A neural network versus Black–Scholes: a comparison of pricing and hedging performances

An Erratum has been published for this article in Journal of Forecasting 22(6‐7) 2003, 551 The Black–Scholes formula is a well‐known model for pricing and hedging derivative securities. It relies, however, on several highly questionable assumptions. This paper examines whether a neural network (MLP) can be used to find a call option pricing formula better corresponding to market prices and the properties of the underlying asset than the Black–Scholes formula. The neural network method is applied to the out‐of‐sample pricing and delta‐hedging of daily Swedish stock index call options from 1997 to 1999. The relevance of a hedge‐analysis is stressed further in this paper. As benchmarks, the Black–Scholes model with historical and implied volatility estimates are used. Comparisons reveal that the neural network models outperform the benchmarks both in pricing and hedging performances. A moving block bootstrap is used to test the statistical significance of the results. Although the neural networks are superior, the results are sometimes insignificant at the 5% level. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.     

对西方数学直观的评析

本文从数学方法论的角度,具体论述和评析了西方数学直观随数学发展的不同阶段所表现出的特点和演变方式。     

导弹发射决策专家系统推理机研究与实现

介绍了一种基于灵活、通用的知识表达方法的推理机。它将面向对象方法和问题求解的黑板模型有机结合 ,自带各种控制信息和适宜的不确定性推理算法 ,将知识库分层和模块化 ,极大地提高了推理效率。推理机根据监控信息 ,推理计算出导弹允许发射的合格置信度 ,已应用于导弹发射决策专家系统设计中。     

高校健身健美专家系统的设计和实现

为研究高校健身健美专家系统的设计和实现方法，探索有效的专家系统建造模型，采用．net编程技术，结合模糊技术、神经网络和面向对象等新技术的出现进行系统分析，构建了知识库及两套推理机，使用了自学习机制，提高了专家系统的运行效率。     

一种支持向量回归中超参数自适应方法

在贝叶斯框架下支持向量回归SVR可视为最大化后验MAP回归函数估计的扩展.贝叶斯方法可用来实现模型中超参数的自适应,同时保持SVR稀疏性和凸二次规划的优点.在对SVR的MAP解做Laplace近似获得关于超参数的SVR模型中证据的平滑表达式,使用基于梯度的优化法可导出使证据最大化的最优超参数.通过引入ARD参数到高斯协方差函数中,可进行输入属性的相关性分析和特征选择.给出了在人工和实际回归问题上的应用及其他方法的对比分析.     

用事件-条件-动作规则表示模糊知识的方法

提出了模糊触发器的概念，采用模糊事件、模糊条件和模糊动作来对触发器进行模糊推理，为在主动数据库及其应用领域表达不精确的应用语义特性提供了可行的方法．通过一个“过热警报”的应用实例说明了模糊事件-条件一动作(ECA)触发器的建立及其实现方法．     

似然比检验和贝叶斯推论在雉科分子系统学中的应用

应用似然比检验和贝叶斯推论进行雉科分子系统学研究．所用的56条纫胞色素b基因全序列代表了雉科24属50种以及作为外类群的6个相关属．等级制似然比检验表明该数据集的最佳进化模型为GTR I——G。建立在坚实的统计学基础上的贝叶斯系统树表明雉科可以分为3个分支．特别是包括角雉、松鸡、火鸡和gallopheasant等在内的第3分支的单系群性质得到了充分的支持．深层分支格局的高分辨率和高支持率说明将雉科划分为雉族和鹑族是人为的．结果表明，似然比检验和贝叶斯推论是分子系统学研究的强有力工具．     

企业诊断专家系统的实现

给出了用数据库技术实现企业诊断专家系统的方法，包括知识表示和推广理机。     

基于贝叶斯推理的决策树模型

针对决策树（DT）模型缺乏概率背景这一问题，将贝叶斯推理引入DT模型，提出了一种基于贝叶斯推理的决策树（BDT）模型．在假定所含待定参量的先验与似然的前提下，借助贝叶斯推理获得参量的后验，然后运用逆跳马尔科夫链蒙特卡洛算法对后验抽样，最终求出样本属于某一类别的置信度，从而避免了武断判决．BDT模型以抽样代替拆分与剪枝操作，既直观又灵活，同时在抽样时考虑了不同的树结构与递归分割方案，使得分类准确率得以提高．仿真实验结果表明，BDT模型的平均分类准确率与DT模型相比提高了1．7％～3．5％．     

含隐变量和选择偏差的图模型中的因果推断

Bayes网络常用于多变量间的因果推断,但当存在未观测的隐变量和选择变量时,这种图模型往往无法正确描述观测变量间的因果关系。作者利用在观测变量上构造的最大祖先图模型刻画观测变量间的独立性关系和因果结构,并提出了具体的实现算法,从而可由观测数据来推断这类不完全观测下的部分因果关系。