Oceňování finančních opcí pomocí RBF neuronových sítí

Bc. Michaela Vlková

Master's thesis

Option Pricing by RBF Neural Networks

Abstract:

Cílem diplomové práce je využít neuronovou síť typu RBF při oceňování finančních opcí a posoudit přesnost určení ceny opce. Práce je členěna do šesti částí. V první části je nastíněna obecná teorie finančních opcí a jejich oceňování pomocí Black-Schole-sova modelu a binomického modelu. Následuje popis problematiky neuronových sítí. V další části jsou rozebrána data, která jsou použita pro trénování a testování neuronové sítě typu RBF, dopředné sítě a pro výpočet dle Black-Schole-sova modelu. V poslední části jsou prezentovány navržené modely v prostředí GUI.

Abstract:

The aim of this thesis is to use neuron network of RBF type in the option pricing and to assess the accuracy of the reached price. The work is divided into six parts. The first part outlines the general theory of financial option and their pricing the Black-Schole model and the binomial model. The first part is followed by a description of neuron networks. The third part analyzes the data, which are used for training and testing neuron network of RBF type , feedforward network and also used for the calculation using the Black-Schole model. The last section presents the proposed models in the GUI environment.

Keywords

Oceňování finančních opcí, neuronové sítě typu RBF, návrh grafického uživatelského prostředí

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 6. 5. 2011

Thesis defence

• Date of defence: 8. 6. 2011
• Supervisor: doc. Ing. Petr Hájek, Ph.D.

University of Pardubice

Faculty of Economics and Administration

Master programme / field:
System Engineering and Informatics / Informatics in Public Administration