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  • 简介:期权波动率预测是期权风险预警管理的关键问题,传统方法采取GARCH等时间序列模型。与传统方法不同,本文创建了基于机器学习算法的“SKRG递进集成”新预警体系,体系以中国波指为对象,采取48个相关指标作为对中国波指预测的特征(Feature),依次引入SVM机器学习、KNN样本不平衡机器学习、RF划分、GBDT优化完成机器学习建模过程,逐步提高预测精准率。测试样本显示,基于机器学习的预测效果好于传统的GARCH模型。本文的理论价值在于丰富了期权随机波动率预测领域的相关文献,应用价值在于为波动率的预测进而期权风险预警提供了新的方法。

  • 标签: 机器学习 期权交易 波动率预测
  • 简介:自愿性信息披露理论在西方学术界已经被广为接受,实务中也多有应用。然而,综观我国资本市场的发展进程,IPO公司盈余预测自愿性披露甚为缺乏。本文就这一现象展开分析,发现新兴资本市场与成熟资本市场相比,在新股发行制度、资本市场的有效性和竞争强度、信息的供求结构、法律法规和监管制度方面,均存在显著区别,从而形成了盈利预测自愿性披露的外部约束机制差异。本文进一步展开实证分析,发现外部约束机制与IPO盈利预测显著负相关,且统治了其它因素对盈利预测的影响。IPO公司根据盈利预测制度变革和监管规定不断做出权衡和反应,是影响盈利预测行为的首要因素。本文的政策意义在于,无论是政策制定者、监管方还是学术研究人员,在借鉴和应用自愿性信息披露理论时,不能脱离我国资本市场发展和法律监管的实情,否则难免南辕北辙。

  • 标签: 盈利预测 自愿性披露 外部约束机制