抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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Black-Scholesオプション価格決定(BS)に取込まれた隠れMarkovモデル(HMM)を用いてオプション価格決定の精度を改善することを目指した。がオプション価格決定のための重要な問題であることを考慮して,筆者らは最初に基礎となる資産の歴史的時系列二状態H MMを訓練した。は,観測可能な時系列の背後にある隠れ状態を認識し,全時系列を分けて異なる揮発性レベルの二領域にモデルを適用した。各領域内で,著者らは異なるパラメータをもつ対応する一般化自己回帰条件付き分散不均一(GARCH)モデルを訓練した。最後に,HMM(隠れMarkovモデル)による次回の隠れ状態を予測し,揮発性を予測するための対応するGARCHモデルを使うことができる。オプションの寿命中の揮発性配列を得た後,著者らはさらにBSモデルに基づくオプション価格の予測を行うことができる。実証的分析は,この方法が伝統的な歴史的揮発性とGARCH法よりも優れていることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】