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基于深度学习算法的行为期权定价

2021-08-05孙有发邱梓杰姚宇航刘彩燕

系统管理学报 2021年4期
关键词:深度方法模型

孙有发 ,邱梓杰 ,姚宇航 ,刘彩燕

(广东工业大学a.经济与贸易学院;b.管理学院,广州 510520)

行为资产定价模型(Behavioral Asset Pricing Model,BAPM)是理性交易者和有限理性交易者交互的必然产物,是行为金融理论的核心,近年来受到众多学者的关注[1-3]。在BAPM 中,理性交易者遵循市场有效性假说,被预设为具有良好认知与专业技术、均值方差偏好者;有限理性交易者则秉承行为金融学精髓,被预设为仅具有限认知、有限控制力和有限自利[4-6]。BAPM 在解释金融资产价格异象方面获得极大成功[7]。如针对中国A 股市场经常表现出“个股同涨落以及股指走势脱离基本面实际状况”等异象,行为金融学认为这是因为中国A 股市场受政策因素影响极大,投资者面临相同的政策变化,容易做出趋同性的投资行为调整,这种趋同性又在自激励反馈作用下往往导致股价暴涨暴跌[8-11]。

尽管BAPM 相关研究已经取得丰富的成果,但是到目前为止,BAPM 下的期权定价相关研究却不多见[13-16],远未汇成系统化的研究成果。从现有文献可归纳出,当前行为期权定价有两个主要研究分支:其一,标的资产行为价格模型下的期权定价研究,着眼于标的风险资产的行为价格建模,依据期权定价理论,推导出相应的期权定价公式或给出数值定价结果[11-18]。其二,基于投资者心理和行为的期权交易价格研究,假设期权市场交易者遵从行为金融学说中的有限理性、有限认知、有限控制力以及有限自利等,依据期权市场交易机制,推理、推导或计算相应的期权价格。……

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