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.     

模糊划分有效性函数的构建与应用

首先在常规的Bezdek模糊划分模型的基础上,引入了考虑权重的模糊划分模型;并根据数理统计中的方差分析理论和信息论中的信息熵理论,构建了模糊F统计量、模糊划分熵,F统计量用来确定最佳划分数,模糊划分熵用来检验模糊划分的有效性.最后通过实际算例对这两个函数的判决功能和F统计量的鲁棒性进行了研究.     

一类不确定非线性系统的鲁棒稳定控制器的设计

运用微分流形的分布为工具，先将一类多输入多输出不确定非线性系统通过对角状态反馈变换为一个状态矩阵为区间矩阵的不确定线性系统，把非线性系统的不确定性和对角状态反馈变换误差转化为区间矩阵。再对区间矩阵系统应用实对称矩阵集合的最小上界定理进行鲁棒控制器设计，从而达到对原非线性系统的鲁棒稳定控制。最后通过一个算例验征了该方法的有效性。     

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.     

A ROBUST DECOMPOSITION OF LINEAR PROGRAMMING USING A GOAL-PARTITIONING METHOD

The Dantzig/Wolfe linear programming decomposition algorithm has had important economicinterpretations as well as a widespread impact on solving large scale linear programming problem.Inthis paper we consider a similar underlying structure,where however there is only one couplinginequality or equation.With this simplification,we demonstrate how to achieve an equitable partitionof the overall coupling resource to individual subproblem constraints through a simple iterationprocedure which appears to be very efficient.     

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。     

在UBBE框架下考虑不肯定的上界的估计方法

对目前的ＵＢＢＥ模型进行了适当的推广，使在解决估计问题时可以考虑那些可能是误差上界的数值，并在此基础上提出了一种方法，能够通过对估计精度和可靠性进行合理的权衡确定所需估计值，实际案例研究结果表明所提方法能够较好地解决估计精度和可靠性之间的矛盾。     

非线性模糊直接鲁棒自适应控制的后推设计

采用模糊直接控制方法,针对一类非线性多入多出系统,提出了一种带有连续鲁棒项的鲁棒自适应控制方法.在此基础给出了高阶多入多出系统的鲁棒自适应的后推设计方法.在鲁棒项合理简化的情况下,给出了系统Lyapunov意义下的稳定性证明,简略分析了各设计参数的物理意义及其对系统性能的影响.理论分析和仿真实验均显示,本方法可以使系统全局渐近稳定,且选取恰当的设计参数可保证系统对输入信号的跟踪达到任意精度;并且由于鲁棒项的引入可使系统的设计更具灵活性.     

在线信息产品捆绑定价研究

基于在线信息产品交易各方的互动关系,考虑网络接入商与信息产品生产商各自市场垄断力的对比,研究了两者进行价格决策的先后顺序对信息产品捆绑的最终价格和对信息产品厂商采用捆绑销售策略的影响.研究结果表明当两者同时进行价格决策时,两者均分市场利润;当两者进行序贯博弈时,先决策价格者将获得先动者优势,且消费者在此情形下的总支付将大于当两者同时决策时的总支付;信息产品厂商采用何种捆绑策略与其决策顺序无关,仅与被捆绑产品的捆绑价值参数相关.     

基于稳健关联向量回归的黑液波美度软测量

针对造纸工业碱回收蒸发工段黑液波美度不易在线实时测量的现状,提出一种基于稳健关联向量回归的软测量方法,建立黑液波美度的软测量模型,实现黑液波美度的在线测量。稳健关联向量回归方法通过最大化一个建立在稳健子集上的似然函数得到模型的参数,同时保证回归的稳健性。构造了迭代算法来计算稳健关联向量回归,在优化超参数的同时,寻找稳健子集。实验结果表明,用该方法建立波美度软测量模型不仅是可行的和有效的,而且能够克服异常点的影响。