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.     

基于神经网络智能天线的一种波达方向估计方法

该文提出利用径向基函数神经网络来估计无线通信中智能天线的信号到达方向．为了减少输入，利用信号相关阵的对称性质，仅考虑相关阵中的上三角或下三角的部分元素作为网络的输入量，计算量较小．计算机模拟结果表明，该方案是有效的．     

焊接过程的RBF神经网络建模

介绍了RBF神经网络的性能和算法结构 ,建立了RBF神经网络在船舶焊接过程中用于焊接变形预测分析的模型 ,并探讨了其应用和发展趋势     

Lorenz混沌系统的输入—输出性质分析

研究了Lorenz混沌系统的一类输入—输出性质，采用Lyapunov直接方法和数值仿真等研究方法，对Lorenz混沌系统的解的范数分别与输入信号的振幅、角频率之间的关系进行了分析，得出了诸多有意义而在线性系统中没有的结论，这对进一步研究Lorenz系统有重要的参考意义。     

螺旋霉素发酵过程动态建模的神经网络方法

对文题所述方法,根据实验数据进行仿真研究,获得了满意的结果。为高度复杂的非线性生化过程的模型化提供了一条新的途径。     

发酵过程混合神经网络模型及其仿真

提出了一种新型的发酵过程混合神经网络模型，该模型由非线性神经网络和线性神经网络两部分组成，由于非线性神经网络采用结构具有线形式的Flat网络，两个网络能够合并为同一表达式，并具有线性形式，可采用线性最小二乘法求解网络权值，与串联结构及串并联结构混合神经网络模型相比，该模型训练方式简单，并可方便地使用在线辨识算法。     

基于RBF网络的混沌时间序列的建模与多步预测

提出将RBF神经网络应用于混沌时间序列的建模与预测中 ,设计了一个三层RBF网络结构 ,说明了RBF网络用于混沌时间序列建模和预测时的基本性质。仿真结果表明 ,RBF网络模型对混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的一步及多步预测精度。采用RBF网络进行混沌时间序列的建模和预测能够取得比其它方法好得多的效果。     

人工神经元网络及其在系统仿真中的应用

本文简要地介绍了人工神经元网络的基本概念、主要特征及其发展历史,评述了几种有代表性的神经元网络模型。在此基础上,探讨了人工神经元网络在系统仿真中可能的应用方向。     

神经网络自适应滤波器在故障诊断中的应用

分析了用自适应滤波器进行故障诊断的方法．针对该方法在计算上要花费大量时间、难于完成实时诊断任务的缺点，提出了用神经网络自适应滤波器来完成故障诊断的方法．神经网络有极快的运行速度，能很好地完成实时诊断任务．     

基于广义混沌同步的数字图像隐藏方案

基于广义混沌同步理论，提出了一种适于网络图像传输的隐藏数字图像的安全通讯方案．构造了一个六维广义混沌同步系统作为新方案的加密器，理论分析和计算机模拟说明本方案具有较高的保真度和较强的抗破译能力．