Скачать статью в pdf.

УДК 004.056:004.738.5

DOI: 10.15507/0236-2910.027.201701.021-026

НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В ЗАДАЧАХ РАСЧЕТА ЦЕН ОПЦИОНОВ ФОНДОВЫХ РЫНКОВ

Санников Сергей Андреевич
аспирант кафедры прикладной математики, дифференциальных уравнений и теоретической механики факультета математики и информационных технологий ФГБОУ ВО «МГУ им. Н. П. Огарёва» (430005, Россия, г. Саранск, ул. Большевистская, д. 68), ORCID: http://orcid.org/0000-0002-6135-6954, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Введение: Использование нейронных сетей для нелинейных моделей помогает понять, в какой степени проявляются недостатки линейной модели, вызванные их спецификацией. Цель исследования – раскрыть содержание понятия «расчет цен опциона с использованием аппарата нейронных сетей».
Материалы и методы: В работе были использованы 2 вида переменных: эндогенные (входящие в модель нейронных сетей) и действующие на модель (постоянные возмущения).
Результаты исследования: С помощью полученной 33-14-1 нейронной сети с прямыми связями были получены 2 совокупности прогнозов; разработаны критерии оптимальности стратегий в задачах расчета цен опционов фондовых рынков.
Обсуждение и заключения: Получены 2 вида нейронных сетей, каждая из которых дает собственные положительные результаты, превышающие показатели регрессионного анализа. Также было выявлено, что адаптивная сеть лучше оценивает будущие доходы, чем простая нейронная сеть.

Ключевые слова: MBPN-модель, волатильность, среднеквадратичная оценка, нейронная сеть, опцион фондовых рынков

Для цитирования: Санников С. А. Нейронные сети в задачах расчета цен опционов фондовых рынков // Вестник Мордовского университета. 2017. Т. 27, № 1. С. 21–26. DOI: 10.15507/0236-2910.027.201701.021-026

Автор прочитал и одобрил окончательный вариант рукописи.

Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.