娟,「不確定營收下實質選擇權法在高雄捷運BOT模式之應用」,運輸計畫季刊,第32卷第1期,民國92年3月,頁151-176。
11.柯淑玲,「運用類神經網路於台股認購權證評價模式之實證研究」,義守大學管理研究所,碩士論文,民國89年6月。12.胡次熙,「期貨與選擇權」,初版,東華書局,台北,民國92年6月。
13.涂新南,「實質選擇權在BOT資本投資決策之應用-以高雄捷運為例」,國立高雄第一科技大學財務管理研究所,碩士論文,民國90年6月。14.曹金泉,「隨機波動度下選擇權評價理論的應用―以台灣認購權證為例」,國立政治大學金融研究所,碩士論文,民國87年6月。15.郭伯聖,「台灣股市認購權證定價模型之實證研究—ANN-GARCH模型之應用」,國立台北大學企業管理學系碩士班,碩士論文,民國91年6月。16.陳安斌、張志良,「運用類神經網路在選擇權評價及避險之研究」,中華管理評論,第3卷第1期,民國89年6月,頁43~57。17.陳怡和,「運用類神經網路在外匯選擇權評價模式之實證研究」,國立交通大學資訊管理研究所,碩士論文,民國86年6月。18.陳威光,「衍生性金融商品—選擇權、期貨與交換」,初版,智勝文化事業公司,台北,民國90年6月。
19.陳威光,「選擇權:理論、實務與應用」,第2版,智勝文化事業公司,台北,民國91年6月。
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。22.馮小蕙,「台灣股票選擇權理性定價之探討」,國立成功大學高階管理碩士在職專班,碩士論文,民國93年6月。23.黃國鳴、陳慧玲、李沃牆,「台股重設型權證的評價―類神經網路的應用」,朝楊科技大學第四屆財金理論與實務研討會論文集,民國90年。
24.黃嘉斌,「選擇權訂價公式手冊」,初版,寰宇,台北,民國88年。
25.黃嘉興、涂新南,「實質選擇權在BOT資本投資決策之應用—以高雄捷運為例」,台灣銀行季刊,第55卷第2期,民國91年6月,頁289-324。
26.楊玉菁,「台灣個股型認購權證評價之研究」,國立彰化師範大學商業教育學系碩士班,碩士論文,民國90年6月。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。
28.趙其琳,「波動性預測模型能力之比較—台灣認購權證實證之研究」,淡江大學財務金融研究所,碩士論文,民國88年6月。29.蔡立光,「台灣上市認購權證定價模型與避險策略之研究」,國立中央大學財務管理學系碩士班,碩士論文,民國88年6月。30.薛淑嫺,「認購權證評價模型之研究—基因演算法與類神經網路之應用」,銘傳大學金融研究所,碩士論文,民國88年6月。
31.顏錫銘,「實質選擇權」,初版,華泰文化事業公司,台北,民國92年9月。
32.Akgiray, V. , “Conditional Heteroscedasticity in The Series of Stock Return Evidence and Forecasts,” Journal of Business, Jan., 1989,pp.55-80.
33.Black, F. and Scholes, M. “The Pricing of Options and Corporate Liabilities,” Journal of Finance Economy 81, pp.637-654.
34.Bollerslev, T. “Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity,” Journal of Econometrics, 31, 1986, pp.307-327.
35.Cuthbertson, K. and Nitzsche D., Financial Engineering:Derivatives and Risk Management, John Wiley ,New York. ,2002
36.Day, T. E. and C. M. Lewis, “The Behavior of The Volatility Implicit in The Price of Stock Index Options,” Journal of Finance Economics, Oct-Dec 1988, pp.103-122.
37.Engle, R., “Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of theVariance of United Kingdom Inflations,” Econometrica, 50, 1982, pp.987-1008.
38.Fleming, J., “The Rationality of Market Volatility Forecasts Implied by S&P 100 Index Options,” Unpublished Manuscript (Duke University, Durham, NC) ,1991.
39.Freedman, R. S. and R. D. Giorgio, “New Computational Architecture for Pricing Derivatives,”Proceedings of the IEEE/IAFE 1996 Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering, 1996, pp.14-19.
40.Hanke M., “Neural networks vs. Black-Scholes: An Empirical comparison of The PricingAccuracy of Two Fundamentally Different Option Pricing Methods,”Journal of Computational Intelligence in Finance, January-February, 1999, PP.26-34.
41.Hauser, S., and Lauterbach, B., “The Relative Performance of Five Alternative Warrant Pricing Models,” Financial Analyst Journal, January, 1997, PP.55-61.
42.Hebb, D., “The Organization of Behavior,” John Wiley, New York, 1949.
43.Hopfield, J. and D. Tank, “Neural Computation of Decision in Optimization Problems” Biological Cybernetics, Vol.52, 1985, pp.141-152.
44.Hutchinson, J., A. Lo and T. Poggio, “A Nonparametric Approach to Pricing and Hedging Derivative Structure via Learning Networks,” Journal of Finance, Vol. 49, 1994, PP.851-889.
45.Jang, J. S. R., “ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System,”IEEE Trans. On Syst., Man and Cyber., Vol.23, No.3, 1993, pp.665-684.
46.Jorion, P., “Prediction Volatility in The Foreign Exchange Market,” Journal of Finance, Vol.50,1995 ,pp.507-528.
47.Kohonen, T, “Self-organization and Associative Memory,” Springer, 1984.
48.Lajbcygier, P., C. Boek, A. Flitman and M. Palaniswami, “Comparing Conventional and Artificial Neural Network Models for The Pricing of Options on Futures,” Neurovest Journal, Vol.4, November-December, 1996, PP.16-24.
49.Lamoureux, Christopher G. and William D. Lastrapes, “Forecasting Stock Return Variance: Toward An Understanding of Stochastic Implied Volatilities,” Unpublished Manuscript (Washington University, St. Louis, MO), 1990.
50.Lauterbach, Bech. , and Paul Schultz., “Pricing Warrants: An Empirical Study of the Black-Scholes Model and Its Alternatives,” The Journal of Finance, 1990, PP.1181-1209.
51.McCulloch, W. S. and W. Pitts, “A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity,” Bulletin of Mathematical Biophysics, Vol.5, No.1, 1943, pp.115-133.
52.Paul, L., “Improving Option Pricing With the Product Constrained Hybrid Neural Network” IEEE TRANSACTION ON NEURAL NETWORK, Vol.5, No.2, 2004, pp.465-476.
53.Rosenblatt, F., “The Perceptron, A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in Brain,” Psych. Review, Vol.62, 1958, pp.386-408
54.Rumelhart, D. E. and J. L. McClelland, “Parallel Distributed Processing:Explorations in Microstructure of Cognition,” Massachusetts: MIT Press, Vol.1: Foundation, 1986.
55.Shin-Herng, C. and Steven Freund, “Volatility Estimation for Stock Index Options: GARCH Approach,” The Quarterly Review of Economics and Finance, vol.36, 1996, pp431-450.
56.Werbos, Robert E., “Beyond Regression: New Tools for Prediction and Analysis in the Behavioral Sciences,” PhD Thesis, Harvard University.
57.White, H., “Learning in Artificial Neural Networks Statistical Perspective,” Neural Computation, Vol.1, 1996a, PP.425-464.
58.White, H., “Option Pricing in Modern Finance Theory and the Relevance of ArtificialNeural Networks,” paper presented at ICONIP’96, Hong Kong, 1996b.