Молимо вас користите овај идентификатор за цитирање или овај линк до ове ставке:
https://open.uns.ac.rs/handle/123456789/11951
Назив: | Option pricing with modular neural networks | Аутори: | Gradojevic N. Gençay R. Kukolj, Dragan |
Датум издавања: | 10-мар-2009 | Часопис: | IEEE Transactions on Neural Networks | Сажетак: | This paper investigates a nonparametric modular neural network (MNN) model to price the S&P-500 European call options. The modules are based on time to maturity and moneyness of the options. The option price function of interest is homogeneous of degree one with respect to the underlying index price and the strike price. When compared to an array of parametric and nonparametric models, the MNN method consistently exerts superior out-of-sample pricing performance. We conclude that modularity improves the generalization properties of standard feedforward neural network option pricing models (with and without the homogeneity hint). © 2009 IEEE. | URI: | https://open.uns.ac.rs/handle/123456789/11951 | ISSN: | 10459227 | DOI: | 10.1109/TNN.2008.2011130 |
Налази се у колекцијама: | FTN Publikacije/Publications |
Приказати целокупан запис ставки
SCOPUSTM
Навођења
43
проверено 14.09.2022.
Преглед/и станица
33
Протекла недеља
14
14
Протекли месец
0
0
проверено 10.05.2024.
Google ScholarTM
Проверите
Алт метрика
Ставке на DSpace-у су заштићене ауторским правима, са свим правима задржаним, осим ако није другачије назначено.