【摘 要】
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本文探讨径向基(RBF)人工神经网络和支持向量回归(SVR)在权证价格分析中的应用,根据RBF网络的原理、数理表达和拓扑结构,以及粒子群优化算法和支持向量回归方法的基本原理和
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本文探讨径向基(RBF)人工神经网络和支持向量回归(SVR)在权证价格分析中的应用,根据RBF网络的原理、数理表达和拓扑结构,以及粒子群优化算法和支持向量回归方法的基本原理和数理表达,以康美CWB1(580023)权证和江铜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RBF神经网络和粒子群算法优化下的RBF-SVR.回归方法和进行了仿真分析和预测并对实证结果进行了分析,同时将预测结果与BS模型预测结果做了对比。根据实证结果,发现针对样本数据的短期预测中,RBF网络模型和PBF-SVR模型能够较好的拟合和预测样本权证价格,对权证价格的仿真结果精度较高,与实际价格偏差较小,在价格预测的精度上优于BS模型,对我国权证市场价格分析方法和价格预测手段的扩展具有其自身的意义。
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