Počet záznamů: 1
Neural Networks as Semiparametric Option Pricing Tool
- 1.
SYSNO ASEP 0367688 Druh ASEP J - Článek v odborném periodiku Zařazení RIV J - Článek v odborném periodiku Poddruh J Ostatní články Název Neural Networks as Semiparametric Option Pricing Tool Tvůrce(i) Baruník, Jozef (UTIA-B) RID, ORCID
Baruníková, M. (CZ)Celkový počet autorů 2 Zdroj.dok. Bulletin of the Czech Econometric Society - ISSN 1212-074X
Roč. 18, č. 28 (2011), s. 66-83Poč.str. 18 s. Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. CZ - Česká republika Klíč. slova option valuation ; neural network ; S&P 500 index options Vědní obor RIV AH - Ekonomie CEP GD402/09/H045 GA ČR - Grantová agentura ČR GA402/09/0965 GA ČR - Grantová agentura ČR CEZ AV0Z10750506 - UTIA-B (2005-2011) Anotace We study the ability of artificial neural networks to price the European style call and put options on the S&P 500 index covering the daily data for the period from June 2004 to June 2007. We divide the data set into several categories according to moneyness and time to maturity. We then price all options within the categories. The results show that neural networks outperform benchmark ad hoc Black-Scholes model with significantly lower pricing errors across all categories for both call and put options. Moreover, the differences between ad hoc Black-Scholes and neural networks errors widen with deepness of moneyness or longer time to maturity. We show that neural networks, even without the volatility input, can correct for the Black-Scholes maturity and moneyness bias. Pracoviště Ústav teorie informace a automatizace Kontakt Markéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201. Rok sběru 2012
Počet záznamů: 1