基于神经网络的中国认股权证实证研究

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本文利用中国权证市场上三只不同标的股票的欧式认股权证2008年6月13日至2009年1月9日间的交易数据为样本,通过对比BP,径向基函数以及广义回归神经网络在不同输入变量、相同样本区间情况下上对认股权证价格预测的表现,不仅证明了径向基函数神经网络和广义回归神经网络在样本区间上对认股权证的预测能力优于BP神经网络,同时也证明了修改传统BP神经网络定价模型输入变量可以提高预测精度,并进一步证明了在中国认股权证市场上投机氛围比较严重。
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