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.     

TCP拥塞控制分析模型

介绍了研究传输控制协议 (TCP)拥塞控制问题的各种分析模型 ,指出了研究TCP拥塞控制的主要目标 .对当前国内外的研究动态给予了讨论 ,并对当前现有模型根据其流量范围和使用的分析工具进行了分类概括 .最后概要地阐述了在端到端和在网络中进行拥塞控制的相互关系     

首次公开发行股票(IPO)定价模型的评析

对首次公开发行股票定价的三种模型的假设条件、应用优势和局限性进行了评估.     

有交易费用的衍生物定价模型

该文对考虑交易费费用的衍生物定价方程进行了研究，证明了在一定条件下其可化为线性偏微分方程求解，并得出了具体的定价公式。     

实物期权在折扣销售上的创新应用

介绍了实物期权定价技术,为中国电信“一元小灵通”建立了定价模型,探讨了其中所隐含的实物期权定价技术,并评价了其潜在的风险、盈利及取得盈利的相应条件。     

需求价格弹性理论在价格策略中的应用

需求弹性在企业经营中是一个非常重要的问题。本文首先论述了需求弹性的一般含义,由此分析需求弹性在市场预测中的应用和在企业价格决策中的重要性,以及如何制定企业的价格策略。     

APT 理论的非参数解释

本文用非参数回归方法中的核函数法和最近邻法来解释ＡＰＴ理论．通过不同核函数的选择和最近邻估计中参数的变化以及鲁棒性回归的辅助解释,来寻找ＡＰＴ理论较好的非参数解释．     

沪市新股发行走价方法探析

在对股票价格与每股净资产、每股收益、行业因素、沪市综合指数关系分析的基础上，以2001年3月1日沪市A股开盘价为准对股价与相关指标进行回归，得到新股上市价格的预测模型。然后，根据新股发行后每股净资产随发行价格的提高而增长这一特点进行求解，求出了全面反映每股净资产、每股收益、行业因素、沪市A股综合指数纳新股上市定价模型，该模型共考虑了5种因素，弥补了新股定价只考虑市盈率单一因素的不足。     

多瓶颈节点ATM网络预测拥塞控制方法

应用广义预测控制(GPC)方法,对多瓶颈节点的网络设计了一种ABR反馈控制方法,保证了闭环控制的稳定性,降低了网络的拥塞程度和持续时间,最大化了网络资源的利用率,同时极小化了高优先级业务对系统性能的影响.     

基于数据仓库的城市交通拥堵疏导数据管理

从分析城市交通拥堵疏导管理决策中数据来源的多样性及异构性出发，为实现对各种数据和信息的汇总和综合，提出了城市交通拥堵疏导管理数据仓库的体系结构，探讨了该体系结构建立中的数据抽取与转换，元数据、中央数据库与数据集市，数据访问与分析等重要组成部分，并且，通过主题，维度，粒度及分割等概念的引入，着重研究了该数据仓库中的数据组织与数据模型的建立，从而为城市交通拥堵疏导管理决策提供一个统一、综合的数据环境。