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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2010.6
- 수록면
- 1,625 - 1,628 (4page)
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Option issuers generally utilize Dynamic Delta Hedging(DDH) technique to avoid the risk resulting from continuously changing option value. DDH duplicates payoff of option opsition by adjusting hedge position according to the delta value from Black-Scholes(BS) model in order to maintain risk neutral state. DDH, however, is not able to guarantee optimal hedging performance because of the weaknesses caused by impractical assumptions inherent in BS model. Therefore, this study presents a methodology for dynamic option hedge using artificial neural network(ANN) to enhance hedging performance and show the superiority of the proposed method using various computational experiments.
목차
Abstract
1. 연구배경
2. 선행연구
3. 옵션시장을 활용한 헤지 전략
4. 인공신경망 학습
5. 실험 결과 및 추후 연구
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