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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2004.2
- 수록면
- 725 - 728 (4page)
이용수
초록· 키워드
최근 다양한 금융 데이터를 신경망 이론을 비롯한 최적화 기법을 통해 모델링 하려는 시도가 증가하고 있다. 이러한 시도는 블랙숄즈 모델이 가지고 있는 몇 가지 비현실적인 가정들을 극복할 수 있다는 점에서 성공적이다. 그러나 각각의 최적화 기법의 고유한 특성을 고려하지 못한 채 적용하여 성능면에서 큰 향상을 보이지 못하고 있다. 따라서 이론과 기법의 적용에 있어 금융 데이터의 특성에 맞는 명확한 절차의 정의가 필요하다. 본 논문에서는 옵션의 가격결정에 적용 가능한 신경망 기법들을 제시하고 절차를 정의, 분석하고 그 성능을 블랙-숄즈 방정식과 비교한다. 비교 분석 결과는 블랙-숄즈 방정식에 의한 가격 오차와 최적화 기법을 통한 가격오차가 통계적으로 유희한 차이가 있는지 여부를 분석함으로써 유의성을 검증하였다.
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목차
- Abstract
- 1. 연구배경
- 2. 기존의 연구
- 3. 인공신경망
- 4. 옵션가격결정에의 응용
- 5. 실험결과
- 6. 결론 및 토의
- 참고문헌
참고문헌
참고문헌 신청최근 본 자료
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-325-017889788
