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.     

太极的四维图象--大统一的宇宙结构

将<太极图>解析成太极图的四维图象,并根据<周易>的周而复始、生生不息的宇宙法则和现代物理学研究成果构画出太极宇宙模型,同时指出太极宇宙模型的基本特征及特点.根据太极宇宙模型、<周易>原理和现代科学成就提出并描述出大统一的宇宙结构图景,指出"炁天人合一"是易学思想的精髓、太极法则,即宇宙的主体时空观和宇宙的客观本体观的统一.本文提出的太极宇宙模型及大统一的宇宙结构与欧美等国科学家最近提出的循环宇宙、中空宇宙有异曲同工之妙.     

Bang bang control of unified chaotic system

The unified chaotic system contains the Lorenz system and the Chen system as two dual systems at the two extremes of its parameter spectrum. This paper presents the design of bang bang controller for unified system and multitude of numerical experiments under various control parameters. Numerical experiments meet the theoretic proof perfectly and convincingly demonstrated the controller can be effectively used for unified systems with uncertainty of the equilibrium points. The method enriches the applications of chaotic control. Foundation item: Supported by the National Natural Science Foundation of China(50209012) Biography: Deng Xiao-ming (1980-), male, Master candidate, research direction: chaos control.     

模式语义链元建模及其应用

大粒度的模型转换是模型驱动软件开发场景下的重要技术需求，仅通过定义通用模型转换语言不足以满足这一需求，其中一个原因是通用模型转换语言工作在特定建模语言的元模型层次而非一般设计意图层次上．文中提出一种模式语义链(PSL)元建模方法．通过重型扩展统一建模语言(UML)元模型以直接形式化描述可表达一般设计意图的模式，并应用UML动作语义和元模型继承实现模式自动生成及转换．该方法为实现一船设计意图层次上的大粒度模型转换提供了有效支持．     

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。     

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.     

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．