基于股票预测的期权定价
| 摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·论文的研究背景 | 第7-10页 |
| ·期权的产生与发展 | 第7-8页 |
| ·影响期权价格的因素 | 第8-10页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第10页 |
| ·论文的研究意义 | 第10-11页 |
| 第二章 国内外研究动态 | 第11-14页 |
| ·期权定价的研究现状 | 第11-12页 |
| ·波动率预测研究现状 | 第12-14页 |
| 第三章 期权定价模型 | 第14-27页 |
| ·期权定价方法 | 第14-23页 |
| ·二叉树期权定价模型 | 第14-18页 |
| ·Monte-Carlo 模拟方法 | 第18-19页 |
| ·Black-Schotes 期权定价模型 | 第19-23页 |
| ·股票的期权定价方法 | 第23-27页 |
| ·权益资本的期权特征 | 第23-24页 |
| ·期权定价模型 | 第24-25页 |
| ·模型参数的估计 | 第25-27页 |
| 第四章 波动率及预测 | 第27-39页 |
| ·波动率的“微笑”和期限结构 | 第27-32页 |
| ·波动率概述 | 第27-29页 |
| ·波动率的“微笑” | 第29-30页 |
| ·波动率的期限结构 | 第30-32页 |
| ·波动率的传统估计方法 | 第32-34页 |
| ·Newton-Raphson 法 | 第32页 |
| ·两分(bisection)法 | 第32-33页 |
| ·综合法 | 第33-34页 |
| ·现有波动率预测方法 | 第34-39页 |
| ·时间序列方法 | 第34-35页 |
| ·神经网络预测方法 | 第35-36页 |
| ·B-P 算法 | 第36-39页 |
| 第五章 改进混沌支持向量机预测模型 | 第39-48页 |
| ·混沌相空间重构及特性分析 | 第39-42页 |
| ·动力系统与混沌 | 第39-40页 |
| ·奇怪吸引子的分形 | 第40页 |
| ·混沌相空间重构 | 第40-41页 |
| ·混沌特性分析 | 第41-42页 |
| ·支持向量机 | 第42-44页 |
| ·基于混合粒子群算法的支持向量机预测模型 | 第44-45页 |
| ·实例验证 | 第45-48页 |
| ·数据样本选取 | 第45-46页 |
| ·混沌相空间重构及特行分析 | 第46页 |
| ·实际预测 | 第46-48页 |
| 第六章 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第54-55页 |
| 详细摘要 | 第55-63页 |
