|
|
The Role of Advanced Option Pricing Techniques Empirical Tests on Neural Networks
Brejcha, Jiří ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Vošvrda, Miloslav (oponent)
Tato práce se zabývá porovnáním dvou pokročilých metod oceňování opcí aplikovaných na opce evropského stylu vypsané na index DAX. Práce zkoumá výkonnost především dvou modelů: modelu se stochastickou volatilitou založeného na asymetrickém nelineárním procesu GARCH, který navrhli Heston a Nandi (2000), dále pak přístupu využívajícím umělé neuronové sítě, přičemž jako referenční je zde použit klasický Black-Scholes-Mertonův model. Modely pro oceňování opcí jsou testovány nejen na datech pro období mezi 3. 7. 2006 - 30. 10. 2009, ale i na jednotlivých podsouborech dat nazvaných jako "data před krizí" a "data v krizi", kde je přelomovým dnem 17. 4. 2008. Hlavním cílem práce je nalezení nejvhodnějšího oceňovacího nástroje opcí a to jak pro "data před krizí", tak i pro "data v krizi". První dvě kapitoly uvádějí do problematiky opčního oceňování, přičemž následující třetí kapitola poskytuje teoretické zázemí vztahující se k výše uvedeným metodám. V práci je též shrnut teoretický rámec různých nelineárních optimalizačních algoritmů, jako je metoda klesajícího gradientu, metoda zpětného šíření, kvasi-Newtonova metoda a Levenberg-Marquardtův algoritmus. Empirická část pak ukazuje, že žádný z uvedených modelů nepřevyšuje ve všech kategoriích svým výkonem ty ostatní. Nicméně přesto můžeme vyslovit závěr, že...
|
|
|
The Role of Advanced Option Pricing Techniques Empirical Tests on Neural Networks
Brejcha, Jiří ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Vošvrda, Miloslav (oponent)
Tato práce se zabývá porovnáním dvou pokročilých metod oceňování opcí aplikovaných na opce evropského stylu vypsané na index DAX. Práce zkoumá výkonnost především dvou modelů: modelu se stochastickou volatilitou založeného na asymetrickém nelineárním procesu GARCH, který navrhli Heston a Nandi (2000), dále pak přístupu využívajícím umělé neuronové sítě, přičemž jako referenční je zde použit klasický Black-Scholes-Mertonův model. Modely pro oceňování opcí jsou testovány nejen na datech pro období mezi 3. 7. 2006 - 30. 10. 2009, ale i na jednotlivých podsouborech dat nazvaných jako "data před krizí" a "data v krizi", kde je přelomovým dnem 17. 4. 2008. Hlavním cílem práce je nalezení nejvhodnějšího oceňovacího nástroje opcí a to jak pro "data před krizí", tak i pro "data v krizi". První dvě kapitoly uvádějí do problematiky opčního oceňování, přičemž následující třetí kapitola poskytuje teoretické zázemí vztahující se k výše uvedeným metodám. V práci je též shrnut teoretický rámec různých nelineárních optimalizačních algoritmů, jako je metoda klesajícího gradientu, metoda zpětného šíření, kvasi-Newtonova metoda a Levenberg-Marquardtův algoritmus. Empirická část pak ukazuje, že žádný z uvedených modelů nepřevyšuje ve všech kategoriích svým výkonem ty ostatní. Nicméně přesto můžeme vyslovit závěr, že...
|
|
|
Ocenění opcí na index PX se stochastickou volatilitou a časově závislou očekávanou bezrizikovou úrokovou sazbou
Štěrba, Filip ; Málek, Jiří (vedoucí práce) ; Kodera, Jan (oponent) ; Hnilica, Jiří (oponent)
Hlavním cílem této práce je navrhnout způsob prvotního ocenění opcí na index PX. Práce uvolňuje původní předpoklady Black-Scholesovy formule o konstantní krátkodobé úrokové míře a o konstantní volatilitě. Namísto toho se předpokládá, že krátkodobá bezriziková úroková sazba následuje za předpokladu platnosti hypotézy očekávání očekávanou trajektorii úrokových sazeb a volatilita logaritmických výnosů indexu PX se řídí NGARCH-mean procesem. Výsledné ocenění vede k zpětně dopočteným tvarům imlikované volatility, které jsou v souladu s tvary implikované volatility, které můžeme běžně pozorovat na rozvinutých trzích.
|
host ::
RSS.