运用类神经网路在认购权证评价之研究

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1、運用類神經網路在認購權證評價之硏究施東河*王勝助和摘要認購權證是選擇權的一種'具高財務槓桿特性'也提供投資人套利避險、投機行爲更多樣化選擇。但選擇權訂價理論爲一複雜之理論'且現有訂價模式有許多限制與問題有待克服。因此本硏究嘗試使用類神經網路建立認購権證評價模式。以Black-Scholes模式中，五項影響權證價格之因了爲輸入變數，並以倒傳遞網路與半徑式函數網路建立模式，以比較其學習績效。在B-S評價模式上使用隱含波動變數之效果優於使用歷史波動。在類神經網路學習上，則是倒傳遞網路優於半徑式函數式網路。並對國內權證在價內與價外

2、情況下'三種模式之誤差做一比較，評估各模式之適合性。最後發現若加入價內/價外程度之變數，則可改善原本之類神經網路模式。關鍵字：Black-Scholes模式、倒傳遞網路、半徑式函數式網路*國立雲林科技大學資訊中心主任**阈立雲林科技人學資訊管理系硏究生1前言全球金融界的趨勢正是不斷的國際化、自由化競爭，積極尋求金融創新。而這市場積蓄了無限發展的潛丿J「一波波新金融商品的熱潮正磨刀霍霍。而近來阈內資本市場，因股票市場的熱絡交易，而帶動公司及個人的理財風氣。投資標的種類不多及籌碼太少，一直是資本及股票市場正常發展的障礙之一。證

3、券主管機關也深知，欲減少國內金融市場的投機色彩及暴漲暴跌的特性'唯有增加供給面著手°因此主管機關即逐步開放新的金融商品°國內發行的衍生性金融商品從民國86年8月發行認購權證後，87年7月也開始有了台股指數期貨，然而這樣的金融環境及產品對大多數人來說無寧是陌生的。由過去新金融商品的發展史，各險象環生的金融風暴，例如霸凌事件'使得衍生性金融商品成爲高風險的代名詞°由投資的角度觀之，蓄勢待發的新市場應存有超額利潤'高報酬當然與高風險和伴'故一個正確、可靠口具延展性的輔助工具勢必是進入此市場的必備工具。因此期望能以具備高度運算能力

4、的智慧型系統來彌補此缺憾！認股權證屬於選擇權觀念，特色在於信用擴張，投資者付出權利金價格遠低於標的股票或資產組合的慣格，投資者則可利用較低價格購買標的股票賺取差價，同時亦可在次級市場出售認股權證賺取高倍數的資本利得；反之，當股價跌至執行價格以下，投資者頂多損失權利金°因此認股權證對於標的股具有助漲助跌之影響'亦突顯認股權證評價之困難。選擇權評價模式在1973年由FisherBlack和MyronScholes兩位學者導出了買權評價模式,也就是所謂Black-Scholes評償模式。這些都是建立在許多假設下的統計模式，在面臨

5、實際應用上'出現些許差距。而後陸續有許多模式嘗試改變其中的假設，進而改良Black-Scholes評價模式°當然改良後的模式大部分是基於多重假設來探討並改良。諸多實證硏究之結果也對模式的改良提出質疑。Black-Scholes評價模式與二項式評價模型，是否適用於台灣股市之認股權證評價，仍有待實證硏究。事實上此兩評價模式之基本假設，在實際上是不易達成的。而且證期會對市場有諸多限制'股市消息之不完全公開等'都影響到評價模式之準確。台灣在民國86年8月開放了認購權證在阈內的發行。目前發行的認購權證是能建立一套放諸四海皆準之系統。

6、因此本硏究嘗試利用資訊科技，來協助認購權證之評價。本硏究將針對國內外對於認購權證之評價模型相關文獻加以硏究'並幣理過去的評價方法'繼而以類神經網路爲基礎架構之新的選擇權評價模式與投資決策。其中本硏究將借重大量的實證硏究來決定智慧性系統的相關設定。此外對於影響認購權證的因子的分析，及認購權證的投資、避險策略也是相當重要的一環。故本硏究主要以Black-Scholes評價模式爲參考，撷取重要的因子，進而硏究輸入因子的資料轉換處理，作爲類神經網路系統輸入學習之變數。2文獻探討衍生性金融商品皆是蓮用期貨及選擇權的槪念衍生而來，而認

7、購權證(wmrams)即是依據選擇權所衍生的一種權利契約，其時問一般長於選擇權，而權利金與執行價格均由發行機構所訂定，投資人支付權利金購買此一權利契約，有權利(非義務)在未來某一特定期間(或未來一段期問內)'以預先設定的價格購買(或出售)一定數量的標的物，以賺取差價。所以具有蓮用槓桿倍數以小搏大，獲利空間寬廣的功能；但當標的現货走勢不如預期時，投資人亦可選擇不執行此權利，所以最大損失將可鎖定在當初購買權證的權利金，而具有鎖定風險的功能。因此首先第一節將主要描述選擇權之定價模型。第二節則爲運用選擇權定價理論之札1關之國內文獻

8、。第三節則爲選擇權定價模式之實證硏究。第四節爲認購權證之相關硏究及運用人工智慧方法在衍生性金融商品定價之相關硏究。2.1選擇權訂價模型之相關硏究在進行選擇權的投資操作時，要先知道買賣權契約的確定價値，以決定它是否有高估或低估的情況。而後再決定套利的操作策略。而選擇權評價模型有兩種：一、二項式評價模型介紹