典型文献
隐含波动率反演的改进高斯牛顿法
文献摘要：
隐含波动率是将市场期权价格代入Black-Scholes方程等期权定价模型反推得到的波动率结果,它反映投资者对未来一段时间内标的资产价格的波动程度的预期.牛顿迭代法、二分法等经典算法计算隐含波动率时,在部分数据上无法收敛.因此该文基于高斯牛顿法,提出一种隐含波动率的改进算法,利用L曲线法进行正则化参数选取及最小残差准则确定最优下降步长.使用上证50ETF期权数据的实验结果表明,本文提出的改进算法在数据集上可全部收敛,且可反演得到合理的隐含波动率.
文献关键词：
隐含波动率;Black-Scholes方程;高斯牛顿法;L曲线法
中图分类号：
作者姓名：
袁敬岚;江嘉华;何佳滨;邓小毛
作者机构：
广东外语外贸大学数学与统计学院,广州广东510006
文献出处：
引用格式：
[1]袁敬岚;江嘉华;何佳滨;邓小毛-.隐含波动率反演的改进高斯牛顿法)[J].电脑知识与技术,2022(33):104-107
A类：
B类：
隐含波动率,高斯牛顿法,期权价格,代入,Black,Scholes,期权定价模型,反推,推得,投资者,内标,资产价格,牛顿迭代法,二分法,算法计算,改进算法,正则化参数,参数选取,步长,上证,50ETF,权数,演得
AB值：
0.315447
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